Was tun ohne keine Lookalike Audiences auf LinkedIn?
Wenn Sie bei Ihrem LinkedIn Werbeanzeigen auf Lookalike Audiences setzen, müssen Sie bis Ende Februar 2024 handeln. Diese Targeting-Option für Werbetreibende wurde am 29. Februar eingestellt.
Aber keine Panik! Was das für ein Marketing bedeutet, das bisher Lookalike Audiences genutzt hat, erklären wir Ihnen in diesem Beitrag. Erfahren Sie, warum dieser Wechsel stattfindet und welche Alternativen es gibt.
- Was sind überhaupt Lookalike Audiences?
- Aus diesen Gründen haben sich LinkedIn Lookalike Audiences als effektiv erwiesen:
- Warum stellt LinkedIn die Lookalike Audiences ein?
- Was bedeutet Die Einstellung Ende Februar für Sie, wenn Sie mit Lookalike Audiences arbeiten?
- Welche Alternativen zu Lookalike Audiences gibt es?
- Guide: So wechseln Sie von Lookalike Audiences zu den neuen Targeting-Optionen
- KI in der Online-Werbung
Was sind überhaupt Lookalike Audiences?
Lookalike Audiences sind ein Targeting-Option, mit der Sie neue Nutzer erreichen können, die Ihren bestehenden Kunden oder Website-Besuchern ähnlich sind. Dazu werden Daten über Ihre bestehenden Zielgruppen verwendet, um neue Nutzer zu identifizieren, die ähnliche Merkmale aufweisen. Diese Daten können z.B. demografische Daten, Interessen und der berufliche Hintergrund sein.
Diese Targeting-Option war für B2B-Vermarkter besonders nützlich, da LinkedIn über einen beruflichen Kontext und umfangreiche Daten zu den beruflichen Funktionen, Branchen und Dienstaltersstufen der Nutzer verfügt.
Aus diesen Gründen haben sich LinkedIn Lookalike Audiences als effektiv erwiesen:
- Reichweite: Sie ermöglichen es Unternehmen, über ihr bestehendes Netzwerk hinaus neue Interessenten zu finden, die wahrscheinlich an ihren Produkten oder Dienstleistungen interessiert sind.
- Relevanz: Anzeigen werden Personen angezeigt, die den besten Kunden eines Werbetreibenden ähnlich sind, für die der Inhalt von Anzeigen mutmaßlich auch eine hohe Relevanz hat.
Führt Ihre LinkedIn-Präsenz ein Schattendasein, obwohl sie Potenzial für so viel mehr hat?
Warum stellt LinkedIn die Lookalike Audiences ein?
LinkedIn hat keinen konkreten Grund für die Einstellung von Lookalike Audiences genannt, wie vermuten aber eine der folgenden mögliche Erklärungen.
- Änderungen in der Art und Weise, wie LinkedIn Daten sammelt und nutzt. Lookalike Audiences sind daher eventuell nicht mehr so effektiv sind wie früher.
- Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes. Da diese Funktion genutzt werden kann, um Nutzer ohne deren ausdrückliche Zustimmung auf der Grundlage persönlicher Daten anzusprechen, gibt es große Vorbehalte in Sachen Datenschutz.
Was bedeutet Die Einstellung Ende Februar für Sie, wenn Sie mit Lookalike Audiences arbeiten?
- Neue Lookalike Audiences können nicht mehr erstellt und Bestehende können nicht mehr bearbeitet werden.
- Vorhandene Daten von Lookalike Audiences werden nicht mehr aktualisiert und eine Lookalike Audience wird zu einer statischen Zielgruppe.
- Aktive Kampagnen, die Lookalike Audiences verwenden, werden weiterhin über die statische Zielgruppe ausgeliefert.
Welche Alternativen zu Lookalike Audiences gibt es?
Wer jetzt schon Panik bekommt, den können wir beruhigen. LinkedIn bietet neue Targeting-Optionen als Alternative, die diese Lücke schließen, die mit dem Wegfall der Lookalike Audiences entsteht. Namentlich sind dies Predictive Audiences und Audience Expansion.
Diese Zielgruppen-Optionen wurden entwickelt, um die Effizienz Ihrer digitalen Werbekampagnen beizubehalten und die umfangreichen Datenfunktionen von LinkedIn weiter für Sie nutzbar zu machen.
Predictive Audiences
Bei dieser Zielgruppen-Option nutzt LinkedIn KI, um Nutzer zu identifizieren, die wahrscheinlich konvertieren werden, z. B. Leads oder Kunden. Dies geschieht mithilfe von maschinellem Lernen. Dabei werden Ihre Daten analysiert, Muster werden erkannt und darauf basierend Vorhersagen (Predictions) getroffen, welche Nutzer sich wahrscheinlich so verhalten werden, wie die von Ihnen eingereichten Musterdaten.
Als Datenquelle können Sie eine Kontaktliste, ein LeadGen-Formular oder eine Website-Conversion verwenden.
Wie bei vielen Zielgruppenoptionen von LinkedIn sind auch für eine Predictive Audience mindestens 300 Personen in der ausgewählten Datenquelle erforderlich.
Wie neu das Feature ist, kann man schon daran erkennen, dass es aktuell keine deutsche Übersetzung für die Eingabemaske gibt.
Predictive Audiences sind auf 30 Stück pro Anzeigenkonto beschränktSie können nicht zwischen Konten geteilt werden.
Die Funktion der Zielgruppenerweiterung steht Ihnen für diese Audiences nicht zur Verfügung.
Zielgruppenerweiterung
Die Möglichkeit der Zielgruppenerweiterung steht Ihnen für alle Zielgruppen außer Predictive Audiences und adaptive Anzeigenformate zur Verfügung. Damit können Sie Nutzer ansprechen, die ähnliche Merkmale wie Ihre bestehende Zielgruppe aufweisen, z. B. Demografie, Berufsbezeichnung oder Unternehmen.
Dies kann eine gute Möglichkeit sein, neue Nutzer zu erreichen, die sich für Ihre Produkte oder Dienstleistungen interessieren könnten.
Zielgruppenerweiterungen stehen auch für Matched Audiences zur Verfügung. So können zum Beispiel Nutzer angesprochen werden, die Personen in Ihren Kontaktlisten ähnlich sind.
Guide: So wechseln Sie von Lookalike Audiences zu den neuen Targeting-Optionen
Planen Sie den Wechsel sorgfältig und testen Sie die neuen Optionen. Damit stellen Sie sicher, dass Ihre Werbekampagnen weiterhin erfolgreich sein werden.
Beachten Sie dabei folgende Punkte:
- Übergangsfrist: LinkedIn hat eine 30-tägige grace Period vorgesehen, in der für Sie bestehende Lookalike Audiences zugänglich bleiben. Danach werden diese archiviert.
- API-Änderungen: Die Änderung betrifft auch die Nutzung der LinkedIn-API zur Erstellung von Lookalike Audiences durch Marketingplattformen von Drittanbietern. Prüfen Sie daher, inwieweit das auf Sie zutrifft und passen Sie gegebenenfalls Ihre Einstellung in dem jeweiligen System an.
- Kampagnenanpassungen: Wenn Sie bisher Lookalike Audiences verwendet haben, müssen entweder auf Predictive Audiences umsteigen oder die Erweiterung der Zielgruppe aktivieren, um einen dynamischen Targeting-Ansatz beizubehalten.
So gehen Sie beim Wechseln vor:
- Identifizieren Sie Ihre Ziele: Was erhoffen Sie sich, mit Ihren Werbekampagnen zu erreichen? Sobald Sie Ihre Ziele kennen, können Sie die Targeting-Optionen auswählen, die Ihnen am ehesten dabei helfen, diese zu erreichen.
- Beginnen Sie klein: Versuchen Sie nicht, alle Ihre Kampagnen über Nacht auf neue Targeting-Optionen umzustellen. Testen Sie zunächst einige neue Optionen in kleinem Rahmen, und erweitern Sie sie dann schrittweise, wenn Sie Ergebnisse sehen.
- Verfolgen Sie Ihre Ergebnisse: Es ist wichtig, dass Sie Ihre Ergebnisse verfolgen, damit Sie sehen können, welche Targeting-Optionen am besten funktionieren. Auf diese Weise können Sie fundierte Entscheidungen darüber treffen, wofür Sie Ihr Werbebudget einsetzen wollen.
- Verwenden Sie eine Mischung von Targeting-Optionen: Verlassen Sie sich nicht nur auf eine einzige Targeting-Option. Nutzen Sie eine Mischung aus verschiedenen Optionen, um ein breiteres Publikum zu erreichen.
- Halten Sie Ihre Zielgruppen auf dem neuesten Stand: Achten Sie darauf, dass Ihre Zielgruppen auf dem neuesten Stand Ihrer Kundendaten sind. So können Sie sicherstellen, dass Sie die richtigen Personen ansprechen.
- Seien Sie geduldig: Es braucht Zeit, um neue Targeting-Optionen zu testen und zu optimieren. Seien Sie geduldig und geben Sie nicht auf, wenn Sie nicht sofort Ergebnisse sehen.
KI in der Online-Werbung
In der Welt der Online-Werbung hat die Entwicklung von KI-basierten Modellen in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte verzeichnet. Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend genutzt, um präzisere und personalisierte Werbekampagnen zu ermöglichen.
Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können Werbetreibende das Verhalten von Online-Nutzern besser verstehen und ihre Zielgruppen gezielter ansprechen. AI-Modelle analysieren umfangreiche Datenmengen, darunter demografische Informationen, Nutzerverhalten und Interessen, um automatisch maßgeschneiderte Anzeigen zu erstellen und zu platzieren.
Dies verbessert nicht nur die Effizienz von Werbekampagnen, sondern ermöglicht auch eine optimierte Budgetnutzung. Darüber hinaus tragen fortlaufende Entwicklungen im Bereich der AI dazu bei, Betrug zu erkennen, die Sichtbarkeit von Anzeigen zu verbessern und die allgemeine Wirksamkeit von Online-Werbung zu steigern.
LinkedIn folgt damit einem globalen Trend bei der Verwendung von selbstlernenden Algorithmen in der digitalen Werbung.
Unsere Einschätzung zum Ende der LinkedIn Lookalike Audiences
Das Ende der beliebten Targeting-Option durch LinkedIn stellt für Werbetreibende sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance dar. Mit den neuen Funktionen der Predictive Audiences und Audience Expansions stehen theoretisch sehr leistungsstarken Datenanalysen und KI-Funktionen für Werbetreibende zur Verfügung. Für wen die bisherige Zielgruppenvariante ein wichtiger Bestandteil der digitalen Marketingstrategie war, der sollte sich diese neue Möglichkeiten auf jeden Fall im Detail ansehen.
Der Schritt von LinkedIn spiegelt einen breiteren Trend in der digitalen Werbung hin zu mehr KI-gesteuerten Modellen wider. Inwieweit diese dazu beitragen, Zielgruppen besser und passgenauer zu erreichen, muss sich in Praxistests zeigen.
