Eine Lookalike Audience (deutsch: statistischer Zwilling) ist ein leistungsstarkes Werkzeug im digitalen Marketing, das es Werbetreibenden ermöglicht, neue Zielgruppen zu erreichen, die in ihren Merkmalen und Verhaltensweisen den besten bestehenden Kunden ähneln. Durch die Analyse einer Ausgangszielgruppe (Seed Audience), wie beispielsweise einer Custom Audience, identifizieren Algorithmen von Werbeplattformen neue Nutzer mit ähnlichen Profilen. Dieses Instrument ist entscheidend für die Skalierung von Marketingkampagnen, da es die Neukundenakquise über die Grenzen des reinen Retargetings hinaus systematisch und effizient erweitert.
Überblick
Die Kernidee hinter einer Lookalike Audience ist, die Eigenschaften der wertvollsten Kundensegmente zu nutzen, um neue, hochgradig relevante Interessenten zu finden. Anstatt manuelle Annahmen über potenzielle Zielgruppen zu treffen, basiert dieser Ansatz auf datengestützten Mustern. Die Plattform-Algorithmen analysieren Tausende von Datenpunkten – von demografischen Merkmalen über Interessen bis hin zu Online-Verhaltensweisen –, um Personen zu identifizieren, deren Wahrscheinlichkeit, Kunde zu werden, statistisch hoch ist. Für Entscheider ist dies ein strategisches Werkzeug, um Werbebudgets effizienter einzusetzen und das Unternehmenswachstum durch die gezielte Skalierung der Reichweite voranzutreiben.
Funktionsweise
Der Prozess zur Erstellung einer Lookalike Audience ist in der Regel dreistufig und wird von den Algorithmen der Werbeplattformen automatisiert durchgeführt:
Auswahl der Ausgangszielgruppe (Seed Audience): Der Werbetreibende definiert eine qualitativ hochwertige Basis-Zielgruppe. Diese ist der entscheidende Faktor für die Qualität der Lookalike Audience. Typische Ausgangszielgruppen sind:
- Custom Audience aus einer Kundenliste: Z. B. die Top-10-%-Kunden mit dem höchsten Customer Lifetime Value (CLV).
- Website-Besucher: Nutzer, die eine bestimmte Aktion ausgeführt haben (z. B. einen Kauf abgeschlossen oder ein Formular ausgefüllt haben).
- App-Nutzer: Personen, die in einer mobilen App ein hohes Engagement zeigen.
- Interaktionsbasierte Zielgruppe: Nutzer, die intensiv mit Social-Media-Inhalten (z. B. Video-Views, Seiten-Follower) interagiert haben.
Analyse und Mustererkennung: Die Werbeplattform analysiert die ausgewählte Ausgangszielgruppe und identifiziert gemeinsame, signifikante Merkmale und Verhaltensmuster. Dieser Prozess erfolgt anonymisiert und unter Berücksichtigung von Datenschutzrichtlinien.
Erstellung der Lookalike Audience: Basierend auf den erkannten Mustern sucht der Algorithmus im gesamten Nutzer-Pool der Plattform nach neuen Personen, die diesen Profilen am ähnlichsten sind. Der Werbetreibende kann dabei oft die Größe der Zielgruppe festlegen. Eine kleinere Lookalike Audience (z. B. 1 % der Nutzer eines Landes) weist die höchste Ähnlichkeit mit der Ausgangsgruppe auf, während eine größere Zielgruppe (z. B. 5–10 %) mehr Reichweite bietet, aber potenziell an Ähnlichkeit verliert.
Strategische Anwendungsfälle
Lookalike Audiences sind ein zentrales Instrument zur Skalierung und Optimierung von Marketingstrategien, insbesondere in der Phase der Neukundenakquise.
- Effiziente Skalierung der Reichweite: Nachdem Retargeting-Kampagnen an ihre Grenzen stoßen, ermöglichen Lookalike Audiences die systematische Erschließung neuer, kalter Zielgruppen mit hohem Potenzial.
- Optimierung der Neukundenakquise: Anstatt breite, interessenbasierte Zielgruppen anzusprechen, können Unternehmen mit Lookalikes ihre Werbeausgaben auf Nutzer konzentrieren, die statistisch eine höhere Kaufwahrscheinlichkeit haben. Dies führt in der Regel zu einem besseren Return on Ad Spend (ROAS).
- Erschließung neuer Märkte: Bei der Expansion in neue geografische Regionen können Lookalikes, die auf den besten Kunden aus dem Heimatmarkt basieren, helfen, schnell relevante Zielgruppen im neuen Markt zu identifizieren.
- Produkteinführungen: Für die Einführung eines neuen Produkts kann eine Lookalike Audience, basierend auf den Käufern eines ähnlichen, bereits erfolgreichen Produkts, erstellt werden, um gezielt potenzielle Erstkäufer anzusprechen.
Wichtige Plattformen, die Lookalike Audiences unterstützen
Diese Funktion ist ein Standard in den meisten großen Werbe-Ökosystemen und wird oft als entscheidender Wettbewerbsvorteil der Plattformen angesehen:
- Meta (Facebook & Instagram): Gilt als Pionier und bietet sehr granulare und leistungsstarke Lookalike Audiences, die auf einer Vielzahl von Datenquellen basieren können.
- Google Ads: Bietet eine ähnliche Funktion unter dem Namen „Ähnliche Segmente“ (Similar Segments), die automatisch für Remarketing-Listen erstellt werden und die Reichweite von Kampagnen im Display- und Suchnetzwerk sowie auf YouTube erweitern.
- LinkedIn Ads: Ermöglicht die Erstellung von Lookalike Audiences, die sich ideal für B2B-Marketing eignen, da sie auf Berufsbezeichnungen, Branchen und Unternehmensattributen basieren.
- Pinterest, TikTok & Co.: Auch neuere, visuell getriebene Plattformen bieten fortschrittliche Lookalike-Funktionen, um die Effektivität von Werbekampagnen zu steigern.
Vorteile für die Unternehmensstrategie
Die Implementierung von Lookalike Audiences in die Marketingstrategie bietet messbare Vorteile, die direkt zum Unternehmenserfolg beitragen.
- Verbesserter ROAS bei der Akquise: Durch die höhere Relevanz der Zielgruppe sinken oft die Kosten pro Akquisition (CPA), und der Return on Ad Spend steigt.
- Nachhaltiges Wachstum: Lookalikes bieten einen Weg, über den bestehenden Kundenstamm hinaus stetig und planbar zu wachsen.
- Reduzierung von Streuverlusten: Werbebudgets werden gezielter eingesetzt, da die Anzeigen an Nutzer mit einer statistisch höheren Affinität zur Marke ausgespielt werden.
- Strategischer Wissensgewinn: Die Performance verschiedener Lookalike-Typen gibt Aufschluss darüber, welche Kundensegmente das größte Wachstumspotenzial bieten.
Best Practices zur Optimierung
Um das volle Potenzial von Lookalike Audiences auszuschöpfen, sollten Unternehmen folgende Best Practices berücksichtigen:
- Hochwertige Seed Audience nutzen: Die Qualität der Ausgangsdaten ist entscheidend. Eine Liste der treuesten und profitabelsten Kunden liefert bessere Ergebnisse als eine Liste aller Newsletter-Abonnenten.
- Unterschiedliche Größen testen: Beginnen Sie mit einer kleinen, hochpräzisen Lookalike Audience (z. B. 1 %) und testen Sie schrittweise größere Segmente, um den Sweet Spot zwischen Reichweite und Performance zu finden.
- Lookalikes von Akquise-Kampagnen ausschließen: Schließen Sie bestehende Kunden (die Seed Audience) von den Lookalike-Kampagnen aus, um Budgetineffizienzen zu vermeiden.
- Geduld bei der Lernphase: Die Algorithmen benötigen Zeit und Daten, um die Kampagnenperformance zu optimieren. Schnelle, voreilige Anpassungen sollten vermieden werden.
