Kostenloser A/B-Test-Signifikanzrechner

Finden Sie in Sekunden heraus, ob Ihr Splittest-Ergebnis statistisch signifikant ist. Tragen Sie Besucher und Conversions für beide Varianten ein und sehen Sie Gewinner, Lift, p-Wert und die nötige Stichprobengröße.

Konfidenzniveau
Kontrolle (A)
0,00%Conversion Rate
Variante (B)
0,00%Conversion Rate
Warte auf DatenTragen Sie Besucher und Conversions für beide Varianten ein, um Ihr Verdikt zu sehen.
Konfidenz--
Lift--
p-Wert--
Stichprobengröße--

Profi-Tipp. Stoppen Sie einen Test nicht in dem Moment, in dem die Konfidenz 95% überschreitet. Legen Sie Ihre Stichprobengröße vorab fest und lassen Sie den Test laufen, sonst erklären Sie wahrscheinlich Falsch-Positive zum Gewinner.

A/B-Test-Signifikanz prüfen in 3 Schritten

Holen Sie sich in unter einer Minute ein klares, statistisch sauberes Verdikt zu Ihrem Splittest - ohne Tabellen, ohne Anmeldung.

  1. 01

    Tragen Sie Ihre Kontrollzahlen ein

    Fügen Sie die Gesamtbesucher und Conversions für Variante A hinzu, die Originalversion, gegen die Sie testen.

  2. 02

    Tragen Sie Ihre Variantenzahlen ein

    Fügen Sie Besucher und Conversions für Variante B hinzu, die neue Version. Die Conversion Rates aktualisieren sich live.

  3. 03

    Lesen Sie Ihr Verdikt

    Sehen Sie, ob das Ergebnis signifikant ist, dazu Lift, p-Wert und Konfidenz - und wie viele Besucher Ihnen noch fehlen, falls Sie noch nicht da sind.

Warum Marketer einen Signifikanzcheck machen

Eine höhere Conversion Rate allein macht noch keinen Gewinner. Mit einem sauberen Signifikanztest wissen Sie, wann Sie stoppen können, wann Sie weiterlaufen lassen sollten und wann ein Ergebnis einfach nur Rauschen ist.

Wisse, wann ein Test zu Ende ist

Erkläre Gewinner mit echter Konfidenz statt aus dem Bauch heraus und lass keine funktionierenden Varianten liegen.

Vermeide Falsch-Positive

Lassen Sie sich vom Peeking-Problem nicht Geld kosten. Ein sauberer p-Wert zeigt Ihnen, wann ein Unterschied echt ist.

Planen Sie Ihren nächsten Test

Der Stichprobenhinweis zeigt Ihnen genau, wie viele Daten Ihnen bis zu einer belastbaren Entscheidung noch fehlen.

Sauberes Reporting

Teilen Sie den Ergebnislink mit einem Klick mit Ihrem Team, damit alle dieselben Zahlen mit derselben Konfidenz lesen.

Wo Teams den A/B-Test-Rechner einsetzen

Von Landingpages bis Ad Creatives: So nutzen Marketer einen schnellen Signifikanzcheck in jedem Experiment, das sie fahren.

Landingpage-Tests

Vergleichen Sie zwei Versionen einer Landingpage und finden Sie heraus, welche Headline, welche Hero-Section oder welcher CTA die Conversion Rate wirklich bewegt.

Facebook & Meta Ads

Entscheiden Sie zwischen zwei Ad Creatives oder Zielgruppen mit echter statistischer Grundlage statt mit den Labels im Ads Manager.

Google Ads Copy-Tests

Vergleichen Sie zwei Responsive-Search-Ad-Varianten und bestätigen Sie, dass eine neue Headline die Kontrolle wirklich schlägt, bevor Sie das Budget hochfahren.

Betreffzeilen-Tests

Schicken Sie zwei Betreffzeilen an einen kleinen Teil Ihrer Liste und bestimmen Sie den Gewinner sicher, bevor der große Versand rausgeht.

Checkout-Tests

Prüfen Sie, ob ein neuer Checkout-Schritt, ein Trust-Badge oder ein Upsell die Abschlussrate wirklich verbessert und nicht nur Rauschen ist.

Experimente auf der Preisseite

Fahre einen sauberen Test zwischen zwei Preisstufen oder Layouts und entscheide anhand der Anmeldungen, nicht aus dem Bauch.

Häufige Fragen

Statistische Signifikanz misst, wie sicher Sie sein können, dass der Unterschied zwischen zwei Varianten echt ist und nicht bloß zufällige Streuung. Eine gängige Faustregel: Erklären Sie erst dann einen Gewinner, wenn die Konfidenz bei 95% oder höher liegt - dann liegt die Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis Zufall war, unter 5%.
Der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, Ihr beobachtetes Ergebnis (oder ein noch extremeres) zu sehen, wenn es zwischen den Varianten in Wahrheit gar keinen Unterschied gäbe. Je kleiner der p-Wert, desto stärker der Beleg, dass der Unterschied echt ist. Ein p-Wert von 0,05 entspricht 95% Konfidenz.
Die meisten Marketer arbeiten mit 95% Konfidenz und akzeptieren damit eine Falsch-positiv-Rate von 5%. Nimm 99%, wenn viel auf dem Spiel steht (etwa bei einem Rollout auf den gesamten Paid Traffic), und 90% nur für risikoarme Experimente in einer frühen Phase.
Das hängt von Ihrer Ausgangs-Conversion-Rate und der Größe des Lifts ab, den Sie erkennen wollen. Als grobe Regel: Kleine Lifts (unter 5%) brauchen Zehntausende Besucher pro Variante, größere Lifts (ab 20%) lassen sich mit ein paar Tausend bestätigen. Unser Rechner sagt Ihnen genau, wie viele Besucher Ihnen bei Ihrem aktuell beobachteten Effekt noch zur Signifikanz fehlen.
Der Lift ist der relative prozentuale Unterschied zwischen den Conversion Rates der beiden Varianten. Konvertiert Variante A mit 3% und Variante B mit 4,5%, beträgt der Lift von B gegenüber A 50%. Am Lift entscheiden Sie, ob sich eine Änderung lohnt.
Eine höhere Conversion Rate allein reicht nicht. Sie brauchen genug Daten, damit der Unterschied kaum noch durch Zufall erklärbar ist. Je kleiner der Lift, desto mehr Besucher brauchen Sie. Brechen Sie einen Test zu früh ab, riskieren Sie, reines Rauschen auszurollen.
Peeking heißt, die Testergebnisse ständig zu prüfen und genau in dem Moment zu stoppen, in dem die Konfidenz 95% überschreitet. Das treibt Ihre Falsch-positiv-Rate massiv nach oben. Legen Sie stattdessen die nötige Stichprobengröße vorab fest und schauen Sie sich das Ergebnis einmal am Ende an.
Ja. Signifikanz ist eine universelle Kennzahl, der Rechner funktioniert also für jeden A/B-Test, bei dem Sie Besucher (oder Impressionen, Klicks, Sendungen) und Conversions messen können. Tragen Sie einfach Zahlen aus Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads, E-Mail-Plattformen oder Ihrer Landingpage-Analytics ein.
Ja. Der A/B-Test-Signifikanzrechner ist zu 100% kostenlos: keine Anmeldung, keine Limits, keine E-Mail-Hürde. Führen Sie so viele Tests durch, wie Sie brauchen - privat oder kommerziell.
Nein. Alle Berechnungen laufen vollständig in Ihrem Browser. Besucherzahlen und Conversions verlassen Ihr Gerät nie und werden nie an unsere Server gesendet.

A/B-testen Sie die Landingpage, die Ihre Besucher wirklich sehen

Die größten A/B-Test-Erfolge kommen von der Seite, auf der Ihr Paid Traffic landet. Mit LanderLab bauen, testen und veröffentlichen Sie Landingpages, die konvertieren - und bringen die Zahlen zurück in diesen Rechner.

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