Wanneer een lookalike-doelgroep juist tegen je gaat werken

Een lookalike is nooit beter dan de brondata

Een lookalike-doelgroep is zo goed als de klantenlijst waarop hij is gebaseerd. Wanneer die brondata bestaat uit een mix van eenmalige kortingsjagers, terugkerende toppers en klanten die achteraf spijt hadden van hun aankoop, zoekt het platform naar mensen die op dat hele mengsel lijken, in plaats van specifiek op de klanten die het meeste waard zijn. Veel adverteerders besteden weinig aandacht aan welke klanten precies als basis dienen, terwijl dit een van de meest bepalende factoren is voor de kwaliteit van de uiteindelijke doelgroep.

Een lookalike gebaseerd op de meest waardevolle klanten, bijvoorbeeld degenen met de hoogste levenslange waarde of de meeste herhaalaankopen, levert doorgaans een relevantere doelgroep op dan een lookalike gebaseerd op alle klanten zonder onderscheid.

Wanneer een doelgroep te breed wordt gemaakt

Platformen bieden vaak de mogelijkheid om de mate van gelijkenis aan te passen: een kleinere, sterk gelijkende groep of een grotere groep die minder precies aansluit. Adverteerders die voor bereik kiezen en de gelijkenis te ver oprekken, verwateren het voordeel van een lookalike-doelgroep volledig, en advertenties belanden dan bij mensen die in de praktijk weinig overeenkomsten hebben met de daadwerkelijke klantenbasis. Dat lijkt op korte termijn een goedkopere manier om bereik te vergroten, maar leidt structureel tot een lagere conversie per bezoeker.

Verouderde brondata als sluipend probleem

Een lookalike-doelgroep die eenmalig is aangemaakt en daarna nooit meer wordt bijgewerkt, veroudert net zo hard als elke andere vorm van klantdata. Een bedrijf dat is gegroeid of van doelgroep is veranderd, target nog altijd op basis van een klantprofiel dat niet meer overeenkomt met de huidige realiteit. Periodiek vernieuwen van de brondata, bijvoorbeeld elk kwartaal, voorkomt dat een ooit sterk presterende doelgroep geleidelijk minder relevant wordt zonder dat dit direct wordt opgemerkt in de rapportages.

Testen in plaats van blind vertrouwen

Omdat een lookalike-doelgroep een zwarte doos is, weet een adverteerder nooit precies waarom het platform bepaalde mensen als gelijkend beschouwt. Het is daarom verstandig om lookalike-campagnes regelmatig te vergelijken met andere targetingmethoden, in plaats van te veronderstellen dat een lookalike per definitie de beste keuze is. Wat in de ene periode goed werkte, kan in een volgende periode, met een veranderd platformalgoritme of een verschoven markt, minder effectief blijken.

Meer weten over hoe advertentiebudget vaak wordt verspild? Lees ook ons artikel over advertentiebudget dat wegvloeit naar bezoekers die toch niet kopen.

Lookalikes combineren met uitsluitingen

Een lookalike-doelgroep wordt vaak effectiever wanneer die wordt gecombineerd met bewuste uitsluitingen: bestaande klanten, mensen die recent al zijn benaderd, of groepen waarvan uit eerdere campagnes bleek dat ze zelden converteren. Zonder deze uitsluitingen overlapt een lookalike-doelgroep vaak deels met doelgroepen die al via andere campagnes worden bereikt, wat leidt tot onnodige concurrentie tussen de eigen campagnes onderling en een hogere kostprijs per resultaat dan nodig zou zijn.

Wat een goede uitgangspositie oplevert

Adverteerders die zowel de brondata als de uitsluitingen serieus nemen, merken vaak dat een lookalike-doelgroep pas dan echt gaat renderen: minder verspilling doordat er geen concurrentie ontstaat tussen eigen campagnes, en een hogere relevantie doordat de brondata daadwerkelijk de meest waardevolle klanten weerspiegelt. Deze combinatie vraagt meer voorbereiding dan het simpelweg aanvinken van een lookalike-optie, maar de investering betaalt zich in de praktijk vaak snel terug in een lagere kostprijs per conversie.

Zie het als een terugkerend onderhoudsmoment, niet als een instelling die eenmalig goed wordt gezet en daarna genegeerd kan worden.