Lookalike Audience
- Avancé
- Transversal
Définition complète
Une Lookalike Audience (audience similaire) est une audience créée par les plateformes publicitaires en identifiant des utilisateurs ressemblant à une audience source fournie par l’annonceur (clients existants, acheteurs récents, visiteurs site). Utilise du machine learning sur dizaines de signaux (intérêts, comportements, démographie). Plateformes : Meta (Lookalike Audiences), Google (Similar Audiences déprécié 2023, remplacé par optimization), LinkedIn (Audience Expansion), TikTok (Lookalike). Tailles : 1% (top match, plus précis), 3-5% (équilibré), 10% (volume max, dilution). Évolution 2026 : intégration côté DSP avec data first-party (cookieless). À ne pas confondre avec « custom audience » (basée CRM brut), « retargeting » (visiteurs récents), « segments démographiques » (manuels). Voir aussi : Meta Ads, Custom Audience, Retargeting, ML.
À quoi ça sert
Cas d'usage typiques
1) Une marque DTC : Lookalike 1% des top 5% acheteurs, CAC -38%. 2) Une scale-up SaaS B2B : Lookalike LinkedIn sur clients signés, CPL -25%. 3) Une école : Lookalike candidats inscrits 3 ans, +28% candidatures qualifiées. 4) Un éditeur SaaS : Lookalike abonnés payants, conversion essai →paid +15%.
Mises en situation
S'approprier cette notion dans son quotidien de travail
Contexte
Une responsable juridique d'une exploitation agricole en bio découvre la notion de « Lookalike Audience » et souhaite l'appliquer à une situation concrète de son métier.
Application
Elle prend un cas réel rencontré récemment, identifie comment la notion s'y applique et formalise en quelques phrases ce que cela change dans sa pratique. Elle partage le résultat avec un collègue pour s'assurer que sa compréhension tient la route et l'intègre dans sa boîte à outils.
Résultat attendu
La notion sert de cadre commun et facilite les échanges avec les parties prenantes.