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A/B-Test-Stichprobengrößen-Rechner

Kostenloser Rechner

Finde heraus, wie viele Besucher jede Variante braucht, um deinen Ziel-Uplift zu erkennen — bei 95 % Signifikanz und 80 % Power. Sofort und privat.

100 % privat

Läuft in deinem Browser — keine Zahlen verlassen dein Gerät.

Deine Testparameter

%

Deine aktuelle Conversion-Rate (Kontrolle).

%

Der kleinste RELATIVE Uplift, den du erkennen willst (z. B. 20 % = 5 % → 6 %).

Stichprobengröße pro Variante

8.146

Besucher, die jede Variante (A und B) braucht, bevor das Ergebnis bei 95 % Signifikanz / 80 % Power belastbar ist.

Gesamte Stichprobengröße

16.292

Beide Varianten zusammen (A + B).

Ziel-Conversion-Rate (B)

6,00 %

Die Rate, die Variante B für deinen Uplift erreichen muss.

So funktioniert’s

1

Basis eingeben

Trage deine aktuelle (Kontroll-)Conversion-Rate ein.

2

Uplift festlegen

Gib die kleinste relative Verbesserung ein, die du erkennen willst.

3

Stichprobengröße ablesen

Sieh die pro Variante nötigen Besucher, live aktualisiert.

4

Test planen

Teile durch deinen täglichen Traffic, um die Laufzeit zu schätzen.

Gib jedem Test eine stärkere Variante

Reverze erzeugt A/B-Screenshot-Varianten, damit deine Tests echte, klar unterschiedliche Creatives vergleichen.

Wie funktioniert ein A/B-Test-Stichprobengrößen-Rechner?

Ein A/B-Test-Stichprobengrößen-Rechner zeigt, wie viele Besucher jede Variante braucht, bevor ein Ergebnis belastbar ist. Er rechnet aus drei Größen rückwärts: deiner Basis-Conversion-Rate, dem kleinsten erkennbaren Uplift und den Zielen für Konfidenz und Power. Dieses Tool fixiert die beiden üblichen Ziele — 95 % Signifikanz (5 % Falsch-Positiv-Rate) und 80 % Power (20 % Chance, einen echten Effekt zu verpassen) — und löst die Zwei-Stichproben-Formel nach der Stichprobengröße pro Variante.

Je kleiner der zu erkennende Effekt und je niedriger deine Basisrate, desto mehr Traffic brauchst du — oft dramatisch mehr. Deshalb sind mutige Kreativänderungen leichter nachzuweisen als winzige: Ein größerer erwarteter Uplift braucht eine kleinere Stichprobe. Gib realistische Zahlen ein und teile die Stichprobe pro Variante durch deinen Tages-Traffic, um zu sehen, wie viele Tage der Test laufen muss.

Häufig gestellte Fragen

Wie funktioniert ein A/B-Test-Stichprobengrößen-Rechner?
Er löst die Zwei-Stichproben-Formel für die Stichprobengröße. Aus deiner Basis-Conversion-Rate und dem minimal erkennbaren relativen Uplift berechnet er die pro Variante nötigen Besucher für 95 % Signifikanz und 80 % Power — die Standardwerte, die dieses Tool nutzt.
Was ist der minimal erkennbare Effekt?
Der minimal erkennbare Effekt (MDE) ist die kleinste relative Verbesserung, die der Test erkennen soll — z. B. bedeutet 20 % den Sprung von 5 % auf 6 % Conversion-Rate. Ein kleinerer MDE erfordert eine deutlich größere Stichprobe.
Warum brauche ich so viele Besucher?
Signifikanz hängt von Effektgröße und Stichprobengröße ab. Niedrige Basisraten und kleine Ziel-Uplifts erzeugen viel Rauschen im Verhältnis zum Signal, daher brauchst du mehr Besucher, um sicher zu sein, dass der Unterschied echt ist.
Wie lange sollte ich meinen A/B-Test laufen lassen?
Nimm die Stichprobengröße pro Variante, verdopple sie für beide Varianten und teile durch den täglichen Traffic der Seite. Lass ihn mindestens so lange laufen (idealerweise über volle Wochen), um normale Wochentagsschwankungen abzudecken.

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