Aufmerksame Hörer*innen und Leser*innen haben es vielleicht in den vergangenen Monaten hier und da bemerkt: Wir Nerds machen nicht nur Facebook, Instagram oder Spotify – wir verstärken uns auch mit einem B2B Push Marketing Fokus und betreuen viele Kunden-Kampagnen in Business Netzwerken wie LinkedIn und XING.
Spätestens seit dem LinkedIn Marketing Day weißt Du Bescheid – wir sind Fans von den Marketing Möglichkeiten der Plattform LinkedIn und kennen uns aus. Da uns weiterhin sehr viele Fragen erreichen, bieten wir Nerds in Zukunft offene Workshops zum Thema an.
Alexander und Maren schauen häufig gemeinsam in Konten und Kampagnen verschiedener Kunden. Sowohl im Sparring als auch über die Kampagnensteuerung betreuen wir viele Kunden aus dem B2B und SaaS-Bereich und haben somit viele praktische Einblicke in Kampagnen und deren Setups. Diese Learnings geben wir in den Workshops nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch weiter. Und ganz nebenbei sind wir auch im Austausch mit LinkedIn und haben somit Zugang zu Neuigkeiten und den direkten Draht bei dringenden Fragen.
Durch unseren starken Testing-Ansatz und die entsprechenden Ergebnisse können wir nicht nur trockene Anleitungen geben, sondern echte Hacks. Geht nicht, gibt’s bei uns nicht. Dadurch lernen wir natürlich selbst stetig dazu – sei es über Zielgruppen, den Campaign Manager, die Plattform an sich, den Algorithmus und die Creatives. Diese Learnings gibt’s in geballter Form in den Workshops, aber in dieser Folge erfährst Du auch schon einige Tricks und Kniffe zum Targeting auf LinkedIn.
Apropos geballtes Wissen: Hier geht’s zu unseren LinkedIn Ads FAQs!
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Inhaltsverzeichnis
1. Kriterien für die Auswahl der Zielgruppe
2. LinkedIn Targeting spezifischer machen – über die Campaign Demographics
3. Wie groß oder klein sollte Deine LinkedIn Audience sein?
4. Wie lange warten bis Du Erkenntnisse gewinnen kannst?
5. Zusammenfassung
Hier gibt’s Maren und Alexander auch mit Bild und Ton:
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Kriterien für die Auswahl der Zielgruppe
Lets’go. Viele Fragen, die uns häufig erreicht haben:
Ich kenne meine Zielgruppe ein wenig, wie fange ich denn nun an, wie erreiche ich sie und nach welchen Kriterien kann ich sie auswählen? Und welche Möglichkeiten hab ich insgesamt im Targeting über den LinkedIn Campaign Manager?
Hier gibt es ganz grob eine Unterscheidung in zwei große Blöcke. Entweder verfügst Du bereits über Ausgangsdaten wie Kundenlisten oder Du nutzt die Daten, die LinkedIn Dir zur Verfügung stellt. Bei letzterem kannst Du über persönliche oder berufliche Parameter wie die Industrie, die Branche, das Tätigkeitsfeld, das Senioritäts-Level, den Erfahrungsgrad, bis hin zu Interessen, Vorlieben oder Gruppenzugehörigkeiten auf der Plattform auswählen.
Tatsächlich haben unsere Kunden zu Beginn häufig keine eigenen Daten – das ist der Regelfall. Sie nennen uns dann Kriterien, die die Zielgruppe erfüllen sollte. Beispielsweise sollten die Kontakte, die erreicht werden sollen, aus Unternehmen kommen, die mehr als 1000 Mitarbeiter haben.
Denn die Größe der Unternehmen suggeriert natürlich meistens ihren Umsatz. Uns stehen daher in der Regel relativ wenig Merkmale zur Erstellung einer Zielgruppe zur Verfügung, sondern eher Rahmenbedingungen und Annahmen der zuständigen Personen.
Doch da die Daten meist vom Sales Bereich kommen, werden viele Potenziale und Personengruppen im Vorhinein ausgeschlossen. Ist doch schade.
Besonders wenn Du bedenkst, dass meist nicht eine einzelne Person die Entscheidung trifft, ein neues Produkt für die Firma zu kaufen. Stattdessen sitzen mehrere Menschen an einem Tisch, die alle erreicht werden müssen.
Verschiedene Bereiche, Jobtitel, Tätigkeitsbereiche. Und die gilt es herauszufinden. Zudem musst Du immer bedenken, dass nicht der*die Manager*in die Recherche für Produkt X unternimmt. Das tun meistens die Mitarbeiter*innen, die am Ende auch mit dem Tool arbeiten würden. Der Entscheider – der am Ende das Budget für den Kauf des entsprechenden Produkts freigibt – ist meist an der Recherche wenig beteiligt. Wen musst Du also wirklich ansprechen? Bei dieser Zielgruppen-Ausweitung kann Dir LinkedIn helfen.
Übrigens: Wenn Du eigene Daten wie eine Liste mit Wunschunternehmen hochlädst, filtert LinkedIn die dort angestellten Menschen über ihre Tätigkeitsbereiche, sodass du beispielsweise alle aus dem Bereich Marketing ansprechen kannst.
LinkedIn Targeting spezifischer machen – über die Campaign Demographics
Reicht uns das? Natürlich nicht. Wir Nerds und insgesamt Werbetreibende kommen ohne ein Tool für die Zielgruppenrecherche und das Targeting nicht aus: Die Campaign Demographics. Dort hat man die Möglichkeit, sich einzelne Kampagnen des Campaign Managers sehr granular anzeigen zu lassen.
Über die Demographics der Kampagne erfährst Du, wen Deine Kampagne innerhalb der festgelegten Zielgruppe erreicht. Welche Jobtitel bekommen nicht nur Impressions, sondern klicken auch und wer reagiert mit Deinem Content? Tatsächlich ist es möglich, sich hier nicht nur Jobtitel anzeigen zu lassen, sondern auch aus welchen Unternehmen und Orten die Personen kommen. All in all sind die Campaign Demographics ein wunderbares Tool, ohne dass wir LinkedIn nicht mehr bedienen wollen.
Alle Bereiche, die Du Dir in den Demographics aufschlüsseln lassen kannst sind:
So lässt sich die eigene Kampagne und die Zielgruppen immer spezifischer aussteuern. Beispielsweise wollen wir mit dem Produkt X Menschen aus dem Marketing-Tätigkeitsfeld ansprechen – doch wer ist die vorbereitende Zielgruppe, die ich vorher überzeugen muss?
Um dies herauszufinden, baust Du erstmal eine vorbereitende Kampagne, die sehr breit in ganz Deutschland ausgespielt wird. Hierfür verwendest Du am Besten ein kostengünstiges Kampagnenziel wie die Video Views.
Du lädst ein Video hoch, das bestenfalls Dein Produkt präsentiert und oder von Deinem Unternehmen erzählt und grenzt die Auslieferung auf den Tätigkeitsbereich “Marketing” ein.
Zudem eignet sich hier eine Eingrenzung über die Seniorität, sodass – wenn nicht gewünscht – weder Berufseinsteiger*innen oder Trainees mit inbegriffen sind. Nun gilt: Beobachten. Aus den resultierenden Daten kannst Du daraufhin eine spezifischere Zielgruppe aufbauen, an die Du dann eine Traffic- oder Leadgen-Kampagne ausspielen kannst.
Das Grundprinzip ist hierbei, dass Du erstmal kostengünstig nach außen kommunizierst und aus den Ergebnissen und signifikanten Mustern lernen kannst. Wer springt auf meine Anzeige an? Das kannst Du Dir vorstellen, wie eine Person, die Deinen Flyer einsteckt.
Die Demographics greifen Dir auch unter die Arme, wenn Du wie wir Nerds mit vielen Branchen und Bereichen zusammenarbeitest, sodass dass es schwer fällt, Zielgruppen Vorschläge zu machen oder am Anfang ein Budget festzulegen.
Maren empfiehlt zunächst mit einem kleineren Budget rauszugehen und geeignete Tätigkeitsbereiche durchzuspielen. Dann solltest Du die Creatives für eine gewisse Zeit ausspielen, um ein Gefühl dafür zu kriegen, wer überhaupt mit Deinem Content interagiert. Hieraus definiert sich dann das tatsächliche Targeting.
Im nächsten Schritt kannst Du die Demographics im täglichen oder wöchentlichen Rythmus nutzen. Besonders, wenn sich eine Metrik ändert, schaut Maren dort nach den Geschehnissen der letzten 14 Tage. Da der Algorithmus kontinuierlich arbeitet, kann es sein, dass Du im Laufe der Kampagne andere Menschen erreichst und Deine Zielgruppe anpassen musst.
In einem Fall berichtet Maren davon, dass innerhalb einer Kampagne viele Klicks generiert wurden, aber keine Leads – obwohl die Zielgruppe bekannt war. Durch den Check in den Demographics wurde erkannt, dass die Anzeigen vielen Werkstudierenden angezeigt wurde. Diese wurden im Folgenden ebenso wie die Seniorität “Entry Level” ausgeschlossen.
Zur Leadgenerierung im B2B Bereich gibt’s von uns noch einen spezifischen Artikel. Hier lang 🙂
Wie groß oder klein sollte Deine LinkedIn Audience sein?
Die häufigsten Fehler beim Targeting auf LinkedIn sind zum einen die “verführerischen” granularen Optionen, die überstrapaziert werden und zu Kleinigkeiten führen können, die man beim Aufsetzen vergisst. Zum anderen könnte der Trugschluss entstehen, das Targeting einmal einzustellen und dann ohne Anpassungen weiterlaufen zu lassen.
Beides ist unglücklich. Alexander vergleicht dies mit der Arbeit eines Bildhauers. Um eine schöne Statue zu bauen, sollte der*die Künstler*in nicht direkt zu viel aus dem Block herausnehmen. Dieser sollte aber sowieso von Vornherein nicht zu klein sein. Nun gilt es langsam links und rechts anzupassen, um ein schönes Endergebnis zu erzielen.
Doch was heißt “nicht zu klein” oder “groß genug”? Pauschal Antworten gibt’s natürlich nicht. Als Richtwert gibt Maren eine Größe von 100.-150.000 Nutzer*innen an, mit der sie immer sehr zufrieden ist, da man viel spezifizieren kann. 250.000 aufwärts wäre schon ziemlich groß, aber manchmal kann man nicht weiter runter gehen, da man vielleicht gar nicht genug Informationen über die Zielgruppe hat.
Deswegen ist man gezwungen, mehr Broad herauszugehen. Allerdings gibt es auch viele, die mit genauen Abgrenzungen, Vorstellungen und einer Zielgruppe von 1.000 Menschen einer um die Ecke kommen. Das ist eindeutig zu wenig.
Wir Nerds haben schon mit allen Zielgruppen Größen gearbeitet und gelernt, dass bei den Großen die Spezifizierungen über Demographics stets Sinn ergeben haben. Bei einer speziellen Kampagne war das Targeting sehr Broad eingestellt, da wir keine anderen Anhaltspunkte hatten mit denen wir die Zielgruppe hätten eingrenzen können. Hier nahm Maren nach genauer Untersuchung in den Demographics eine Aufsplittung in Entry Level/ Berufseinsteiger*innen und Chefs vor.
Daraufhin konnte sie extreme Unterschiede ausmachen. Die Ausspielung an Personen aus dem Entry Level war deutlich günstiger. Also: Je granularer, je spezifischer die Zielgruppe ist, desto mehr Menschen erreichen wir innerhalb dieser mit einer höheren Chance, als wenn wir eine große Zielgruppe bespielen und davon nur ein kleiner Teil erreicht wird.
Kleiner Einschub: Selbstverständlich spielen hier auch die passenden Botschaften eine riesengroße Rolle. Aber das behandeln wir in einer anderen Folge.
Je größer Deine Zielgruppe ist, die Du ansprichst, umso wichtiger ist, dass Du mit einem günstigen Ziel getestet hast, wer Deinen Content wahrnimmt und mit ihm interagiert. Denn würden wir mit einem teuren Ziel – zum Beispiel Website Conversions oder Leads – beginnen, ist es nicht so, als würdest Du den Leuten keinen Flyer in die Hand drücken, sondern ein Glas Champagner. Und das kann bei einer großen Zielgruppe ganz schön teuer werden.
Ein weiteres Nerds-Learnings aus der Praxis: Das Aufsplitten von Zielgruppen nach Locations bzw. Orten/ Städten. Ebenfalls über Demographics kannst Du sehen, woher Deine Zielgruppen kommen und dann, wie Maren, in kleinere Zielgruppen aufteilen.
Sie erstellte für einen Kunden Zielgruppen explizit in München und in Berlin. Dies führte dazu, dass sich der Preis pro Lead um die Hälfte nach unten korrigierte. Dementsprechend ist das Targeting dasselbe geblieben, wir haben nur gezielt unterschiedliche Standorte angesprochen und waren damit erfolgreicher.
Klar, die Umstände und Voraussetzungen sind nicht bei jedem Kunden gleich, das heißt wir können keine allgemeingültige Formel aufsagen. Stattdessen ist ein akribischer Blick in die Auswertungsmöglichkeiten nötig, die die Plattform zur Verfügung stellt, die anschließende Thesenbildung und schließlich der Beleg in Kampagne.
Und wo wir schon bei Thesenbildung sind: Schreib alles auf! Jegliche Kriterien unter denen Du testen willst sollten festgehalten werden. Mach Dir am besten einen Reminder für das Start- und Enddatum, damit Du genau nach Ablauf des Tests die Thesen prüfen kannst. Unsere Notizen und die resultierenden Tricks erfährst Du in unserem Workshop.
Wie lange warten bis Du Erkenntnisse gewinnen kannst?
Die Frage erreicht uns auch häufig: Die Kampagne ist gestartet, ist aber sehr teuer – wie lange muss sie laufen, bis die Erkenntnisse aussagekräftig sind? Erneut ist eine allgemeingültige Formel nicht gegeben, allerdings empfiehlt Maren niemals etwas unter zwei Wochen zu testen. Das ist jedoch abhängig vom Kampagnenziel.
Eine Videoview Kampagne läuft beispielsweise schneller an als eine Traffic-, Conversion-, oder Leadgen Kampagne und zeigt dementsprechend mehr Ergebnisse nach zwei Wochen.
Je niedrigschwelliger demnach das Kampagnenziel ist, desto schneller kommst du an Ergebnisse. Langfristig haben wir gelernt, dass wirklich wichtige Erkenntnisse über Zielgruppen tatsächlich erst nach über zwei Monaten und mehreren Anpassungen sichtbar sind. Erst dann kann man sich darauf verlassen, dass der Algorithmus sich optimiert hat und richtig arbeiten kann.
Du musst Dir bewusst machen: Hier findet ein Lernprozess von zwei Seiten statt. Das eine sind die Tests und das Arbeiten an den Kampagnen. Das andere ist der Lernprozess der Maschine. Je homogener die Zielgruppe ist, die wir der Maschine zur Verfügung stellen, je nachvollziehbarer das Ziel ist und je mehr Ergebnisse die Maschine produziert hat, desto eher versteht sie, wen Du ansprechen willst und wer die richtigen Ergebnisse für Dich bringt.
Bisher ist LinkedIn kein Massen-Netzwerk, sodass ein gewisses Datenvolumen benötigt wird, um einen Lernprozess stattfinden zu lassen. Parallel dazu gehört die eigene Guidance durch Thesenbildungen und die Arbeit an den Zielgruppen dazu.
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Zusammenfassung
Also: Fang nicht zu klein an, arbeite kontinuierlich an den Zielgruppen, triff über die Campaign Demographics Ableitungen und bilde Thesen, optimiere Deine Kampagnen. Zudem müssen nach Bedarf manche Senioritäten etc. ausgeschlossen und Zielgruppen nach Städten oder kleineren Regionen gesplittet werden. Ganz wichtig ist zudem, ruhig zu bleiben. Das bedeutet, dass Du nicht auf Basis von zu wenig Daten über Ein- oder Ausschalten der Kampagnen bzw. Ads entscheiden solltest.
Abgesehen von diesem großen Themenblock haben wir noch einige andere zum LinkedIn Marketing in petto 🙂 Sei es zu den Gebotsstrategien, dem Kampagnen Setup, den Anzeigen selbst… Also sei gespannt auf neue Folgen. Abonniere unseren Podcast gerne, dann verpasst Du nichts!
