Lukas hat zwei Anzeigenkampagnen gleichzeitig auf LinkedIn gestartet und vergleicht ihre Ergebnisse, ohne dazu einen A/B-Test durchzuführen. Beide Kampagnen sind auf dieselbe Zielgruppe ausgerichtet und konkurrieren bei der Auktion um dieselben Impressions. Was ist die Folge davon?
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Richtige Antwort: Die Kampagnen treten bei derselben Auktion gegeneinander an. Dadurch kommt es zu statistischen Verzerrungen, die sich auf die Erfolgsquote der einzelnen Kampagnen auswirken..
Warum dies die Antwort ist
Wenn zwei Kampagnen gleichzeitig auf dieselbe Zielgruppe ausgerichtet sind und um dieselben Impressionen konkurrieren, treten sie in der Anzeigenauktion gegeneinander an. Dies führt zu einer internen Konkurrenz, die die Kosten pro Ergebnis für beide Kampagnen erhöhen und ihre individuelle Performance verzerren kann. Ein A/B-Test erfordert eine klare Trennung der Testgruppen, um valide Ergebnisse zu erhalten. Ohne diese Trennung ist es unmöglich, die tatsächliche Leistung jeder Kampagne isoliert zu bewerten, da sie sich gegenseitig beeinflussen. Die Annahme, dass zwei Kampagnen bessere Auktionsergebnisse garantieren oder keine Störungen auftreten, ist falsch, da die Konkurrenz die Effizienz mindert. Auch der Inhalt allein garantiert keinen Erfolg, wenn die Auktionsdynamik nicht berücksichtigt wird.
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