Lookalike audiences verbeteren
Je lookalike audiences presteren matig. De seed audience — je klanten — is incompleet door tracking beperkingen. Meta ziet maar 60% van je kopers, en bouwt lookalikes op basis van een vertekende dataset. Het resultaat: je bereikt niet de juiste nieuwe klanten.
Complete klantdatabase
Door enhanced matching
Door betere targeting
Complete revenue data
Het probleem
Lookalike kwaliteit hangt af van seed kwaliteit. Als je purchase events 40% van je werkelijke kopers missen, leert Meta van een incompleet beeld. Die gemiste 40% kopers? Misschien zijn dat juist je beste klanten — en je bereikt hun lookalikes niet.
Waarom dit ertoe doet
Slechte lookalikes betekenen hogere acquisition costs, lagere conversie rates, en verspild ad budget. Je schaalt op audiences die niet je ideale klant representeren.
De oplossing
Server-side tracking met enhanced matching stuurt complete, verrijkte klantdata naar Meta. Elke purchase, met gehashte email en telefoon. Je seed audiences worden volledig en accuraat. Meta bouwt lookalikes op je échte klanten.
Hoe het werkt
In 4 stappen naar volledige tracking
Complete purchase tracking
SSTr vangt elke purchase, ook degene die de browser pixel mist. Je seed audience groeit.
Enhanced matching activeren
Email, telefoon, naam worden gehasht meegestuurd. Meta kan 80-95% matchen met hun user base.
Wacht op data
Geef het 2-4 weken om voldoende verrijkte purchase data te verzamelen.
Nieuwe lookalikes bouwen
Maak nieuwe lookalike audiences. Test ze tegen je oude lookalikes — je zult verschil zien.
Wat je krijgt
- Lookalikes gebaseerd op 100% van je klanten, niet 60%
- Hogere match rates door email en telefoon data
- Betere klant-attributen voor Meta's ML model
- Lagere cost per acquisition bij prospecting
- Value-based lookalikes worden accurater (volledige revenue data)
- Minder budget verspilling aan verkeerde audiences
Klaar om te beginnen?
Start vandaag met server-side tracking en ervaar het verschil dat complete data maakt.