Look-a-like-Audience (LAL)

Was ist eine Look-a-like-audience im Online Marketing?

Eine Look-a-like-audience, zu Deutsch „ähnliches Publikum“, ist eine Zielgruppe, die auf den Merkmalen und Verhaltensweisen einer bestehenden Zielgruppe basiert. Diese Zielgruppe wird von Algorithmen erstellt, die Gemeinsamkeiten mit der ursprünglichen Zielgruppe identifizieren, um potenziell ähnlich agierende Personen zu erreichen.

Funktionsweise einer Look-a-like-audience

Unternehmen sammeln Daten über ihre bestehende Zielgruppe, sei es durch Website-Besuche, Käufe oder andere Interaktionen. Algorithmen analysieren die gesammelten Daten und identifizieren Muster, Gemeinsamkeiten und Charakteristika der vorhandenen Zielgruppe. Basierend auf den erkannten Merkmalen wird eine neue Zielgruppe erstellt, die ähnliche Eigenschaften aufweist wie die ursprüngliche Zielgruppe. In der Folge können Unternehmen ihre Werbeanzeigen gezielt auf die Look-a-like-audience ausrichten, um potenziell interessierte Personen anzusprechen.

Was sind die Vorteile?

  • Zielgruppenausweitung: Ermöglicht die Ausweitung der Zielgruppe, indem ähnliche Nutzer identifiziert werden wie die bestehende, konvertierende Zielgruppe.
  • Effiziente Werbung: Verbessert die Effizienz von Werbekampagnen, da Anzeigen an Nutzer ausgerichtet werden, die wahrscheinlich an den beworbenen Inhalten interessiert sind.
  • Verfeinerte Targeting-Optionen: Bietet verfeinerte Targeting-Optionen, um genauere Entscheidungen darüber zu treffen, welche Nutzer angesprochen werden sollen.
  • Erhöhte Conversion-Raten: Die Wahrscheinlichkeit von Conversion-Raten kann erhöht werden, da die Anzeigen an Nutzer mit ähnlichem Verhalten und Interessen gerichtet sind.
  • Optimierung der Werbebudgets: Trägt dazu bei, Werbebudgets effektiver zu nutzen, indem es auf Zielgruppen ausgerichtet wird, die mit höherer Wahrscheinlichkeit konvertieren.

Was sind die Herausforderungen?

  • Datenschutzbedenken: Die Verwendung von Daten zur Erstellung von Lookalike Audiences kann Datenschutzbedenken auslösen.
  • Qualität der Basiszielgruppe: Die Effektivität von Lookalike Audiences hängt stark von der Qualität der ursprünglichen Zielgruppe ab.
  • Änderungen im Nutzerverhalten: Veränderungen im Nutzerverhalten können die Genauigkeit von Lookalike Audiences beeinträchtigen.
  • Komplexität der Algorithmen: Die Algorithmen zur Erstellung von Lookalike Audiences können komplex sein und erfordern möglicherweise fortgeschrittene Kenntnisse.
  • Abhängigkeit von Plattformen: Die Nutzung von Lookalike Audiences ist oft plattformabhängig und erfordert Integrationen mit den entsprechenden Werbeplattformen.

ABGRENZUNG zu ähnlichen Begriffen

 Look-a-like-audience sollten von anderen Formen der Zielgruppenausrichtung wie Custom Audiences (Kundenspezifische Zielgruppen) oder interessensbasierten Zielgruppen unterschieden werden.

Beispiel einer Look-a-like-audience 

Ein E-Commerce-Unternehmen erstellt eine Look-a-like-audience basierend auf den Daten seiner bestehenden Kunden, um gezielt neue potenzielle Kunden anzusprechen, die ähnliche Interessen und Kaufverhaltensweisen zeigen. Die Werbekampagnen werden dann auf dieses Look-a-like-audience ausgerichtet, um die Conversion-Rate zu maximieren.