Die ursprüngliche Version dieses Artikels aus 2014 zeigte, wie Audience Insights und externe Tools genutzt werden können, um Fans bestimmter Seiten zu finden und in eine Werbezielgruppe umzuwandeln. Eines der empfohlenen Programme funktionierte damals bereits nicht mehr. Heute wäre ein ähnlicher Leitfaden nicht nur veraltet. Er würde ein Unternehmen zu einer Taktik führen, auf der weder Datenarbeit noch Marketing aufgebaut werden sollten.
Das Prinzip des präzisen Targetings ist nicht verschwunden. Es hat sich verändert. Es geht weniger darum, dass ein Marketer ein geheimes Interessenfeld eines Wettbewerbers findet, sondern mehr darum, dass das Unternehmen dem Werbesystem ein qualitativ gutes Signal, ein klares Angebot und eine Messung des tatsächlichen Ergebnisses liefert.
Das präziseste Targeting beginnt nicht mit einer Interessenliste
Meta nutzt heute deutlich mehr Automatisierung. Bei Advantage+ Audience können Alter, Interessen oder Custom Audiences als Vorschläge dienen, und das System kann darüber hinausgehen, wenn es ein besseres Ergebnis erwartet. Einige geschäftliche Grenzen können festgelegt bleiben, etwa der Standort oder der Ausschluss von Custom Audiences. Das aktuelle Prinzip beschreibt Meta in seiner Dokumentation zu Advantage+ Audience direkt.
Das bedeutet nicht, dass Targeting unwichtig geworden ist. Es bedeutet, dass das manuelle Zusammenstellen Dutzender Interessen nicht mehr automatisch ein Zeichen guter Arbeit ist. Wichtiger ist, dem System mitzuteilen, welches Ergebnis es anstreben soll und aus welchen qualitativ guten Daten es lernen kann.
Ich teile Zielgruppen nach ihrer Beziehung zum Unternehmen auf
Menschen, die das Unternehmen bereits kennen
Website-Besucher, Personen, die mit Inhalten interagieren, und Kunden haben bereits eine Beziehung zum Unternehmen. Werbung kann sie an eine noch nicht abgeschlossene Entscheidung erinnern, auf bestimmten Inhalten aufbauen oder ein verwandtes Angebot präsentieren.
Das ist keine Erlaubnis, jemanden wochenlang mit demselben Banner zu verfolgen. Die Zielgruppe braucht ein angemessenes Zeitfenster, eine passende Botschaft und den Ausschluss von Personen, die die gewünschte Handlung bereits ausgeführt haben.
First-Party-Kundendaten
Ein Unternehmen kann aus eigenen Daten wie E-Mail-Adressen oder Telefonnummern Custom Audiences aus Kundenlisten erstellen. In seinen Bedingungen für Custom Audiences verlangt Meta, dass der Werbetreibende über die erforderlichen Rechte, Einwilligungen und eine Rechtsgrundlage zur Bereitstellung und Nutzung der Daten verfügt. Das Hochladen einer gehashten Liste beseitigt diese Verantwortung nicht.
First-Party-Daten sind sinnvoll, wenn sie aktuell und fair erhoben wurden und den Kundenwert abbilden. Eine Liste aller Kontakte, die ein Unternehmen irgendwo über zehn Jahre gesammelt hat, ist kein Qualitätssignal. Sie ist eher ein künftiges Problem.
Neue Zielgruppen
Bei Personen ohne vorherige Beziehung teste ich eine breitere Zielgruppe gegen aussagekräftige Eingaben – etwa eine Kundenzielgruppe, ein qualitativ gutes Conversion-Event oder mehrere tatsächlich relevante Interessen. Ich beurteile nicht, welches Anzeigenset intelligenter aussieht. Ich beurteile Kosten und Qualität des Ergebnisses.
Eine sehr enge Zielgruppe kann teuer sein und schnell ermüden. Eine zu breite Zielgruppe ohne ausreichende Daten kann wiederum lange brauchen, um ihren Weg zu finden. Marktgröße, Budget, Ergebnishäufigkeit und Signalqualität sind entscheidend.
Ohne das richtige Event optimieren Sie auf das falsche Verhalten
Wenn Sie eine Kampagne auf Klicks optimieren, sucht das System nach Personen, die klicken. Optimieren Sie auf Videowiedergaben, sucht es nach Zuschauern. Ein Unternehmen benötigt jedoch meist eine Bestellung, eine qualifizierte Anfrage oder einen anderen Schritt mit geschäftlichem Wert.
Daher prüfe ich zunächst, ob das ausgewählte Event tatsächlich nur dann ausgelöst wird, wenn die gewünschte Handlung stattfindet. Eine Dankeseite, die ohne das Absenden eines Formulars erreichbar ist, oder ein Event, das bei jedem Laden ausgelöst wird, erzeugt attraktive, aber unbrauchbare Daten.
Meta empfiehlt, Pixel und Conversions API für Website-Events zu kombinieren. Die serverseitige Übermittlung kann gegenüber bestimmten technischen Ausfällen robuster sein und zusammen mit dem Pixel die Messung unterstützen. Sie ist kein Weg, Datenschutzregeln oder die Entscheidungen eines Nutzers zu umgehen; dies wird in der Dokumentation der Meta Conversions API ausdrücklich erklärt.
Auf meiner eigenen Website verwende ich außerdem konsistente UTM-Parameter. Plattform, Webanalyse und CRM zeigen aufgrund unterschiedlicher Attribution verschiedene Zahlen. Ich muss den Zusammenhang zwischen ihnen verstehen und sie nicht bis zur letzten Nachkommastelle zur Übereinstimmung zwingen.
Das Werbemittel ist Teil des Targetings
Das Werbesystem kann eine passende Person finden. Wenn die Anzeige jedoch nicht sagt, für wen das Angebot bestimmt ist und welches Problem es löst, wird sie eine Mischung aus neugierigen Menschen und zufälligen Klicks bringen.
Ein gutes Werbemittel filtert einen Teil der Zielgruppe von selbst heraus. Es zeigt eine Situation, die der Kunde wiedererkennt, einen konkreten Vorteil und einen glaubwürdigen Beleg. Bei einem B2B-Angebot kann eine ruhige Analyse des Problems wirksamer sein als ein Banner mit großem Rabatt. Für einen E-Shop sind das Produkt, seine Nutzung, der Preis und die Lieferbedingungen entscheidend.
Ich teste immer eine verständliche Hypothese: ein anderes Problem, einen anderen Nachweis, ein anderes Format oder ein anderes Angebot. Wenn ich Zielgruppe, Optimierung, Text, Bild und Landingpage gleichzeitig ändere, erhalte ich möglicherweise ein besseres Ergebnis. Aber ich werde nicht herausfinden, warum.
Ich beurteile Facebook-Werbung nach ihrer Wirtschaftlichkeit
Ein günstiger Lead ist kein Erfolg, wenn Menschen nicht reagieren oder grundlegende Bedingungen nicht erfüllen. Auch eine hohe Rendite im Werbekonto muss keinen Gewinn bedeuten, wenn das System Käufe zuordnet, die auch ohne Werbung zustande gekommen wären.
Neben den Kosten des Ergebnisses beobachte ich:
- den Anteil qualifizierter Anfragen und abgeschlossener Geschäfte;
- Marge oder Deckungsbeitrag nach variablen Kosten;
- die Zeit vom Erstkontakt bis zum Geschäftsabschluss;
- die Kapazität des Teams, neue Ergebnisse zu bearbeiten;
- den Unterschied zwischen der Gewinnung eines neuen Kunden und dem Ertrag eines bestehenden Kunden.
Automatische Regeln können Budgets und offensichtliche Abweichungen überwachen; das Prinzip beschreibe ich im Artikel über automatische Regeln in PPC-Kampagnen. Eine Regel kann jedoch das Urteil über die Qualität des Geschäfts nicht ersetzen.
Wann Sie mit Werbung besser noch nicht starten
Facebook-Werbung ergibt keinen Sinn, wenn ein Unternehmen nicht weiß, was eine Conversion ist, keine Berechtigung zur Verarbeitung hochgeladener Daten besitzt, eine Landingpage hat, die nicht zur Anzeige passt, oder eine qualifizierte Anfrage nicht erkennen kann. Dann beschleunigt zusätzliches Budget nur die Sammlung schlechter Daten.
Prüfen Sie zunächst Messung, Website und die geschäftliche Nachbearbeitung. Wenn Sie entscheiden müssen, wie Sie Angebot, Werbung und Daten ohne weitere historische Tricks verbinden, sehen Sie, wie Unternehmen ähnliche Situationen mit mir lösen.