Laden Sie mindestens 8 Wochen historische Produktdaten als CSV hoch.
Die Daten koennen taeglich oder woechentlich aggregiert sein. Das Datumsformat sollte YYYY-MM-DD sein.
Benoetigt: Item-ID, Datum, Klicks, Impressionen, Kosten —
Spaltennamen werden im naechsten Schritt zugeordnet.
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CSV-Datei hier ablegen oder klicken
Unterstuetzte Formate: .csv, .tsv
Spaltenzuordnung
Ordnen Sie die Spalten aus Ihrer Datei den erforderlichen Feldern zu. Felder mit
PFLICHT muessen zugeordnet werden.
Optionale Felder koennen leer gelassen werden.
Validierung
Datenuebersicht
Schritt 2 — Testdesign konfigurieren
Konfigurieren Sie die Parameter fuer Ihren A/B-Test. Das Tool berechnet automatisch den Minimum Detectable Effect (MDE) —
den kleinsten Effekt, den der Test mit der gewaehlten Power erkennen kann.
⇄
Traditional (Parallel)
Kontroll- und Testgruppe laufen gleichzeitig. Einfacher umzusetzen, ideal fuer die meisten Tests.
EMPFOHLEN
⇄
Crossover (Switchback)
Gruppen tauschen zur Halbzeit den Feed. Reduziert Varianz um ~50%, aber komplexerer Ablauf.
FORTGESCHRITTEN
▶
Erweiterte Einstellungen
Minimum Detectable Effect (MDE)
Design-Vergleich
Schritt 3 — Randomisierung & Feed-Anleitung
Die Items werden zufaellig in eine Kontrollgruppe und eine Testgruppe aufgeteilt.
Die Zuweisung ist deterministisch — bei gleichem Salt ergibt sich immer die gleiche Aufteilung.
Anleitung zur Umsetzung
1
Oeffnen Sie das Google Merchant Center und navigieren Sie zu Produkte → Feeds → Supplemental Feeds.
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Erstellen Sie einen neuen Supplemental Feed (z.B. als Google Sheet). Laden Sie die heruntergeladene item_assignments.csv dort hoch.
3
Fuegen Sie eine Spalte custom_label_4 hinzu. Setzen Sie den Wert test_control fuer Kontroll-Items und test_treatment fuer Test-Items.
4
Fuer die Treatment-Gruppe: Fuegen Sie die optimierten Produktattribute hinzu (z.B. verbesserte Titel, Beschreibungen, Bilder).
Die Kontrollgruppe behaelt ihre bestehenden Attribute.
5
Warten Sie, bis der Feed verarbeitet wurde (Status: "Aktiv"). Erst dann beginnt der Test offiziell.
1
Verwenden Sie custom_label_4 (oder ein freies Label) im Supplemental Feed, um die Gruppenzugehoerigkeit zu markieren.
2
Kontroll-Items erhalten den Wert test_control. Treatment-Items erhalten den Wert test_treatment.
3
Diese Labels ermöglichen es Ihnen, in Google Ads nach Gruppen zu filtern und die Performance getrennt zu analysieren.
1
In Google Ads: Oeffnen Sie die Shopping- oder PMax-Kampagne, die getestet werden soll.
2
Wichtig: Aendern Sie waehrend des Tests keine Kampagnen-Einstellungen (Gebote, Budgets, Targeting). Nur die Feed-Attribute der Treatment-Gruppe werden geaendert.
3
Exportieren Sie nach Testende die Produkt-Performance-Daten (nach Item-ID gruppiert) fuer den gesamten Testzeitraum als CSV.
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Schritt 4 — Zwischenanalyse (optional)
Achtung: Diese Zwischenanalyse dient nur zur Qualitaetskontrolle.
Ziehen Sie keine statistischen Schluesse! Vorzeitiges Auswerten ("Peeking") erhoeht die Falsch-Positiv-Rate erheblich und verfaelscht die Ergebnisse.
📊
Aktuelle Testdaten hochladen
Gleiche CSV-Struktur wie bei Schritt 1
Spaltenzuordnung
Qualitaetschecks
Trend-Vorschau
Erinnerung: Diese Daten zeigen nur einen Trend. Statistische Signifikanz kann erst nach Ablauf der vollen Testdauer in Schritt 5 bewertet werden.
Schritt 5 — Endanalyse
Laden Sie die kompletten Performance-Daten fuer den gesamten Testzeitraum hoch.
Das Tool fuehrt automatisch CUPED-Varianzreduktion und Yuen's Trimmed T-Test durch.
