
Begrenze Änderungen auf eine Variable pro Experiment und notiere Erwartung, Richtung und Begründung. Erstelle semantische Namen wie headline_benefit_vs_generic. Hinterlege Mockups, Prüfregeln und einen klaren Abbruchzeitpunkt. Diese Disziplin reduziert Auslegungsstreit, erleichtert Replikation und stärkt Vertrauen in Ergebnisse.

Schätze vorab die erforderliche Besucherzahl grob, damit Ergebnisse nicht zufällig wirken. Verteile Traffic gleichmäßig, prüfe Tageszeit‑Effekte und begrenze Laufzeit, um Saisonalität zu vermeiden. Nutze Frühwarnmetriken, um fehlerhafte Implementierungen schnell zu erkennen, bevor sie Entscheidungen schiefziehen.

Vermeide gleichzeitige Änderungen an mehreren Elementen, versteckte Elementverschiebungen oder flackernde Einblendungen. Prüfe Browser‑Kompatibilität, Core Web Vitals und Barrierefreiheit. Setze Kontrolllogs, um zu verifizieren, dass Nutzer die richtigen Varianten sehen. So schützt du die Aussagekraft jeder Messung konsequent.
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