Beitragsoptimierung: Ermöglicht Facebook bald A/B-Tests für Posts?

Die eigenen Beiträge zu analysieren, ist nicht immer einfach. Manche Posts haben eine riesige Reichweite und bekommen Unmengen an Likes, während andere quasi ungesehen von der Bildfläche verschwinden. Natürlich versucht jeder seinen Content zu optimieren, doch Facebook selbst ist dabei wenig hilfreich. Bisher schien der einzige Weg zu sein, verschiedene Posts zu machen und zu sehen, welche die besten Resultate bringen. Eine mehr als ineffektive und unsichere Methode. Doch das könnte sich bald ändern.

Facebook experimentiert mit A/B-Tests

Bald könnte Facebook A/B-Tests für organische Posts einführen, um die Optimierung deines Contents zu vereinfachen. Bei den A/B- oder auch Split-Tests werden verschiedene Versionen des gleichen Beitrages an deinen Followern getestet. Derjenige mit der besseren Performance kann dann schlussendlich allen Followern verstärkt ausgespielt werden.

Facebook is testing A/B Testings for Page posts – basically to experiment by showing different contents to two groups of audiences (control and test group) and then get the analytics metrics for comparisons pic.twitter.com/mRm9KsujIT

— Jane Manchun Wong (@wongmjane) 11. Juni 2018

Entdeckt wurde das neue Feature von Jane Machun Wong, die die Hinweise aus Facebooks Code auf Twitter veröffentlichte. Der Screenshot zeigt bisher nur eingeschränkte Möglichkeiten, macht aber gleichzeitig deutlich, dass man zwischen Test- und Kontrollgruppe entscheiden kann. Ebenso lässt sich bestimmen, an wie viele User der Testpost gehen soll.

Noch ist das Tool nicht von Facebook veröffentlicht worden, doch Wong vermutet auf ihrem Twitterprofil, dass es bald soweit sein wird. Auf jeden Fall können die A/B-Tests zur Optimierung deines Contents beitragen. Jedoch bleibt abzuwarten, wie effektiv Facebooks Tool in der Praxis wirklich ist und ob es eventuell zu Bugs und anderen Komplikationen kommen kann.