LinkedIn update: van lookalike naar predictive audiences

Voorspellend versus vergelijkbaar: de verschillen

First things first. Voordat we dieper induiken op de voor- en nadelen tussen voorspellende en vergelijkbare doelgroepen, is het belangrijk om te weten waarin ze verschillen.

Vergelijkbare doelgroepen

Een vergelijkbare doelgroep richt zich op gebruikers met vergelijkbare kenmerken van een bestaande doelgroep. Voor het maken van een vergelijkbare doelgroep kan je verschillende bronnen gebruiken. Zo kan je een lijst met contactpersonen of bedrijven gebruiken. Daarnaast kan je ook een vergelijkbare doelgroep maken op basis van je websitebezoekers, mits de Insight Tag op je website is geplaatst. Ook kan je een vergelijkbare doelgroep maken van interactiedoelgroepen, zoals personen die je bedrijfspagina hebben bezocht of interactie hebben gehad met je pagina, berichten of advertenties.

Voorspellende doelgroepen

Je maakt een voorspellende doelgroep met behulp van een contactlijst, conversie of leadformulier. Een voorspellende doelgroep richt zich ook op een doelgroep met vergelijkbare kenmerken, maar combineert naast de door jou gekozen gegevensbron, ook de AI van LinkedIn om automatisch een nieuwe aangepaste doelgroep te genereren.

Wat betekent dit voor jou?

Concreet betekent dit het volgende:

• Vanaf 29 februari 2024 kan je geen nieuwe vergelijkbare doelgroepen meer maken of wijzigen.
• De data van bestaande vergelijkbare doelgroepen wordt niet meer ververst: in plaats daarvan verandert de data in statische data.
• Actieve campagnes die gebruik maken van vergelijkbare doelgroepen blijven lopen op basis van een statische doelgroep.
• Als een vergelijkbare doelgroep na 30 dagen niet is gebruikt zal deze worden gearchiveerd.
• Een gearchiveerde vergelijkbare doelgroep die verlopen is kan niet meer gebruikt worden.

Voordelen van een voorspellende doelgroep

• Een voorspellende doelgroep is redelijk eenvoudig aan te maken binnen LinkedIn campagnebeheer.
• Je kan zelf bepalen hoe groot de doelgroepgrootte van de voorspellende doelgroep mag zijn, waardoor jij jouw budget efficiënter kan inzetten.
• Vergelijkbare doelgroepen gaan verder dan het identificeren van vergelijkbare kenmerken en voorspellen het gedrag van gebruikers. Hierdoor kun je anticiperen op de behoeften van jouw doelgroep en gepersonaliseerde inhoud aanbieden nog voordat ze actie ondernemen.
• Dankzij machine learning blijven voorspellende doelgroepen zich ontwikkelen en optimaliseren op basis van nieuwe gegevens. Dit resulteert in een voortdurend verbeterde targeting nauwkeurigheid.
• Met de voorspellende kracht van voorspellende doelgroepen kun je advertentie-uitgaven efficiënter inzetten door te focussen op degenen die waarschijnlijk interesse tonen en converteren.

Nadelen van een voorspellende doelgroep

• Voor het aanmaken van een voorspellende doelgroep kan je een stuk minder gegevensbronnen gebruiken, vergeleken met een vergelijkbare doelgroep.
• Je gegevensbron moet minimaal 300 of meer gebruikers bevatten om er een voorspellende doelgroep van te kunnen maken.
• Er is een limiet van maximaal 30 voorspellende doelgroepen per advertentieaccount.
• De voorspellende nauwkeurigheid is sterk afhankelijk van de kwaliteit en consistentie van de beschikbare data. Onjuiste of ontoereikende gegevens kunnen de effectiviteit verminderen.