Lookalike Audience
0Kurz erklärt: Zielgruppe, die Ihren bestehenden Patienten oder Bewerbern ähnelt. Hilft, neue qualifizierte Interessenten zu erreichen.
Was bedeutet Lookalike Audience?
Eine Lookalike Audience ist eine Werbezielgruppe, die Meta auf Basis einer vorhandenen Quellgruppe erstellt. Sie geben dem System zum Beispiel Ihre bisherigen Anfragen oder Websitebesucher als Quelle, und der Algorithmus sucht Menschen, die diesen Personen in Verhalten und Interessen statistisch ähneln. Das Ergebnis ist eine neue, deutlich größere Zielgruppe aus lauter Unbekannten mit hoher Ähnlichkeit zu Ihren bestehenden Kontakten.
Für Praxen ist das interessant, weil klassische Interessen-Zielgruppen bei lokalen Kampagnen schnell an Grenzen stoßen. Eine Lookalike lernt stattdessen aus echten Daten, etwa den 300 Menschen, die in den vergangenen zwölf Monaten eine Behandlung angefragt haben, und findet Menschen mit ähnlichem Profil. Voraussetzung ist eine saubere Quelle: Eine Liste aus echten Patienten-Leads funktioniert besser als eine bunt gemischte Besucherliste, weil der Algorithmus dann ein klareres Muster lernt.
Wann sollte man eine Lookalike Audience einsetzen?
Sobald genug Quelldaten vorhanden sind. Meta verlangt mindestens 100 Personen aus einem Land, verlässlicher wird es ab einigen Hundert. Bewährt hat sich diese Reihenfolge: Zuerst bauen Sie mit einer breiten Kampagne und Retargeting eine Datenbasis auf, danach erstellen Sie daraus Lookalikes in Abstufungen von 1 bis 5 Prozent der Bevölkerung. Die 1-Prozent-Variante ist der Quelle am ähnlichsten, größere Prozentwerte bringen mehr Reichweite bei geringerer Ähnlichkeit. Für Praxen lohnt sich zusätzlich der Blick auf die Region, denn eine bundesweite Lookalike nützt Ihnen wenig, wenn Ihre Patienten aus einem Umkreis von 20 Kilometern kommen.
Tipps für Ihre Praxis:
- 1. Starten Sie mit Ihrer wertvollsten Quelle, meist der Liste tatsächlicher Anfragen, gesammelt über den Pixel oder hochgeladen als gehashte Kundenliste.
- 2. Erstellen Sie getrennte Lookalikes für Patienten und Bewerber. Eine ZFA ähnelt statistisch kaum Ihrem typischen Implantat-Patienten, gemischte Quellen verwässern beide Kampagnen.
- 3. Aktualisieren Sie die Quellgruppe alle paar Monate, damit der Algorithmus mit frischen Daten arbeitet und neue Anfragen ins Muster einfließen.
- 4. Testen Sie die Lookalike gegen Ihre bisherige Zielgruppe mit gleichem Budget über drei bis vier Wochen und vergleichen Sie am Ende die Kosten pro Lead.
Beispiele aus der Zahnarztpraxis
1Lookalike aus Implantat-Anfragen
Eine Praxis sammelt über 18 Monate rund 350 Implantat-Anfragen über ihre Kampagnen. Daraus erstellt sie eine 1-Prozent-Lookalike, eingegrenzt auf die eigene Region, und erreicht damit Menschen mit ähnlichem Profil wie ihre bisherigen Interessenten. Die Kosten pro Anfrage liegen unter denen der alten Interessen-Zielgruppe.
2Getrennte Quellen für Patienten und Bewerber
Eine Praxis hatte Bewerbungen und Behandlungsanfragen in einer gemeinsamen Liste gesammelt und wunderte sich über schwache Kampagnenergebnisse. Nach der Trennung in zwei Quellgruppen und zwei eigenständige Lookalikes liefern beide Kampagnen wieder klar zuordenbare, günstigere Anfragen.
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