Custom Audience in Ads - und Lookalikes
Immer wieder lese und höre ich großes Lob für Custom Audiences bei Facebook beziehungsweise Meta.
Wie stark diese Zielgruppen seien, wie gut sie für die Ansprache bestehender Kontakte funktionieren und wie spannend die darauf aufbauenden Lookalikes sind.
Vor ein paar Tagen hörte ich eine Podcastfolge und auch dort kam wieder die Empfehlung, mit Custom Audiences bei Facebook zu arbeiten.
Ich will gar nicht bestreiten, dass Custom Audiences und Lookalikes dort stark sein können.
Was dabei aber oft untergeht: Auch Google Ads bietet sehr mächtige Möglichkeiten, um mit eigenen Daten zu arbeiten. Nur muss man das Thema heute sauberer einordnen als noch vor ein paar Jahren. Denn der alte Vergleich „Facebook Custom Audiences = Google Ads Custom Audience“ stimmt so in dieser Form nicht mehr.
In diesem Artikel zeige ich dir deshalb, wie das Thema heute wirklich aussieht, welche Funktionen in Google Ads die echten Pendants sind, was sich verändert hat und wie du eigene Kundendaten für Suche, YouTube, Display, Demand Gen und Performance Max sinnvoll nutzen kannst.
Was war früher mit „Custom Audience in Google Ads“ gemeint?
Ältere Artikel und Tutorials werfen hier oft mehrere Dinge durcheinander. Früher wurde in Google Ads schnell von „Custom Audience“ gesprochen, wenn eigentlich ganz unterschiedliche Zielgruppenfunktionen gemeint waren.
Heute solltest du vor allem diese drei Dinge sauber trennen:
- Customer Match: Du lädst eigene Kundendaten wie E-Mail-Adressen oder Telefonnummern hoch.
- Your data segments: Dazu gehören zum Beispiel Website-Besucher, App-Nutzer, YouTube-Nutzer oder Customer-Match-Listen.
- Benutzerdefinierte Segmente: Du definierst Zielgruppen über Keywords, URLs oder Apps – also nicht über deine eigenen Kundendaten.
Wenn du den Facebook-Vergleich sauber ziehen willst, dann ist das eigentliche Gegenstück zu den klassischen Custom Audiences in Google Ads heute vor allem Customer Match.
Custom Audiences bei Facebook und Customer Match bei Google Ads
Stell dir vor, du hast einen seit Jahren laufenden Online-Shop für Smartphones und Mobilfunkverträge.
Viele Kunden können nach einer bestimmten Laufzeit ihren Vertrag verlängern. Du kennst das Abschlussdatum, du kennst deine Kunden und du weißt ziemlich genau, wann ein neues Angebot für sie wieder relevant wird.
Genau hier wird das Thema stark.
Wenn du eine Liste mit passenden Kunden exportierst und nur diese Nutzer erneut ansprichst, dann ist das in vielen Fällen deutlich effizienter als kalte Reichweite. Genau das ist der Grundgedanke hinter Facebook Custom Audiences – und genau dafür kannst du in Google Ads Customer Match einsetzen.
Typische Einsatzfälle sind:
- Vertragsverlängerungen
- Nachkauf-Kampagnen
- Cross-Selling für Bestandskunden
- Reaktivierung inaktiver Käufer
- Ansprache bestehender Newsletter-Empfänger
- Ausschluss bestehender Kunden aus Neukundenkampagnen
Gerade im Suchnetzwerk kann das sehr spannend sein. Wenn ein früherer Kunde später nach einer relevanten Suchanfrage googelt, kannst du ihn gezielt anders behandeln als einen komplett neuen Nutzer.
Was ist in Google Ads heute das echte Pendant?
Wenn du eigene E-Mail-Adressen, Telefonnummern oder andere First-Party-Daten hochlädst, arbeitest du in Google Ads mit Customer Match.
Damit kannst du bestehende Kontakte je nach Kampagnentyp in Suche, YouTube, Display, Gmail und auf dem Shopping-Tab nutzen. Auch in Performance Max kann Customer Match als starkes Signal oder für Ausschlüsse sehr wertvoll sein.
Das ist also kein exotisches Extra, sondern eine sehr relevante Funktion – vor allem dann, wenn du bereits eigene Kundendaten oder CRM-Daten sauber aufgebaut hast.
So funktioniert Customer Match in Google Ads
Die Grundlogik ist simpel:
- Du exportierst deine Kundendaten, zum Beispiel E-Mail-Adressen oder Telefonnummern.
- Du lädst diese Liste in Google Ads hoch.
- Google gleicht die Daten mit eingeloggten Google-Nutzern ab.
- Aus den zuordenbaren Treffern entsteht eine nutzbare Zielgruppe.
Diese Zielgruppe kannst du anschließend in deinen Kampagnen einsetzen – zur gezielten Ansprache, zur Beobachtung oder für Ausschlüsse.
Wichtig ist dabei: Die eigentliche Stärke liegt nicht einfach darin, irgendeine Liste hochzuladen. Stark wird das Ganze erst dann, wenn die Liste strategisch sinnvoll ist.
Eine sauber segmentierte Kundenliste ist fast immer wertvoller als ein großer, unsortierter Datenhaufen.
Welche Voraussetzungen gelten heute?
Hier ist ein Punkt wichtig, weil viele ältere Artikel an dieser Stelle nur die halbe Wahrheit erzählen.
Google unterscheidet heute bei Customer Match nach Funktionsumfang. Grundsätzlich brauchen Konten eine saubere Richtlinien- und Zahlungshistorie. Für den vollen Einsatz im Modus Ausrichtung verlangt Google zusätzlich eine ausreichende Kontohistorie und ein höheres Lifetime-Spend-Niveau. Beobachtung und Ausschlüsse sind breiter verfügbar als die volle gezielte Ausrichtung.
Das bedeutet: Nicht jedes Konto kann sofort jeden Customer-Match-Anwendungsfall gleich tief nutzen.
Wenn du es im Detail prüfen willst, findest du die aktuellen Richtlinien direkt bei Google unter Customer Match-Richtlinie.
Wie groß muss die Liste sein?
Auch hier hat sich in den letzten Jahren etwas verändert.
Für die Google Suche reichen inzwischen bereits 100 aktive Nutzer in den letzten 30 Tagen, damit ein eigenes Datensegment grundsätzlich nutzbar sein kann. Das gilt heute auch für Customer Lists in der Suche.
Das ist ein wichtiger Unterschied zu älteren Setups, bei denen viele noch mit deutlich höheren Mindestgrößen im Kopf arbeiten.
Gerade für kleinere und mittlere Konten ist das interessant, weil Customer Match dadurch deutlich früher einsetzbar wird als früher.
Wie lädst du eine Liste hoch?
Der Weg ist heute deutlich klarer als in den ganz alten AdWords-Zeiten. Du gehst in Google Ads in den Zielgruppenmanager und legst dort ein neues Datensegment auf Basis von Kundendaten an.
- Exportiere deine Kundendaten in eine saubere Datei.
- Nutze möglichst nicht nur eine einzelne Datenspalte, sondern – wenn vorhanden – zusätzliche Match Keys wie E-Mail und Telefonnummer.
- Lade die Datei im Zielgruppenmanager hoch.
- Warte, bis Google die Liste verarbeitet und zugeordnet hat.
Die Zuordnungsquote hängt stark von der Datenqualität ab. Saubere, aktuelle und vollständigere Daten schneiden fast immer besser ab als alte oder lückenhafte Listen.
Nach der Verarbeitung kannst du im Zielgruppenmanager sehen, ob und wie die Liste nutzbar geworden ist.
Was ist mit Lookalikes bei Google Ads?
Hier wird es besonders wichtig, den Artikel kritisch zu aktualisieren. Denn genau an dieser Stelle sind viele ältere Aussagen heute nicht mehr richtig.
Früher gab es in Google Ads Similar Audiences beziehungsweise ähnliche Zielgruppen für Remarketing- und Customer-Match-Listen. Diese Funktion wurde für die meisten klassischen Kampagnentypen jedoch eingestellt.
Das heißt ganz konkret: Das frühere Modell „Google erstellt automatisch statistische Zwillinge für Search, Display und Co.“ gilt so heute nicht mehr.
Wenn du heute in Google Ads von Lookalikes sprichst, musst du genauer hinschauen. Im klassischen Sinne sind sie kein allgemeiner Standard mehr wie früher. Stattdessen gibt es heute zwei relevantere Wege, wie Google ähnliche Nutzer erschließt.
Lookalike-Logik heute: Demand Gen
Der erste Weg läuft über Demand Gen. Dort gibt es weiterhin Lookalike Segments. Diese Funktion verändert sich aktuell zwar weiter, aber grundsätzlich kannst du in Demand Gen weiterhin auf Basis deiner First-Party-Daten sehr ähnliche Nutzer erschließen.
Das ist also die modernste direkte Entsprechung zu dem, was viele unter Lookalikes verstehen – allerdings nicht mehr als alter, allgemeiner Standard über alle Kampagnentypen hinweg.
Lookalike-Logik heute: Performance Max
Der zweite Weg ist weniger sichtbar, aber in der Praxis extrem wichtig: Performance Max.
Auch wenn es dort keine klassische Similar-Audience-Auswahl mehr gibt, nutzt Google deine Audience Signals im Hintergrund als Lernbasis. Wenn du dort Customer Match, Website-Zielgruppen oder andere First-Party-Daten einbringst, sind das keine harten Targeting-Vorgaben, sondern starke Hinweise für Googles KI.
Google kann dann auch außerhalb dieser Signale ausliefern und zusätzliche Nutzer finden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit ebenfalls relevant sind. Genau deshalb kann man vereinfacht sagen: In Performance Max steckt heute weiterhin eine Art Lookalike-Logik im Hintergrund – nur eben nicht mehr als eigene sichtbare Zielgruppe, sondern als KI-gestützte Erweiterung auf Basis deiner Daten.
Heißt konkret: Eigene Daten bleiben auch in Performance Max extrem wertvoll, selbst wenn du dort keine klassischen Similar Audiences mehr auswählen kannst.
Was bedeutet das für die Praxis?
Wenn du heute mit eigenen Daten in Google Ads arbeiten willst, solltest du so denken:
- Customer Match ist dein direkter Hebel für Bestandskunden, Leads, Newsletter-Empfänger und CRM-Daten.
- Website-Zielgruppen bleiben stark, wenn dein Tagging und Consent-Setup sauber steht.
- Lookalike Segments spielen heute vor allem in Demand Gen eine Rolle.
- Audience Signals in Performance Max sorgen dafür, dass Google auf Basis deiner Daten auch weitere ähnliche Nutzer erschließen kann.
- Benutzerdefinierte Segmente sind eine zusätzliche Prospecting-Option, aber kein Ersatz für Customer Match.
Wichtiger Unterschied zu benutzerdefinierten Segmenten
Viele verwechseln Customer Match mit benutzerdefinierten Segmenten. Das ist aber nicht dasselbe.
Benutzerdefinierte Segmente basieren nicht auf deinen eigenen Kundendaten, sondern auf Signalen wie:
- relevanten Keywords
- URLs bestimmter Websites
- Apps
Damit kannst du sehr gezielt neue Nutzer erreichen, die zu deinem Markt passen. Aber das ist etwas anderes als eine hochgeladene Bestandskundenliste.
Customer Match ist also eher dein Hebel für First-Party-Daten. Benutzerdefinierte Segmente sind eher ein Hebel für präziseres Prospecting.
Wo Customer Match besonders stark ist
Aus meiner Sicht wird die Funktion in Google Ads immer noch zu selten wirklich strategisch genutzt.
Besonders stark ist Customer Match zum Beispiel in diesen Fällen:
- wenn du Bestandskunden gezielt mit einer Verlängerung oder Nachkaufkampagne ansprichst
- wenn du hochwertige Leads erneut in der Suche oder auf YouTube begleiten willst
- wenn du Neukundenkampagnen sauber von Bestandskunden trennen möchtest
- wenn du CRM-Logik mit Google Ads verbindest und nicht nur auf Website-Besucher setzt
Gerade im Zusammenspiel mit Suchkampagnen ist das häufig spannender, als viele denken. Denn ein Nutzer, der dich schon kennt oder schon Kunde war, ist in der Suche oft deutlich wertvoller als ein komplett neuer Kontakt.
Was du rechtlich und strategisch beachten solltest
Auch wenn Customer Match technisch stark ist, bleibt das Thema datenschutzrechtlich sensibel. Du darfst nur Daten verwenden, die du im First-Party-Kontext rechtmäßig erhoben hast und für deren Nutzung du die passende Grundlage hast.
Außerdem solltest du nicht einfach blind jede Liste hochladen. Eine Zielgruppe ist nicht automatisch gut, nur weil sie technisch verfügbar ist.
Frage dich deshalb immer:
- Welche Nutzer möchte ich wirklich erneut ansprechen?
- Welche Nutzer möchte ich bewusst ausschließen?
- Welche Segmente sind geschäftlich besonders wertvoll?
- Wie aktuell und wie sauber sind meine Daten wirklich?
Je besser du diese Fragen beantworten kannst, desto stärker wird Customer Match in der Praxis.
Mein Fazit
Der alte Satz „Google Ads hat doch auch Custom Audiences und Lookalikes wie Facebook“ ist heute nur noch mit Einschränkungen richtig.
Ja, Google Ads bietet starke Möglichkeiten mit eigenen Daten.
Aber die saubere Einordnung ist heute:
- Das echte Gegenstück zu Facebook Custom Audiences ist in Google Ads vor allem Customer Match.
- Die alten Similar Audiences sind für die meisten klassischen Kampagnentypen kein allgemeiner Standard mehr.
- Lookalike Segments spielen heute vor allem in Demand Gen eine Rolle.
- In Performance Max nutzt Google deine Audience Signals und First-Party-Daten im Hintergrund, um zusätzliche ähnliche Nutzer zu finden.
Heißt unterm Strich: Google Ads ist in diesem Bereich nach wie vor stark – nur anders, als viele alte Artikel es noch darstellen.
Wenn du eigene Kundendaten sauber aufgebaut hast, kannst du mit Customer Match im Suchnetzwerk, auf YouTube, in Display-Umfeldern und in weiteren Google-Ads-Formaten sehr effizient arbeiten.
Und genau deshalb lohnt es sich, das Thema nicht mit der alten AdWords-Brille zu betrachten, sondern mit dem heutigen Blick auf First-Party-Daten, Zielgruppenstrategie und Kampagnentypen.
Autor
guter Artikel.
Aber eine Frage: Sobald ich eine Smart Shopping oder auch eine ROAS-Strategie in den Kampagnen nutze werden die ähnlichen Zielgruppen doch automatisch targetiert, oder muss ich diese vorher noch hinzufügen bzw. autorisieren?
Gruß, Mo
im Falle der "Smart"-Kampagnen ist dies in der Tat so, er greift automatisch auf die Zielgruppen zu.
Wenn du aber eine normale Kampagne nutzt und dann als Gebotsstrategie "Ziel-ROAS" verwendest, nicht. Du musst im Bereich "Zielgruppen" in dieser Kampagne dann die Similar Audience aktiv hinzufügen.
Viele Grüße
Christoph
Danke für die schnelle Antwot auf jeden Fall ;-)
Wie groß sind denn diese Lookalike Listen, die automatischen von Google erstellt werden?
Sind die nach deiner Erfahrung auch wirklich so stark in der performance, wie sie im Facebook Umfeld sind.
die Lookalike-Listen bzw. "Similar Audiences" sind je nach Netzwerkeinsatz und Umfang der Ausgangsliste unterschiedlich groß.
Erfahrungsgemäß sind die Listen für das Suchnetzwerk am kleinsten (ca. 100.000 bis 300.000 Nutzer), die für das Displaynetzwerk am größten (300.000 bis 1 Mio.). Gmail ist auch meist recht klein.
Ich habe aber auch schon Konten gesehen, in denen die Suche mit bis zu 5 Millionen Nutzer deutlich mehr umfasst als für das Displaynetzwerk.
Die Performance der Listen hängt dann davon ab, wie du sie dann in einer Kampagne ansprichst und was dein Ziel ist.
Ehrlicherweise funktionieren die Lookalikes aus Facebook bislang meist besser als die Similar Audiences aus Google.
Ich hoffe die Antwort hilft dir etwas weiter.
Viele Grüße
Christoph
das Thema finde ich sehr spannend - aber was ist prinzipiell mit dem Datenschutz? Und was passiert nach dem 25.05.2018?
Viele Grüße
Lenka
danke dir für deinen Kommentar! Derzeit sieht es so aus, als könne man sowohl bei Facebook als auch bei Google die "Custom Audience" und "Lookalikes" weiterhin nutzen.
Allerdings ist vor dem Hintergrund der DSGVO dringend angeraten, den Kunden in der Datenschutzerklärung /-belehrung auf diese Verwendung hinzuweisen und dass er dieser widersprechen kann. Er braucht die Transparenz über alle Aktivitäten, die mit seinen Daten vorgenommen werden - und dazu gehört auch die CA / Lookalike-Funktion.
Viele Grüße
Christoph
ja, die Erfahrungen kenne ich auch nur zu gut. Nicht zu vergessen die coolen TV-Spots ;)
VG
Christoph
Was denkst du?