LinkedIn, una de las principales plataformas del panorama de la publicidad digital, ha anunciado recientemente que dejará de ofrecer audiencias similares, una opción de segmentación muy popular entre los anunciantes. Este cambio entrará en vigor el 29 de febrero de 2024.
Pero, ¿qué significa esto para los profesionales del marketing que han estado utilizando audiencias similares para llegar a su público objetivo? En este artículo explicaremos por qué se produce este cambio y cuáles son las alternativas a las audiencias similares.
¿Qué son las audiencias similares?
Lasaudiencias similares son un tipo de opción de segmentación que le permite llegar a nuevos usuarios que son similares a sus clientes actuales o a los visitantes de su sitio web. Para ello, se utilizan datos sobre el público existente, como datos demográficos, intereses y antecedentes profesionales, para identificar nuevos usuarios que compartan características similares.
Esta herramienta resulta especialmente útil para los profesionales del marketing B2B debido al contexto profesional de LinkedIn y a la riqueza de datos sobre las funciones laborales, los sectores y los niveles de antigüedad de los usuarios. Ayuda a impulsar el conocimiento de la marca, la generación de contactos y, en última instancia, las ventas, al llegar de forma eficaz a clientes potenciales que probablemente estén interesados en lo que ofreces.
Las audiencias similares de LinkedIn han sido eficaces por varias razones:
- Ampliación del alcance: Permiten a las empresas llegar más allá de su red existente y encontrar nuevos clientes potenciales que probablemente estén interesados en sus productos o servicios.
- Mayor relevancia: Los anuncios se muestran a individuos que son similares a los mejores clientes de un anunciante, lo que hace que el contenido sea más relevante y atractivo.
- Eficacia: Al dirigirse a usuarios similares a los que ya están interesados en su negocio, puede mejorar la eficiencia de su gasto publicitario.
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¿Por qué LinkedIn está retirando las audiencias similares?
LinkedIn no ha dado una razón específica para retirar las audiencias similares, pero hay algunas explicaciones posibles.
Una posibilidad es que las audiencias similares no sean tan efectivas como antes, debido a los cambios en la forma en que LinkedIn recopila y utiliza los datos. Otra razón puede ser la preocupación por la privacidad, ya que esta función se puede utilizar para dirigirse a los usuarios basándose en datos personales sin su consentimiento explícito.
Esta función era fundamental para ayudar a los anunciantes a llegar a nuevas personas que se parecían a sus clientes actuales, por lo que ahora la eliminación progresiva de las audiencias similares empuja a los profesionales del marketing hacia opciones de segmentación más avanzadas.
Cuando las audiencias similares de LinkedIn dejen de existir a finales de febrero de 2024, esto significará que:
- No se podrán crear nuevas audiencias similares ni editar las existentes.
- Los datos de las audiencias de semejanza existentes dejarán de actualizarse y una audiencia de semejanza se convertirá en una audiencia de semejanza estática.
- Las campañas activas que utilicen públicos de semejanza seguirán funcionando con el público estático.
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¿Cuáles son las alternativas a los públicos similares?
Como respuesta a la interrupción de los públicos similares, LinkedIn ha introducido dos herramientas de segmentación alternativas: Audiencias predictivas y Expansión de audiencias. Estas herramientas están diseñadas para mantener la eficiencia de las campañas digitales, al tiempo que aprovechan las capacidades de los datos enriquecidos de LinkedIn.
Audiencias predictivas
Lo mejor para: para fuentes de datos de listas de contactos, conversiones o formularios Lead Gen.
Esta herramienta utiliza la IA de LinkedIn para identificar a los usuarios que tienen probabilidades de convertirse, como clientes potenciales o clientes. Para ello, utiliza el aprendizaje automático para analizar tus datos e identificar patrones que pueden utilizarse para predecir comportamientos futuros.
Para crear una audiencia predictiva, se requiere un mínimo de 300 individuos en la fuente de datos seleccionada:
Sin embargo, hay un límite de 30 audiencias predictivas por cuenta publicitaria, y no se pueden compartir entre cuentas. En particular, las campañas que utilicen audiencias predictivas no tendrán la opción de ampliar el alcance de su audiencia.
Más información sobre públicos predictivos aquí.
Expansión de audiencias
Lo mejor para: para públicos coincidentes y segmentación por atributos de LinkedIn, como por habilidad o interés.
Alternativamente, la Expansión de Audiencia se dirige a usuarios que comparten características similares a tu audiencia existente, como datos demográficos, puestos de trabajo o empresas. Esta puede ser una buena manera de llegar a nuevos usuarios que puedan estar interesados en tus productos o servicios.
Esta herramienta puede combinarse con los segmentos de Público Coincidente para mejorar la precisión de la segmentación. Las métricas de rendimiento proporcionadas incluirán datos tanto del grupo inicialmente segmentado como de la audiencia ampliada, aunque esta función no está disponible para formatos de anuncios adaptables o audiencias seleccionadas en función de comportamientos previstos.
Obtenga más información sobre Expansión de público aquí.
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Cómo pasar de las audiencias similares a las nuevas opciones de segmentación
La retirada de los públicos similares es un cambio significativo para los anunciantes de LinkedIn. Sin embargo, si planificas cuidadosamente tu transición y pruebas las nuevas opciones, puedes estar seguro de que tus campañas publicitarias seguirán teniendo éxito.
El abandono de las audiencias similares tiene varias implicaciones para las campañas publicitarias actuales:
- Periodo de transición: LinkedIn ha previsto un periodo de gracia de 30 días durante el cual las audiencias similares existentes seguirán siendo accesibles antes de ser archivadas.
- Cambios en la API: El cambio también afecta al uso de la API de LinkedIn para crear audiencias similares a través de plataformas de marketing de terceros. Esta interrupción requiere un cambio de estrategia para los profesionales del marketing que dependen de dichas integraciones.
- Ajustes de campaña: Los anunciantes que utilicen audiencias similares deben cambiar a audiencias predictivas o permitir la expansión de audiencias para mantener un enfoque de segmentación dinámico.
Si ha estado utilizando audiencias similares, es importante que empiece a planificar ahora su transición a las nuevas opciones de segmentación. He aquí algunos consejos para hacerlo:
- Identifique sus objetivos: ¿Qué espera conseguir con sus campañas publicitarias? Una vez que conozca sus objetivos, podrá elegir las opciones de segmentación que con mayor probabilidad le ayudarán a alcanzarlos.
- Empiece poco a poco: No intente cambiar todas sus campañas a nuevas opciones de segmentación de la noche a la mañana. Empiece probando algunas opciones nuevas a pequeña escala y vaya ampliándolas gradualmente a medida que vea resultados.
- Haga un seguimiento de los resultados: Es importante hacer un seguimiento de los resultados para saber qué opciones de segmentación funcionan mejor. Esto le ayudará a tomar decisiones informadas sobre dónde asignar su presupuesto publicitario.
- Utilice una combinación de opciones de segmentación: No confíe en una sola opción de segmentación. Utilice una combinación de diferentes opciones para llegar a un público más amplio.
- Mantenga sus audiencias actualizadas: Asegúrese de que sus audiencias están actualizadas con los datos más recientes de sus clientes. Esto le ayudará a asegurarse de que llega a las personas adecuadas.
- Tenga paciencia: Lleva tiempo probar y optimizar nuevas opciones de segmentación. Sea paciente y no se rinda si no ve resultados inmediatamente.
Si sigues estos consejos, podrás pasar sin problemas de las audiencias similares a las nuevas opciones de segmentación y seguir llegando a tu público objetivo en LinkedIn.
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Última palabra sobre los públicos afines de LinkedIn
El movimiento de LinkedIn refleja una tendencia más amplia en la publicidad digital hacia enfoques más centrados en datos e impulsados por IA. Se espera que este cambio ofrezca una mayor precisión y eficiencia en la segmentación, alineándose con las necesidades cambiantes del marketing digital moderno.
La desaparición de las audiencias similares de LinkedIn representa tanto un reto como una oportunidad para los anunciantes. Pero al adoptar las Audiencias Predictivas y la Expansión de Audiencias, los profesionales del marketing pueden aprovechar las potentes capacidades de análisis de datos e IA de LinkedIn para llegar a sus audiencias deseadas con mayor eficacia.
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LinkedIn Lookalike Audiences FAQs
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How do I target matched audience on LinkedIn?
Since LinkedIn has retired Lookalike Audiences, Matched Audiences offer a valuable alternative for reaching specific profiles in your target market. Here’s how to target matched audiences on LinkedIn:
1. Choose your data source:
- Email list: Upload a CSV file containing email addresses of your target audience.
- Website visitors: Install the LinkedIn Insight Tag on your website and create audience segments based on visited pages, lead forms submitted, etc.
- Company account lists: Target contacts at specific companies by uploading a list of company names or domain names.
- CRM integration: Connect your CRM software to LinkedIn to target existing customers or leads.
2. Create your matched audience:
- In LinkedIn Campaign Manager, navigate to the “Audiences” tab.
- Click “Create audience” and select “Matched Audience.”
- Choose your data source and upload your file or connect your CRM.
- Refine your targeting (optional): Filter by job title, industry, or other criteria.
- Save your audience for future use.
3. Target your audience in campaigns:
- When creating a campaign, select “Targeting” and choose “Audience.”
- Include your matched audience alongside other targeting options like demographics, interests, or skills.
- Launch your campaign and monitor its performance.
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What is the match rate for LinkedIn matched audience?
LinkedIn doesn’t provide a single, universal match rate for Matched Audiences, as it depends heavily on the quality and format of your data. Factors affecting match rate are data quality, data source (website visitors with the LinkedIn Insight Tag tend to have higher match rates than email lists), and data format.
Understanding match rate results:
- <5% match: Indicates less than 300 members matched successfully, suggesting data quality issues or a very specific audience.
- Variable match rate: Ranges can vary depending on factors mentioned above. Aim for higher rates (closer to 100%) for better campaign effectiveness.
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What is the difference between predictive and lookalike on LinkedIn?
In short, Lookalike finds similar users based on past data while Predictive finds likely users based on future predictions.
Both Predictive and Lookalike audiences on LinkedIn aim to expand your reach beyond a specific audience, but they achieved this in different ways:
Lookalike (discontinued):
- Based on: Existing audience with similar characteristics like demographics, interests, and professional background.
- Goal: Find new users similar to your existing audience.
- Limitation: Relied on past data, potentially missing new potential customers with changing behaviors.
- Replaced by: Predictive Audiences and Audience Expansion.
Predictive:
- Based on: Machine learning analysis of your campaign data (conversions, leads, etc.).
- Goal: Identify users likely to take a specific action (convert, engage, etc.).
- Advantage: Considers future behavior predictions, potentially reaching high-intent users beyond simple lookalikes.
- Limitation: Requires sufficient data for accurate predictions.
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What is lookalike audience examples?
Remember, LinkedIn no longer offers Lookalike Audiences as of February 29, 2024. Here are some examples of how businesses might have used Lookalike Audiences on LinkedIn:
- Industry-specific example: Financial services company targets new users who share similar characteristics (job titles, income levels, investment interests) with their existing high-value clients.
- Engagement-based example: E-commerce store reaches users with similar browsing and purchase history to customers who bought a specific product line.
- Website traffic example: Travel blog targets individuals who browsed travel destinations and itineraries similar to those booked by past customers.
