Een lookalike audience, op sommige platforms ook wel een similar audience genoemd, is een targetingmethode waarbij een advertentieplatform mensen identificeert die lijken op een groep die de adverteerder aanlevert. De adverteerder levert een seed audience aan, meestal een klantenlijst of een groep mensen die een waardevolle actie hebben ondernomen, en het model van het platform zoekt vervolgens naar anderen in de gebruikersbasis met vergelijkbare kenmerken en gedragspatronen.
De aantrekkingskracht zit hem in het feit dat het het moeilijkste probleem bij acquisitie aanpakt: het vinden van mensen die nog niet weten dat een bedrijf bestaat, maar er wel waarde aan zouden hechten. Handmatige targeting is gebaseerd op de gok van de adverteerder welke demografische kenmerken, interesses en gedragingen een goede klant voorspellen, en die gissingen zijn vaak onjuist. Een model dat is getraind op daadwerkelijke klanten kan voorspellende signalen identificeren die geen enkele marketeer zou hebben bedacht, inclusief combinaties die intuïtief geen zin hebben, maar empirisch wel kloppen.
De kwaliteit van de startdata bepaalt alles over de uiteindelijke resultaten, en dit is waar de meeste implementaties mislukken. Een model dat is getraind op alle eerdere kopers zal mensen vinden die lijken op de gemiddelde klant, inclusief de klanten met een lage waarde en die snel afhaken. Een model dat is getraind op de meest waardevolle klanten, gedefinieerd door levenslange klantwaarde, herhaalaankopen of winstmarge, vindt juist mensen die op die klanten lijken. Het verschil in prestaties in de latere fasen tussen deze twee startdata is vaak groter dan het verschil tussen twee willekeurige targetingstrategieën.
De grootte van de dataset brengt een echte afweging met zich mee. Platforms vereisen doorgaans een minimum, vaak rond de duizend overeenkomende individuen, en modellen verbeteren over het algemeen met meer data tot op zekere hoogte. Maar een grotere dataset betekent meestal een lossere definitie van een goede klant, dus de keuze is tussen een nauwkeurig model gebaseerd op minder voorbeelden en een breder model gebaseerd op meer. Het testen van verschillende datasets, gedefinieerd door verschillende drempelwaarden, is informatiever dan redeneren over welke zou moeten werken.
Het overeenkomstpercentage bepaalt de afweging tussen bereik en precisie. Een nauwkeurig gedefinieerde doelgroep die overeenkomt met de hoogste één procent overeenkomst is kleiner en presteert doorgaans beter per impressie, terwijl bredere definities meer mensen bereiken met een lagere gemiddelde kwaliteit. De juiste instelling hangt af van of de beperking efficiëntie of volume is, en het uitvoeren van verschillende niveaus als aparte campagnes, in plaats van ze te combineren, maakt het verschil meetbaar.
Het regelmatig bijwerken van doelgroepen is belangrijker dan de meeste adverteerders denken. Doelgroepen die zijn opgebouwd uit een klantenlijst raken verouderd naarmate het klantenbestand verandert, en modellen die zijn gebaseerd op de klanten van een bedrijf van twee jaar geleden zullen mensen vinden die lijken op een bedrijf waar het bedrijf inmiddels mee is gestopt. Door de basisdoelgroepen regelmatig bij te werken en de modellen opnieuw op te bouwen wanneer de positionering of het productaanbod wezenlijk verandert, blijft de targeting afgestemd op de huidige bedrijfsactiviteiten.
De verplichtingen inzake gegevensbescherming zijn direct van toepassing, aangezien het uploaden van een klantenlijst naar een advertentieplatform een verwerkingsactiviteit is die een wettelijke grondslag, passende openbaarmaking en respect voor eventuele bezwaren of intrekking vereist. Platforms bieden hashing aan om te voorkomen dat identificatoren in onversleutelde vorm worden verzonden, maar hashing ontslaat hen niet van de verplichting. Doelgroepen die zijn samengesteld uit gegevens die voor een ander doel zijn verzameld, vormen een veelvoorkomende lacune in de naleving.
Omdat de methode volledig afhankelijk is van de kennis over welke klanten daadwerkelijk waardevol zijn, faalt ze stilletjes in organisaties die dit onderscheid niet kunnen maken. In de praktijk is de basisdefinitie gebaseerd op de klantwaardeanalyse die wordt bijgehouden via Data analyticsde uitvoering van de campagne sluit aan bij Marketing dienstenen de daaruit voortvloeiende publieksstrategie wordt vervolgens geëvalueerd. groei management telkens wanneer het bedrijf verandert van segment waarop het probeert te groeien.