Hvad er Lookalike Audiences?
Et Lookalike Audience er et målretningsværktøj, som du finder i flere digitale annonceringsplatforme. Det bygger på maskinlæring, der ud fra en eksisterende gruppe af brugere – ofte kaldet en kildeaudience – finder nye personer, som minder om dem. Kildeaudiencen kan for eksempel være dine nuværende kunder, personer der har besøgt dit website, eller brugere der tidligere har interageret med dine annoncer på sociale medier.
Platformen analyserer et væld af datapunkter fra din kildeaudience. Det kan være køn, alder, interesser, geografi, købsadfærd, scroll-adfærd eller endda enhedstype. På baggrund af disse signaler opbygger systemet en matematisk model, som finder nye brugere i hele platformens database, der deler de samme karakteristika. Jo bedre kvaliteten af din kildeaudience er, desto mere præcist bliver resultatet. Det samme gælder, hvis dataene er friske og afspejler brugernes aktuelle adfærd.
Du kan bruge Lookalike Audiences på platforme som Meta (Facebook og Instagram), Google Ads, LinkedIn, HubSpot og TikTok. Selvom metoden i bund og grund er den samme, har hver platform sine egne algoritmer og muligheder for finjustering. Det betyder, at du kan arbejde strategisk med præcision, rækkevidde og geografisk afgrænsning alt efter kampagnens formål.
Hvordan bruger du Lookalike Audiences?
Når du opretter et Lookalike Audience, starter du med at vælge din kildeaudience. Det kan være en remarketingliste, en e-mailliste hentet fra dit CRM-system eller de brugere, som har udfyldt en kontaktformular. Herefter vælger du det område, du vil målrette – for eksempel Danmark eller Skandinavien – og definerer, hvor tæt match du ønsker i forhold til din kilde. Mange platforme lader dig vælge procentniveauer fra 1 til 10, hvor lavere niveauer giver højere præcision og mindre rækkevidde, mens de højere niveauer skalerer din synlighed.
Med andre ord kan du selv vælge, om du vil arbejde med en snæver målgruppe med stort konverteringspotentiale eller en bredere målgruppe til branding og awareness. De små justeringer i procentvalg har stor betydning for performance, så det betaler sig at eksperimentere systematisk. Det kræver dog, at du har et velstruktureret datafundament – typisk fra et CRM som HubSpot eller gennem pixeldata fra dit website – og at du arbejder disciplineret med datasammenhængen mellem kanaler som social media marketing og Google Ads.
Et eksempel på hvordan platformene bruger data:
Derfor skal du bruge Lookalike Audiences
Det primære formål med Lookalike Audiences er at øge rækkevidden, uden at relevansen falder. Du undgår at spilde annoncekroner på for brede segmenter, fordi algoritmen identificerer brugere, der ligner dine bedste kunder. Det betyder, at du kan skalere dine kampagner effektivt og samtidig bevare et højt konverteringspotentiale. Det er særligt værdifuldt, når du vil udvide din kundebase eller øge antallet af leads uden at ændre din eksisterende strategi markant.
Et Lookalike Audience supplerer derfor både din SEO-indsats og dine sociale annoncer. Mens SEO arbejder langsigtet med organisk trafik, hjælper Lookalike Audiences dig med hurtig skalering i paid-kanaler. Kombinationen giver data, du kan bruge til bedre strategi og budgetfordeling på tværs af dine digitale kanaler.
Hvilke typer og varianter findes der?
Selvom konceptet er ens, findes der forskellige udgaver afhængigt af platformen. Meta arbejder med præcisionsprocenter fra 1 til 10, hvor 1 % svarer til en meget snæver matchgruppe og bruges til performancekampagner, mens 10 % dækker et bredt reach-segment. I Danmark svarer 1 % typisk til omkring 48.000 brugere, mens 10 % kan dække op mod en halv million. Google Ads bruger Similar Segments, der genereres automatisk ud fra dine eksisterende remarketinglister i kampagnetyper som Demand Gen. På HubSpot kan du bygge Lookalike Lists eller Segments baseret på CRM-data, hjemmesidebesøgende eller tidligere kampagneengagement, mens LinkedIn og TikTok tilbyder lignende funktioner, målrettet henholdsvis B2B og livsstilssegmenter.
Eksempel på kombination mellem platforme:
Hvordan bruger du Lookalike Audiences i praksis?
I praksis handler det om at lade dataene arbejde for dig. Start med en højkvalitets kilde – det kan være en liste over personer, der har gennemført et køb eller sendt en kvalificeret henvendelse. Tjek at dine data er ajour, og at du overholder gældende GDPR-regler for samtykke og dataopbevaring. Herefter bygger du lookalike-segmenter med forskellige procentniveauer, så du kan teste performance på tværs af kampagnetyper. For mindre budgetter i Danmark giver 1-3 % typisk de bedste resultater.
Du kan bruge de nye målgrupper i flere sammenhænge. I social media marketing kan du teste annonceformater som video eller billeder, mens du i SEM-kampagner kan bruge segmentet til at optimere visningsmålretning i Search eller Demand Gen. Uanset kanal skal du løbende evaluere segmentets performance gennem metrikker som CTR, CPC og konverteringsrate og derefter justere din strategi, så du altid arbejder mod det bedst performende datagrundlag.
Hvad skal du være opmærksom på?
Et Lookalike Audience er kun så god som de data, du fodrer den med. Hvis din kilde indeholder brugere, der ikke repræsenterer din kerneforretning, lærer algoritmen ud fra et forkert grundlag, og din annonceeffektivitet falder. Du bør derfor altid holde dine kildeaudiences opdaterede og segmentere dem efter faktiske værdier som køb, leads eller interaktion med bestemte sider. Undgå også overlap mellem dine eksisterende remarketing– og lookalike-segmenter, så dine kampagner ikke konkurrerer med hinanden på auktionen.
Til sidst er det vigtigt, at du evaluerer, hvordan Lookalike Audiences spiller sammen med resten af din digitale strategi. Når de bruges klogt, kan de være en effektiv måde at finde nye kunder på, mens du stadig bygger videre på din eksisterende performance. Det er netop her, du får størst værdi af at kombinere teknisk dataforståelse med strategisk marketingindsigt i alt fra design og brandstrategi til paid social og Google Ads.
