Back

Lookalike Audiences im Fokus: Vorteile, Herausforderungen und Entwicklung

Lookalike Audiences, auf Deutsch „ähnliche Zielgruppen“, sind eine  Methode im Performance Marketing, die es Werbetreibenden ermöglicht, neue potenzielle Kunden zu erreichen, die den bestehenden Kunden ähnlich sind. Diese Zielgruppen werden durch die Analyse von Daten aus bestehenden Kundenlisten, Website-Besuchern oder anderen relevanten Quellen erstellt. Die zugrunde liegende Annahme ist, dass Personen, die den besten Kunden eines Unternehmens ähnlich sind, mit hoher Wahrscheinlichkeit ebenfalls an den Produkten oder Dienstleistungen interessiert sind.

Inhaltsverzeichnis Lookalike Audiences

Historische Entwicklung und Bedeutung im Performance Marketing

Die Konzeption von Lookalike Audiences wurde erstmals von Facebook eingeführt und hat sich seitdem als unverzichtbares Werkzeug im digitalen Marketing etabliert. Ursprünglich als Mittel zur Verfeinerung und Erweiterung von Werbekampagnen entwickelt, haben Lookalike Audiences ihre Nützlichkeit in der Steigerung von Conversions und der Verbesserung der Kosteneffizienz bewiesen.

Im Performance Marketing spielt die präzise Zielgruppenansprache eine entscheidende Rolle. Durch den Einsatz von Lookalike Audiences können Unternehmen ihre Werbebotschaften zielgerichtet an Personen ausspielen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit auf die Werbung reagieren, was zu einer besseren Leistung der Kampagnen und einem höheren Return on Investment (ROI) führt. Die Verwendung von Lookalike Audiences ist heute nicht mehr auf Facebook beschränkt, sondern wird auf vielen anderen Plattformen wie Google Ads, LinkedIn und TikTok eingesetzt.

Funktionsweise von Lookalike Audiences

Datenquellen und Erstellung der Ausgangsgruppe

Der erste Schritt zur Erstellung von Lookalike Audiences ist die Definition einer Ausgangsgruppe, auch „Seed Audience“ genannt. Diese Gruppe besteht in der Regel aus bestehenden Kunden, Website-Besuchern oder Personen, die mit der Marke auf eine bestimmte Weise interagiert haben. Die Daten für diese Ausgangsgruppe können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter:

  • Kundendatenbanken: Listen von Kunden, die bereits Käufe getätigt haben oder in einer Kundenbindungsdatenbank gespeichert sind.
  • Website-Besucher: Personen, die die Unternehmenswebsite besucht haben, insbesondere solche, die bestimmte Aktionen durchgeführt haben (z.B. Einkäufe, Formulare ausgefüllt, Abonnements abgeschlossen).
  • Social Media Interaktionen: Personen, die mit dem Unternehmen auf Social Media Plattformen interagiert haben (z.B. durch Likes, Shares oder Kommentare).

Technologien hinter Lookalike Audiences

Die Magie hinter Lookalike Audiences liegt in den Algorithmen und Technologien, die von den Plattformen verwendet werden. Diese Algorithmen analysieren die Merkmale und Verhaltensmuster der Seed Audience und suchen nach ähnlichen Merkmalen bei anderen Nutzern. Zu den analysierten Merkmalen gehören demografische Daten, Interessen, Verhaltensweisen und Online-Aktivitäten.

Plattformen wie Facebook, Google und LinkedIn nutzen maschinelle Lernmodelle, um Muster und Ähnlichkeiten zu identifizieren. Diese Modelle werden kontinuierlich mit neuen Daten gefüttert und verbessert, um die Genauigkeit und Effektivität der Lookalike Audiences zu steigern.

Prozess der Zielgruppenerweiterung

Sobald die Seed Audience definiert und die Algorithmen ihre Analyse abgeschlossen haben, beginnt der Prozess der Zielgruppenerweiterung. Dieser Prozess kann je nach Plattform und spezifischen Einstellungen variieren, beinhaltet jedoch typischerweise die folgenden Schritte:

  • Erstellung der Lookalike Audience: Die Plattform erstellt eine neue Zielgruppe, die eine bestimmte Ähnlichkeit zur Seed Audience aufweist. Marketer können den Grad der Ähnlichkeit festlegen – von sehr ähnlich (kleinere Zielgruppe) bis weniger ähnlich (größere Zielgruppe).

  • Segmentierung und Optimierung: Die erstellte Lookalike Audience kann weiter segmentiert und optimiert werden, um bestimmte Marketingziele zu erreichen. Dies kann durch die Kombination mit anderen demografischen oder verhaltensbasierten Filtern geschehen.

  • Kampagnenschaltung: Die optimierte Lookalike Audience wird in die Werbekampagne integriert. Die Anzeigen werden nun gezielt an diese neue Zielgruppe ausgespielt, was zu einer erhöhten Relevanz und Effizienz der Kampagne führt.

Vorteile von Lookalike Audiences

Effizienzsteigerung in der Zielgruppenansprache

Einer der größten Vorteile von Lookalike Audiences ist die Effizienzsteigerung bei der Zielgruppenansprache. Indem Werbetreibende Zielgruppen ansprechen, die den besten bestehenden Kunden ähnlich sind, können sie sicherstellen, dass ihre Marketingbotschaften von den Personen gesehen werden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit auf diese Botschaften reagieren. Dies führt zu einer höheren Relevanz der Anzeigen und einer verbesserten Nutzererfahrung.

Kosteneffizienz und Budgetoptimierung

Lookalike Audiences ermöglichen eine präzise Ausrichtung von Werbekampagnen, was zu einer besseren Nutzung des Werbebudgets führt. Da die Anzeigen an Personen ausgespielt werden, die den bestehenden Kunden ähneln, sind die Conversion-Raten tendenziell höher. Dies reduziert die Kosten pro Akquisition (CPA) und erhöht den Return on Investment (ROI) der Kampagnen. Unternehmen können ihre Budgets effizienter einsetzen und gleichzeitig ihre Marketingziele schneller erreichen.

Verbesserte Conversion Rates

Da Lookalike Audiences auf Daten und Verhaltensmustern der besten bestehenden Kunden basieren, weisen sie eine höhere Wahrscheinlichkeit auf, ähnliche Verhaltensweisen zu zeigen. Dies führt zu verbesserten Conversion Rates, da die Zielgruppe bereits ähnliche Interessen und Bedürfnisse hat wie die bestehenden Kunden. Durch die gezielte Ansprache dieser potenziellen Kunden steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sie zu tatsächlichen Käufern werden.

Erhöhung der Reichweite und Marktdurchdringung im relevanten Umfeld

Lookalike Audiences ermöglichen es Unternehmen, ihre Reichweite zu vergrößern und neue Marktsegmente zu erschließen. Indem sie Personen ansprechen, die den bestehenden Kunden ähnlich sind, können Unternehmen neue Kunden gewinnen, die sie möglicherweise nicht durch traditionelle Zielgruppenansätze erreicht hätten. Dies führt zu einer erweiterten Marktdurchdringung und einem größeren Kundenstamm.

Herausforderungen und Grenzen von Lookalike Audiences

Datenqualität und -schutz

Die Qualität der Lookalike Audiences hängt stark von der Qualität der Ausgangsdaten ab – also dem eingesetzten Tracking und der verwalteten Daten. Wenn die Seed Audience unvollständige oder ungenaue Daten enthält, kann dies die Effektivität der Lookalike Audiences beeinträchtigen. Darüber hinaus müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die Datenschutzbestimmungen einhalten und sensible Kundendaten schützen. 

Abhängigkeit von Plattformen und deren Algorithmen

Lookalike Audiences sind stark von den Algorithmen der Plattformen abhängig, auf denen sie erstellt werden. Jede Plattform hat ihre eigenen Methoden und Technologien zur Erstellung und Optimierung von Lookalike Audiences. Dies bedeutet, dass die Ergebnisse variieren können, je nachdem, welche Plattform verwendet wird. Marketer müssen sich der Einschränkungen und Besonderheiten jeder Plattform bewusst sein und ihre Strategien entsprechend anpassen.

Risiko der Übersättigung und falscher Zielgruppenansprache

Ein weiteres potenzielles Problem ist das Risiko der Übersättigung. Wenn zu viele Unternehmen dieselben Zielgruppen ansprechen, kann dies zu einer Übersättigung führen, bei der die Effektivität der Anzeigen sinkt. Darüber hinaus besteht das Risiko, dass die Lookalike Audiences nicht immer die gewünschten Ergebnisse liefern, insbesondere wenn die Ausgangsdaten nicht repräsentativ für die besten Kunden sind oder wenn die Algorithmen Fehler machen.

Gesetzliche und ethische Aspekte

Die Nutzung von Lookalike Audiences wirft auch gesetzliche und ethische Fragen auf. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die geltenden Datenschutzgesetze einhalten und die Privatsphäre der Nutzer respektieren. Darüber hinaus sollten sie ethische Überlegungen anstellen, um sicherzustellen, dass ihre Marketingpraktiken fair und transparent sind. Die Missachtung dieser Aspekte kann zu rechtlichen Konsequenzen und einem Verlust des Kundenvertrauens führen.

Lookalike Audiences und die bestehende Kundenbasis

Integration und Nutzung der bestehenden Kundenbasis

Die bestehende Kundenbasis spielt eine entscheidende Rolle bei der Erstellung effektiver Lookalike Audiences. Durch die Analyse der Daten ihrer besten Kunden können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die zur Erstellung präziser Lookalike Audiences verwendet werden können. Es ist wichtig, die richtigen Datenquellen zu nutzen und sicherzustellen, dass die Seed Audience repräsentativ für die besten Kunden ist.

Customer Lifetime Value (CLV) und seine Bedeutung

Der Customer Lifetime Value (CLV) ist ein wichtiger Indikator für die Qualität der bestehenden Kundenbasis. Kunden mit einem hohen CLV sind besonders wertvoll und sollten daher in die Seed Audience aufgenommen werden. Durch die Fokussierung auf Kunden mit einem hohen CLV können Unternehmen sicherstellen, dass die Lookalike Audiences ebenfalls wertvolle potenzielle Kunden ansprechen.

Best Practices zur Nutzung vorhandener Kundendaten

Es gibt einige bewährte Verfahren, um vorhandene Kundendaten optimal zu nutzen:

  • Datenbereinigung: Sicherstellen, dass die Kundendaten vollständig und korrekt sind.
  • Segmentierung: Kunden in verschiedene Segmente einteilen, um gezieltere Lookalike Audiences zu erstellen.
  • Kontinuierliche Aktualisierung: Die Seed Audience regelmäßig aktualisieren, um aktuelle und relevante Daten zu nutzen.

Lookalike Audiences auf verschiedenen Kanälen

Facebook und Instagram Lookalike Audiences

Facebook und Instagram bieten leistungsstarke Tools zur Erstellung von Lookalike Audiences. Durch die Nutzung der umfangreichen Datenbank und der fortschrittlichen Algorithmen können Unternehmen gezielt potenzielle Kunden ansprechen, die den bestehenden Kunden ähnlich sind. Facebook ermöglicht es, verschiedene Ähnlichkeitsgrade zu wählen, um die Zielgruppe je nach Kampagnenziel zu erweitern oder einzugrenzen.

LinkedIn Predective Audiences

LinkedIn ist besonders für B2B-Unternehmen eine wertvolle Plattform zur Erstellung von Lookalike Audiences – diese heißen bei LinkedIn jedoch seit Anfang 2024 Predective Audience. Basierend auf beruflichen Daten wie Jobtitel, Branche und Unternehmensgröße sowie dem Einsatz der LinkedIn KI können Unternehmen ihre Zielgruppen erweitern und gezielt Fachkräfte ansprechen, die den bestehenden Kunden ähnlich sind. Dies ist besonders nützlich für Kampagnen, die auf Geschäftskunden abzielen.

TikTok

TikTok bietet ebenfalls Möglichkeiten zur Erstellung von Lookalike Audiences. Die Plattform nutzt ihre umfangreichen Daten und Algorithmen, um Zielgruppen zu identifizieren, die den bestehenden Kunden ähneln. Dies ist besonders nützlich für Unternehmen, die eine jüngere Zielgruppe ansprechen möchten, da TikTok vor allem bei jüngeren Nutzern beliebt ist.

Weitere Plattformen

Neben den großen Plattformen bieten auch andere Werbenetzwerke und Social Media Plattformen Möglichkeiten zur Erstellung von Lookalike Audiences. Jede Plattform hat ihre eigenen Methoden und Technologien, und es lohnt sich, die spezifischen Vorteile und Einschränkungen jeder Plattform zu kennen und zu nutzen.

Zukunftsausblick und Entwicklungen

Die Technologie und Methoden zur Erstellung von Lookalike Audiences entwickeln sich ständig weiter. Zu den wichtigsten Trends gehören die zunehmende Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen, um die Genauigkeit und Effektivität der Zielgruppenansprache zu verbessern. Zudem wird die Integration von immer mehr Datenquellen die Möglichkeiten zur Erstellung präziser Lookalike Audiences weiter ausbauen.

Um die Vorteile von Lookalike Audiences optimal zu nutzen, sollten Marketer folgende Empfehlungen beachten:

  • Sorgfältige Auswahl und Pflege der Seed Audience
  • Nutzung hochwertiger und aktueller Daten
  • Anpassung der Kampagnenstrategien an die spezifischen Besonderheiten der Plattformen
  • Kontinuierliche Überwachung und Optimierung der Kampagnenperformance
  • Einhaltung der Datenschutzbestimmungen und ethischen Standards

Sie benötigen Unterstützung im Performance Marketing?

Entdecken Sie in unserem kostenlosen und unverbindlichem Erstgespräch, wie wir Sie als Agentur begleiten können. Unser Team freut sich darauf, Sie kennenzulernen!

Max Schulz
Manager

Clue One benötigt Kontaktinformationen, um Sie bezüglich unserer Produkte und Dienstleistungen zu kontaktieren. Sie können sich jederzeit von Benachrichtigungen abmelden. Informationen zum Abbestellen sowie unserem Datenschutz und unsere Verpflichtung zum Schutz Ihrer Privatsphäre finden Sie in unseren Datenschutzbestimmungen.