Kostenloser A/B-Test-Signifikanzrechner

Finde in Sekunden heraus, ob dein Splittest-Ergebnis statistisch signifikant ist. Trag Besucher und Conversions für beide Varianten ein und sieh Gewinner, Lift, p-Wert und die nötige Stichprobengröße.

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

Profi-Tipp. Stoppe einen Test nicht in dem Moment, in dem die Konfidenz 95% überschreitet. Lege deine Stichprobengröße vorab fest und lass den Test laufen, sonst erklärst du wahrscheinlich Falsch-Positive zum Gewinner.

A/B-Test-Signifikanz prüfen in 3 Schritten

Hol dir in unter einer Minute ein klares, statistisch sauberes Verdikt zu deinem Splittest - ohne Tabellen, ohne Anmeldung.

  1. 01

    Trag deine Kontrollzahlen ein

    Füge die Gesamtbesucher und Conversions für Variante A hinzu, die Originalversion, gegen die du testest.

  2. 02

    Trag deine Variantenzahlen ein

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

  3. 03

    Lies dein Verdikt

    Sieh, ob das Ergebnis signifikant ist, dazu Lift, p-Wert und Konfidenz - und wie viele Besucher dir noch fehlen, falls du noch nicht da bist.

Warum Marketer einen Signifikanzcheck machen

Eine höhere Conversion Rate allein macht noch keinen Gewinner. Mit einem sauberen Signifikanztest weißt du, wann du stoppen kannst, wann du weiterlaufen lassen solltest 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

Lass dich vom Peeking-Problem nicht Geld kosten. Ein sauberer p-Wert zeigt dir, wann ein Unterschied echt ist.

Plane deinen nächsten Test

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

Sauberes Reporting

Teile den Ergebnislink mit einem Klick mit deinem 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

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

Facebook & Meta Ads

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

Google Ads Copy-Tests

Vergleiche zwei Responsive-Search-Ad-Varianten und bestätige, dass eine neue Headline die Kontrolle wirklich schlägt, bevor du das Budget hochfährst.

Betreffzeilen-Tests

Schick zwei Betreffzeilen an einen kleinen Teil deiner Liste und bestimme den Gewinner sicher, bevor der große Versand rausgeht.

Checkout-Tests

Prüfe, 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 du dir sein kannst, dass der Unterschied zwischen zwei Varianten echt ist und nicht bloß zufällige Streuung. Eine gängige Faustregel: Erkläre 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, dein 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 deiner Ausgangs-Conversion-Rate und der Größe des Lifts ab, den du erkennen willst. 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 dir genau, wie viele Besucher dir bei deinem 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 entscheidest du, ob sich eine Änderung lohnt.
Eine höhere Conversion Rate allein reicht nicht. Du brauchst genug Daten, damit der Unterschied kaum noch durch Zufall erklärbar ist. Je kleiner der Lift, desto mehr Besucher brauchst du. Brichst du einen Test zu früh ab, riskierst du, 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 deine Falsch-positiv-Rate massiv nach oben. Lege stattdessen die nötige Stichprobengröße vorab fest und schau dir das Ergebnis einmal am Ende an.
Ja. Signifikanz ist eine universelle Kennzahl, der Rechner funktioniert also für jeden A/B-Test, bei dem du Besucher (oder Impressionen, Klicks, Sendungen) und Conversions messen kannst. Trag einfach Zahlen aus Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads, E-Mail-Plattformen oder deiner Landingpage-Analytics ein.
Ja. Der A/B-Test-Signifikanzrechner ist zu 100% kostenlos: keine Anmeldung, keine Limits, keine E-Mail-Hürde. Führe so viele Tests durch, wie du brauchst - privat oder kommerziell.
Nein. Alle Berechnungen laufen vollständig in deinem Browser. Besucherzahlen und Conversions verlassen dein Gerät nie und werden nie an unsere Server gesendet.

A/B-teste die Landingpage, die deine Besucher wirklich sehen

Die größten A/B-Test-Erfolge kommen von der Seite, auf der dein Paid Traffic landet. Mit LanderLab baust, testest und veröffentlichst du Landingpages, die konvertieren - und bringst die Zahlen zurück in diesen Rechner.

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