Gute Frage, ich hab mich da auch schon durchgekämpft. Ich nutze Claude mittlerweile gezielt um Hypothesen zu strukturieren – also nicht einfach "mach mir 3 Varianten" sondern ich gebe dem Modell den Kontext der Seite, die aktuellen Klickraten und frag dann: welche Elemente haben wahrscheinlich den stärksten Einfluss auf die Conversion und warum?

Das Ergebnis ist keine Magie, aber es zwingt einen dazu, die eigene Seite nochmal systematisch zu beschreiben – und dabei fällt einem oft selbst schon was auf.

Für die Auswertung würde ich KI ehrlichgesagt nicht primär nutzen. Statistische Signifikanz ist Mathematik, da brauch ich keinen LLM der mir das erklärt. Aber um die Ergebnisse in Kontext zu setzen – also "was bedeutet das für die nächste Iteration" – da hilft ein kurzes Gespräch mit einem Modell schon.

Ich hab das übrigens auch mal kurz angesprochen im Zusammenhang mit technischen Automatisierungen, als es um Sitemap-Automatisierung ging – der Grundgedanke, KI für Prozessplanung statt nur Content zu nutzen, passt da ähnlich.

Da muss ich S.Weber63 ein bisschen widersprechen – ich finde den pragmatischen Ansatz zwar verständlich, aber wenn man ohne Hypothese testet, weiß man hinterher auch nicht warum eine Variante gewonnen hat. Das macht es schwer, daraus zu lernen.

Zum eigentlichen Thema: Ich nutze KI tatsächlich am meisten in der Phase nach dem Test. Also ich gebe dem Modell die Rohdaten – Impressionen, Klicks, Conversions je Variante – und frag dann: was lässt sich daraus ableiten und welche Folgefrage sollte ich als nächstes testen? Das ist keine Raktetenwissenschaft aber hilft mir strukturierter weiterzumachen statt zufällig rumzuprobieren.

Für Kurzform-Content wie TikTok hab ich ähnliche iterative Ansätze gemacht, da ist das Grundprinzip ähnlich: Hypothese, Test, Auswertung, nächster Schritt. Wer noch keine KI in den Analyseschritt eingebaut hat sollte das zumindest mal ausprobieren.

Also ich bin da eher skeptisch was die Hypothesenbildung per KI angeht. Das klingt erstmal toll, aber am Ende kennt das Modell deine Nische, deine Zielgruppe und deine Traffic-Qualität nicht wirklich. Ich hab das ein paarmal probiert und kam mit sehr generischen Vorschlägen raus – "teste den CTA-Button oben statt unten" und sowas. Sehr aufregend.

Was mir persönlich mehr gebracht hat: Ich schaue mir in meinen Tracking-Daten an wo Nutzer abspringen oder gar nicht erst klicken, und formuliere daraus selbst Hypothesen. KI kann dann helfen die Hypothesen schärfer zu formulieren oder gegenzuchecken ob ich irgendwas vergessen hab.

Ich tracke seit einer Weile sehr konsequent bestimmte Kennzahlen – ich erinnere mich dass ich dazu im Anfänger-KPIs-Thread schon einiges geschrieben hab – und erst wenn diese Datenbasis sauber ist macht A/B-Testing wirklich Sinn. Ohne vernünftige Ausgangsdaten testest du im Nebel.

Ich seh das ehrlich gesagt pragmatisch. Ich hab abends oft nru 1-2 Stunden für sowas, da kann ich nicht ewig Hypothesen theoretisieren.

Mein Workflow ist relativ simpel: Ich nehm eine Seite die gut Traffic hat aber schwache Conversion, lass mir von ChatGPT 5 verschiedene Headline-Varianten generieren mit kurzer Begründung warum, und teste die dann einfach durch. Kein großes Framework drumherum.

Funktioniert das perfekt wissenschaftlich? Nein. Bringt es mir konkrete Verbesserungen? Öfter als vorher als ich gar nicht getestet hab. Ich glaub manchmal wird das hier zu sehr verkompliziert.