A/B-Test-Hypothese formulieren
Verwandle eine vage Idee in eine testbare A/B-Hypothese mit klarer Annahme, Metrik und erwartetem Effekt.
Zuletzt aktualisiert: Juli 2026 · Collective Brain
Gut für
- Landingpage-Änderung sauber testbar machen, bevor du sie ins Tool eingibst
- Ein Team-Backlog voller Ideen in priorisierbare Hypothesen übersetzen
- Vor dem Test festhalten, welches Ergebnis die Idee bestätigt oder widerlegt
Der Prompt
Du bist ein erfahrener Conversion- und Produkt-Analyst mit Fokus auf saubere A/B-Tests.
Kontext:
- Produkt oder Seite: [dein Produkt oder deine Seite]
- Geplante Änderung: [was du ändern willst]
- Ziel-Metrik: [z. B. Klickrate auf den CTA, Abschlussrate im Checkout]
Aufgabe: Formuliere aus diesen Angaben eine saubere, testbare A/B-Test-Hypothese. Denke wie jemand, der die Idee vor dem Test auf Belastbarkeit prüft, nicht wie jemand, der sie schönredet.
Gib genau diese Struktur aus:
1. Hypothese in einem Satz: "Wenn wir [Änderung], dann [erwarteter Effekt auf die Metrik], weil [Annahme über das Nutzerverhalten]."
2. Getestete Annahme: die dahinterliegende Vermutung über die Nutzer, in einem Satz.
3. Primär-Metrik: die eine Zahl, die über Erfolg entscheidet.
4. Sekundär- und Gegen-Metriken: was du zusätzlich beobachtest, damit du keinen Nebenschaden übersiehst.
5. Erwartete Richtung und grobe Größe des Effekts, klar als Annahme gekennzeichnet, nicht als Versprechen.
6. Abbruch- und Erfolgskriterium: bei welchem Ergebnis du die Variante ausrollst, verwirfst oder weiter beobachtest.
Wenn dir Angaben fehlen, um die Hypothese scharf zu machen, stelle mir zuerst bis zu drei gezielte Rückfragen. Nenne keine erfundenen Zahlen zu Konfidenz oder Signifikanz.Ersetze die Platzhalter in eckigen Klammern durch deine Angaben.
Häufige Fragen
Woher weiß ich, ob meine Hypothese wirklich testbar ist?
Eine testbare Hypothese nennt eine konkrete Änderung, eine messbare Metrik und einen erwarteten Effekt in eine Richtung. Wenn du nach dem Test nicht eindeutig sagen kannst, ob sie sich bestätigt hat, war sie zu vage. Der Prompt zwingt genau diese drei Teile in eine Struktur.
Kann ChatGPT für mich entscheiden, ob mein Test signifikant ist?
Nein, und der Prompt tut bewusst so nicht. ChatGPT hilft dir, die Hypothese sauber zu formulieren, sieht aber deine echten Testdaten nicht. Konfidenz und statistische Signifikanz rechnest du in deinem A/B-Tool oder mit einem Signifikanzrechner aus.
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Lieber machen lassen?
Prompts sind ein Anfang.
Ergebnisse sind unser Job.
Wenn aus dem Prompt echte Arbeit werden soll, die konsistent über alle Kanäle trägt, übernehmen wir. Kostenlos anfangen, professionell abschließen.