Was sind schlechte Produktseiten?
Stell dir einen Online-Shop vor. Vielleicht verkaufst du T-Shirts, Handyhüllen oder Süßigkeiten. In deinem Shop gibt es viele Produktseiten. Das sind die Seiten, auf denen ein einzelnes Produkt beschrieben wird. Manche Seiten funktionieren gut. Kunden bleiben lange darauf und kaufen. Andere Seiten funktionieren schlecht. Kunden kommen, bleiben kurz und gehen wieder. Sie kaufen nichts. Diese Seiten nennt man schlechte Produktseiten. Sie kosten dich Geld.
Das Problem: Man weiß nicht, welche Seiten schlecht sind
Viele Shop-Besitzer kennen das. Der Besucherverkehr ist okay. Die Werbung läuft. Aber die Verkaufsrate ist zu niedrig. Es kommen viele Leute, aber zu wenige kaufen. Ein Shop-Betreiber hatte 600 Produkte. Er wusste nicht, welche seiner 600 Produktseiten das Problem verursachten. Er hatte ein Gefühl, dass etwas nicht stimmt. Aber er hatte nie die Zeit, alle Seiten zu analysieren. Das ist aufwendig. So laufen die schlechten Seiten einfach weiter. Monat für Monat kostet das Geld.
Wie findet man schlechte Seiten? Die Performance-Schwellenwerte
Um schlechte Seiten zu finden, muss man sie messen. Dafür gibt es bestimmte Werte. Diese Werte nennt man Performance-Schwellenwerte. Das sind Grenzwerte, die eine Seite erreichen sollte. Drei wichtige Werte sind: Die Absprungrate, die Verweildauer und die Conversion-Rate. Die Absprungrate zeigt an, wie viele Besucher sofort wieder gehen. Eine schlechte Seite hat eine Absprungrate von über 70 Prozent. Die Verweildauer zeigt, wie lange ein Besucher auf der Seite bleibt. Bei einer schlechten Seite ist die Verweildauer unter 30 Sekunden. Die Conversion-Rate zeigt, wie viele Besucher etwas kaufen. Eine schlechte Seite hat eine Conversion-Rate unter 0,5 Prozent. Wenn eine Seite mehrere dieser schlechten Werte hat, ist sie ein Kandidat für Verbesserungen.
Die Lösung: Automation
Bei 600 Produkten ist es unmöglich, jeden Tag alle Seiten von Hand zu prüfen. Die Lösung ist Automation. Ein Computerprogramm übernimmt die Arbeit. Dieses Programm prüft täglich alle Produktseiten. Es vergleicht die Seiten mit den Performance-Schwellenwerten. Seiten, die schlecht abschneiden, werden automatisch markiert. Sie kommen auf eine Prioritätenliste. Für diese schlechten Seiten wird dann ein neuer Text geschrieben. Aber nicht von einem Menschen, sondern von einem Programm. Dieses Programm kann lernen und schreiben.
Wie bessere Texte geschrieben werden
Das Programm bekommt einen Auftrag. Es soll zwei neue Produktbeschreibungen schreiben. Diese nennt man Variante A und Variante B. Das Programm bekommt dafür den alten Text, den Produktnamen und Informationen über die Zielgruppe. Die Zielgruppe sind die Leute, die das Produkt kaufen sollen. Das Programm bekommt auch Vorgaben zum Schreibstil. Es soll nicht einfach irgendetwas schreiben. Es soll bessere Texte schreiben, die zum Produkt und zur Zielgruppe passen. Das ist schwieriger, als es klingt. Der Text soll nicht generisch sein. Er soll speziell und überzeugend sein.
Der A/B-Test: Welcher Text ist besser?
Jetzt gibt es zwei neue Texte. Aber welcher Text ist der bessere? Das findet man mit einem A/B-Test heraus. Bei einem A/B-Test zeigt man der Hälfte der Besucher Variante A. Der anderen Hälfte zeigt man Variante B. Das passiert automatisch. Dann misst man, bei welcher Variante mehr Leute das Produkt in den Warenkorb legen oder kaufen. Die Variante, die gewinnt, ist die bessere. Dieser Test wird direkt im Shop-System, zum Beispiel Shopify, angelegt. Alles läuft automatisch ab. Der Shop-Besitzer muss nichts mehr von Hand machen.
Die Schwierigkeiten bei der Automation
Das klingt einfach, ist es aber nicht. Es gibt einige Schwierigkeiten. Die erste Schwierigkeit sind die Daten. Die Daten aus Analyse-Tools wie Google Analytics haben nicht immer die gleiche Struktur. Bevor das Programm sie nutzen kann, müssen sie geprüft und in ein einheitliches Format gebracht werden. Die zweite Schwierigkeit ist der Schreibauftrag. Er muss sehr genau sein, sonst schreibt das Programm schlechte Texte. Die dritte Schwierigkeit ist die Technik. Die A/B-Tests automatisch in Shopify anzulegen, ist kompliziert. Das Programm muss Fehler abfangen. Es muss verhindern, dass derselbe Test doppelt angelegt wird. Und es muss die Tests über den Tag verteilen, damit nicht alles auf einmal passiert.
Das Ergebnis: Mehr Verkäufe durch bessere Seiten
Bei einem Kunden wurden die 40 schlechtesten Produktseiten gefunden. Für diese Seiten wurden automatisch A/B-Tests mit neuen Texten gestartet. Es war keine Agentur nötig. Es war kein Texter nötig. Es war keine manuelle Analyse nötig. Nach sechs Wochen war das Ergebnis da. Die durchschnittliche Conversion-Rate der getesteten Seiten stieg um 18 Prozent. Das ist sehr viel. Für die Seiten, bei denen Variante B gewann, wurde der neue Text automatisch übernommen. Der Kreislauf läuft jetzt dauerhaft. Schlechte Seiten werden gefunden, bekommen neue Texte und werden getestet. So verbessert sich der Shop ständig.
Was du daraus lernen kannst
Du musst keinen großen Shop haben, um von dieser Idee zu lernen. Wichtig ist: Du solltest wissen, wie deine Seiten performen. Raten hilft nicht. Du brauchst Daten. Wenn du nur ein paar Produkte hast, kannst du das vielleicht von Hand prüfen. Schaue dir die Absprungrate und die Verweildauer an. Frage dich: Ist mein Produkttext gut? Spricht er meine Kunden an? Wenn du viele Produkte hast, denke über Automation nach. Es gibt Tools, die dir helfen können. Das Ziel ist, aus Besuchern Käufer zu machen. Jede verbesserte Produktseite bringt dir mehr Geld.
Dieser Artikel basiert auf einem Originalartikel: https://flowhouse.beehiiv.com/p/wie-viel-geld-liegt-gerade-auf-deinen-schlechtesten-produktseiten
