Lexikon
Lookalike Audience
statistische Zwillinge
Eine Lookalike Audience ist eine Werbezielgruppe, die einer bestehenden Kundengruppe in ihren Merkmalen ähnelt – um neue, passende Kunden zu finden.
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Was ist eine Lookalike Audience?
Eine Lookalike Audience ist eine Werbezielgruppe, die einer bestehenden Kundengruppe in ihren Merkmalen ähnelt – um neue, passende Kunden zu finden. Statt eine Zielgruppe selbst zu beschreiben, gibst du der Werbeplattform eine Ausgangsgruppe vor – etwa deine besten Kunden. Die Plattform sucht dann Menschen mit ähnlichen Merkmalen und ähnlichem Verhalten.
Lookalike Audiences sind ein wirksamer Weg, profitabel zu skalieren, weil die Wahrscheinlichkeit höher ist, passende Käufer zu erreichen – und damit Streuverluste zu senken.
Auf einen Blick
- Lookalike Audience = neue Zielgruppe, die deinen Kunden ähnelt.
- Du gibst eine Ausgangsgruppe vor, die Plattform findet ähnliche Personen.
- Je hochwertiger die Ausgangsdaten, desto treffsicherer das Ergebnis.
- Senkt Streuverluste und hilft, profitabel zu skalieren.
Wie entsteht eine Lookalike Audience?
- 1
Ausgangsgruppe wählen
Eine wertvolle Quelle definieren – etwa Käufer oder die umsatzstärksten Kunden.
- 2
Plattform analysiert
Das Werbesystem erkennt gemeinsame Merkmale und Verhaltensmuster der Gruppe.
- 3
Ähnliche Personen finden
Daraus bildet es eine neue Zielgruppe mit vergleichbaren Eigenschaften.
- 4
Ausspielen & schärfen
Anzeigen an die Lookalike-Gruppe ausspielen und die Ausgangsdaten laufend verbessern.
Lookalike Audience oder Retargeting – was wann?
Beide sind datenbasierte Zielgruppen, verfolgen aber unterschiedliche Ziele:
Lookalike Audience
Neukunden
- Erreicht neue Menschen, die deinen Kunden ähneln.
- Ziel: profitabel in die Breite wachsen.
Retargeting
Bekannte Kontakte
- Spricht frühere Besucher erneut an.
- Ziel: Interessenten zum Abschluss bringen.
Welche Fehler schwächen die Treffsicherheit?
Das schwächt die Treffsicherheit
- Eine zu kleine oder gemischte Ausgangsgruppe verwenden.
- Alle Käufer statt der wertvollsten Kunden als Quelle nehmen.
- Die Lookalike-Gruppe nie aktualisieren, obwohl sich Kunden ändern.
- Datenschutz vernachlässigen – Einwilligung und DSGVO sind Pflicht.
FAQ
Häufige Fragen zu Lookalike Audience
Was ist eine Lookalike Audience?
Eine Lookalike Audience ist eine neue Zielgruppe, die einer von dir vorgegebenen Gruppe (z. B. deinen Kunden) ähnelt. Die Werbeplattform findet dazu Menschen mit vergleichbaren Merkmalen, um passende Neukunden zu erreichen.
Wie erstellt man eine Lookalike Audience?
Indem man der Werbeplattform eine Ausgangsgruppe übergibt – etwa bisherige Käufer oder die wertvollsten Kunden. Die Plattform bildet daraus automatisch eine ähnliche Zielgruppe. Je hochwertiger und größer die Ausgangsdaten, desto treffsicherer das Ergebnis.
Wofür sind Lookalike Audiences gut?
Vor allem, um profitabel zu skalieren: Sie erschließen neue Interessenten, die bestehenden Kunden ähneln, und senken dadurch Streuverluste. Sie ergänzen Retargeting, das sich an frühere Besucher richtet, um die Neukundengewinnung.
Wie groß sollte die Ausgangsgruppe für eine Lookalike Audience sein?
Wichtiger als eine exakte Zahl ist die Qualität: Die Ausgangsgruppe sollte groß genug sein, dass die Plattform stabile Muster erkennt, und möglichst homogen – also etwa echte Käufer oder die wertvollsten Kunden statt aller Website-Besucher. Eine kleinere, saubere Quelle liefert meist treffsicherere Ergebnisse als eine große, gemischte.
1 % oder 10 % – welche Lookalike-Größe ist besser?
Faustregel: mit 1 % starten – das ist die engste, ähnlichste Gruppe und meist die effizienteste (eine AdEspresso-Auswertung fand 1 %-Lookalikes rund 70 % günstiger im CPA als 10 %). Erst nach belegten Ergebnissen auf 3–5 % erweitern, um Reichweite zu gewinnen. Lookalikes sind länderspezifisch – pro Zielland eine eigene Gruppe. Als Quelle verlangt Meta mindestens etwa 100 Personen, praxistauglich sind rund 1.000+, ideal 5.000–10.000 hochwertige Käufer.
Funktionieren Lookalike Audiences nach den iOS-Tracking-Einschränkungen noch?
Ja, aber die Datenbasis hat sich verschoben. Apples ATT (ab iOS 14.5) reduzierte messbare Pixel-Events um etwa 15–30 % und macht rein Pixel-basierte Lookalikes ungenauer. Gegenmittel: eigene Kundenlisten (E-Mail/Telefon) als Quelle – sie sind von den Tracking-Sperren weitgehend unberührt und liefern die höchste Qualität – plus serverseitiges Tracking (Conversions API). Bei großen Budgets übernimmt zunehmend Metas Automatik (Advantage+); manuelle Lookalikes bleiben stark bei kleineren Budgets und mit CRM-Daten, die das Pixel nie gesehen hat.
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