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Server Side A/B Test Experimente mit Google Optimize und GA4

von Lukas Wojcik

27. Juni 2022

Lesedauer: 6 Minuten

Management Summary

A/B Tests helfen, das Nutzerverhalten zu verstehen und zu verbessern. Bei A/B Testing Tools wie zum Beispiel Google Optimize kann es aber zu dem sogenannten Flickering Effekt kommen, wo die Nutzer einer Webseite sehen, dass Inhalte nachträglich angepasst werden. Zudem stellt sich die Frage, ob Drittanbieter Tools wie Google Optimize in Zukunft ohne Nutzer Einwilligung (Consent) sofort beim Seitenaufruf geladen werden dürfen. Dem allen wirkt der Einsatz von Google Optimize mit einem serverseitigen Setup entgegen. Die A/B Tests können die zu testenden Inhalte schon vor dem Senden der Webseite an den Browser modifizieren und verschnellern zudem auch die Nutzererfahrung. Für die Integration bedarf es allerdings Änderungen im Backend der Webseite.

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Google Optimize kann trotz aller Datenschutzbedenken serverseitig integriert werden. Wird kein Consent für Google Optimize erteilt, können trotzdem A/B Tests ausgeführt werden. Ein serverseitiges A/B Testen eröffnet noch weitere Möglichkeiten.

A/B Tests und Multivariaten-Tests (MVT) können dabei helfen, eine bessere Conversion Rate zu erzielen. Wird dazu Google Optimize oder ein anderes Drittanbieter A/B Testing Tool eingesetzt, welches in eine Webseite injiziert wird, stellt sich die Frage nach dem Datenschutz. Wenn Google Optimize ohne ein weiteres Tracking Tool eingesetzt wird, erhält Google bereits beim Seitenaufruf die IP Adresse der Seiten-Benutzer und setzt eventuell auch Cookies.

Die Datenschutz Frage

Die Einhaltung der Datenschutz Grundverordnung (DSGVO) wird in der EU immer stärker kontrolliert. Um auf der gänzlich sicheren Seite zu sein, kann man für Google Optimize über eine Consent Management Platform den User Consent (=Einwilligung) einholen. Dann wird Google Optimize erst geladen, wenn der/die NutzerIn eingewilligt hat. Zu dem Zeitpunkt wurde die Webseite aber schon geladen und es kann zu einem sogenannten Flickering oder Content Shifting kommen, welches dem/der NutzerIn ziemlich sicher auffällt. Also vorher war ein Button grün und jetzt, nachdem der Consent gegeben wurde, ist er wegen dem A/B Test zum Beispiel blau.

Gibt es Alternativen?

Das Problem des Flickerings ist nicht neu. Auch wenn Google Optimize ohne Consent geladen wird, kann es bei einer falsch durchgeführten Implementierung auf der Webseite zu dem Flicker-Effekt kommen. Google hat dafür ein “Anti Flicker Script” gebaut, welches diesem Verhalten entgegenwirken soll.

Möchte man jedoch Optimize erst laden, wenn die Nutzer-Einwilligung besteht, könnte man es mit dem “Curtain” versuchen.

“Curtain”: Man kann einen “Vorhang” anzeigen lassen, solange der Consent nicht gegeben wurde. Das heißt, der eigentliche Webseiteninhalt, welcher durch einen A/B Test modifiziert werden könnte, wird verdeckt, bis eine Interaktion (Einwilligung oder Ablehnen) mit dem Consent Banner getätigt wurde. Danach müsste Google Optimize sofort geladen werden und der “Vorhang” müsste verschwinden, sobald der A/B Test auf der Seite die nötigen Änderungen vorgenommen hat.

Aus User Sicht scheint diese Lösung jedoch weniger benutzerfreundlich.

Oder…

Server Side Experimente

Beim gewöhnlichen Einsatz von Google Optimize spielt sich alles im Browser ab. Über JavaScript wird die Bibliothek von Google Optimize geladen. Diese wiederum ersetzt bzw. modifiziert bestimmte Inhalte auf der Webseite. Die Tests werden im User Interface von Google Optimize gebaut und gestartet, ohne dass Inhalte am Server der Webseite modifiziert werden müssen.

Beim Einsatz von Server Side Experimenten hingegen muss die Logik für den A/B Test oder den Multivariaten Test am Server implementiert werden. Die Voraussetzungen für so eine Integration sind elementare Programmierkenntnisse und dass die Webseite auf dem Server modifiziert werden kann.

Hier einige Punkte, die für eine Implementierung eines Server Side Experiments sprechen würden:

Keine Einbindung eines frontend JavaScripts von Google nötig.
Kann ohne Consent ausgeführt werden.
Durch das Wegfallen von externen JavaScripts und dadurch, dass der Browser den A/B Test nicht rendern muss, wird die Seite schneller.
Keine Probleme mit Flickering oder Content Shifting
Messung der A/B Tests in Universal Analytics und GA4 genauso möglich wie mit der JavaScript Variante
- Messungen auch mit eigenen Tools
Mehr Flexibilität und Data Governance

Wenn es so viele Vorteile gibt, muss es natürlich leider auch einen Nachteil geben: Man muss sich die Experimente und Tests selber bauen. Google Optimize stellt dann nur eine Schnittstelle für die Erfolgsmessung zur Verfügung. Die Logik, dass dann bei einer A/B Test Variante A ein Button blau anstelle grün sein soll, muss auf dem Server in die Webseite implementiert werden.

Aufsetzen des Experiments

Wenn ein Server Side Experiment aufgesetzt werden soll, müssen die folgenden Punkte durchgeführt werden.

1. Aufsetzen eines Experiments in Google Optimize

1.1. Optimize Account öffnen

1.2. Container auswählen

1.3. “Websitevariante erstellen” anklicken

1.4. Einen Experiment Namen eingeben

1.5. Als URL muss ein Platzhalter eingetragen werden, da die URL hier nicht benötigt wird. Einfach eine imaginäre URL eingeben.

1.6. Klick auf “Erstellen”

2. Analytics Verknüpfung durchführen

2.1. Die Property Auswahl geschieht bereits beim Anlegen des Optimize Containers. Wenn also GA4 verwendet werden soll, muss dies bereits dort ausgewählt werden. Beim Experiment wählt man lediglich bei Universal Analytics die Datenansicht und bei GA4 die Stream ID aus.

3. Experiment Ziele angeben

4. Ein Targeting (Ausrichtung auf Seiten) setzen

4.1. Dazu muss eine Variante hinzugefügt werden.

4.2. Dort muss dann auf + URL-Regel hinzufügen geklickt werden.

4.3. Bei den Eingabefeldern muss URL “equals” SERVER_SIDE eingegeben werden.

4.4. Klick auf “Hinzufügen”.

5. Weitere Varianten können zum Experiment hinzugefügt werden. Diese müssen in Optimize nur an dieser Stelle hinzugefügt werden. Es müssen keine Designanpassungen / Content Anpassungen in Google Optimize vorgenommen werden. Das muss serverseitig geschehen.

6. Das Experiment kann nun gestartet werden. Nachdem das Experiment erfolgreich gestartet wurde, erhält man die Experiment ID, welche bei der Integration auf dem Server benötigt wird. Diese ist bei den Experimenten im Tab “Details” und “Messung” unter “ID der Websitevariante” zu finden und sieht in etwa so aus: urtYZpTHQv-tAxSIT8mNKw

Integration

Ein Experiment hat also eine Experiment ID und damit einhergehend kann ein Experiment zwei oder mehrere Varianten (inklusive Original-Variante) beinhalten. Diese Varianten haben ebenfalls IDs. Sie starten von 0 an und werden hochgezählt. Wenn also ein Experiment 5 Varianten hat, startet die erste Variante mit 0 und die nachfolgenden werden genauso, wie sie im User Interface von Google Optimize definiert wurden, aufgereiht.

Zuallererst muss auf dem Server die Experiment ID und die Variations ID festgelegt werden. Dabei ist der Webseitenbetreiber verantwortlich, einen Nutzer mit einer Variations ID für eine bestimmte Sitzungsdauer zu markieren. Das bedeutet, dass bei einem Besuch auf der Webseite und bei mehreren Aufrufen von Unterseiten, die gleiche Variante ausgespielt werden sollte.

Wenn eine Webseite mit PHP umgesetzt wurde, können die folgenden Codes verwendet werden. Ansonsten müssten sie in die jeweilige Programmiersprache des Servers umgeschrieben werden. Der einfachste Weg in PHP, die Variations ID für einen Besuch zwischenzuspeichern, wären Sessions.

Beispiel:

				
					<?php

@session_start();

$_SESSION["experimentId"] = "urtYZpTHQv-tAxSIT8mNKw";
if(!isset($_SESSION["variationId"])) { $variationId = rand(0, 2); }

?>

Wenn keine variationId in der Sitzungsvariable enthalten ist, wird sie mit der rand() Funktion generiert. Hier wird also entweder Variante 0, 1 oder 2 gewählt. Also drei Varianten. Wenn man mehr Varianten hat, muss man die 2 mit der Anzahl Varianten +1 dort eintragen.

In den Variablen $_SESSION[“experimentId”] und $_SESSION[“variationId”] haben wir also nun die Experiment ID und die Variations ID.

Anhand der Varations ID wird nun entschieden, welche Inhalte auf dem Server modifiziert werden sollen. Das ermöglicht also nun das Modifizieren von Bildern, Texten, Farben und Anordnungen von Elementen auf der Webseite. Man kann in einem WordPress Blog zum Beispiel Widgets im Blog Template mit simplen IF Bedingungen anders anordnen oder in einem Onlineshop Produktkategorien in einer anderen Reihenfolge anzeigen lassen.

Hier ein Beispiel mit dem Webseitentitel im <head> Bereich:

				
					<title><?php

if(@$_SESSION["variationId"] == "1") { echo "Datadriven Marketing - by people for people - Startseite - e-dialog"; } // Variante 1
elseif(@$_SESSION["variationId"] == "2") { echo "Datadriven Marketing - Startseite - e-dialog"; } // Variante 2
else { echo "Startseite - e-dialog"; } // Standardvariante
?></title>

Genau solche IF Bedingungen mit der Variations ID können auch im Blog Template für alles Mögliche eingesetzt werden. Ganz ohne dem Laden der Optimize JavaScript Bibliothek.

Tracking der Experimente

Wurde der Consent für Google Analytics 4 gegeben, kann für jedes Experiment, welches auf einer Seite eingebaut wird, ein Ereignis namens “experiment_impression” gesendet werden.

Beispiel (setzt den initialisierten gtag mit GA4 Measurement ID = Stream ID auf der Seite voraus):

				
					<script>
 gtag("event", "experiment_impression", {
  "experiment_id": "<?php echo $_SESSION["experimentId"]; ?>",
  "variant_id": "<?php echo $_SESSION["experimentId"]; ?>.<?php echo $_SESSION["variantid"]; ?>",
  "send_to": "G-4JV80F7R91"
 });
</script>

Bei Multivariaten Tests, wo mehr als eine Variante gleichzeitig auf einer Seite ausgespielt wird, können die Varianten auch im Tracking übergeben werden. Dazu müssen diese mit Bindestrich getrennt übergeben werden.

{Variante Sektion 1}-{Variante Sektion 2}-…-{Variante Sektion N}

Beispiel:

				
					<?php
$_SESSION["variantid"] = "0-0";
// $_SESSION["variantid"] = rand(0,2)."-".rand(0,2); // oder mit rand Funktion
?>
…
<script>
 gtag("event", "experiment_impression", {
  "experiment_id": "<?php echo $_SESSION["experimentId"]; ?>",
  "variant_id": "<?php echo $_SESSION["experimentId"]; ?>.<?php echo $_SESSION["variantid"]; ?>", // Inhalt wäre: urtYZpTHQv-tAxSIT8mNKw.0-0
  "send_to": "G-4JV80F7R91"
 });
</script>

Wird kein Consent für Google Analytics gegeben, kann die Experiment ID und die Variations ID auch in einem internen Tracking Tool, beziehungsweise auf einem eigenen Server, beim Seitenaufruf gespeichert werden.

Fazit:

Wenn mehr Kontrolle über das A/B Testing erlangt werden soll, oder es datenschutzrechtliche Probleme für den Einbau von JavaScript Bibliotheken von Drittanbietern gibt, kann man das A/B Testing auch selbst implementieren und messen.

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