在B2B营销领域，精准触达目标决策者是成功的关键。LinkedIn作为全球领先的职业社交平台，其广告功能，特别是“相似受众”（Lookalike Audiences）功能，是挖掘高质量潜在客户的利器。然而，许多广告主仅停留在上传客户邮箱列表的初级阶段，忽略了结合行业属性进行深度建模的潜力。本文将深入探讨如何结合现有客户画像与行业属性，在LinkedIn上构建更精准的相似受众，从而有效扩大B2B流量池，并阐述这一策略与Google广告生态的协同价值。
对于跨境B2B企业而言，如DK跨境所服务的客户，目标受众往往具有特定的行业、职位、公司规模及技术栈特征。单纯依赖基础列表创建的相似受众，可能混入大量非相关行业的流量，导致预算浪费。因此，我们需要一个更精细化的策略。
核心技巧一：构建多维度的“种子受众”
种子受众的质量直接决定相似受众的精准度。不要仅仅上传一个客户列表。应分层级构建种子受众：
1. 核心客户层：过去12个月内完成高价值交易或深度合作的客户列表。
2. 高互动潜客层：多次访问产品页、下载白皮书或参与线上研讨会的潜在客户。
3. 行业标杆层：手动创建包含目标行业头部企业（如特定SIC代码或公司名称）的受众。
将这三层数据作为种子，LinkedIn的算法不仅能学习“谁买了你的产品”，还能学习“谁对你的行业内容感兴趣”以及“理想的客户公司画像”。这与Google广告代投专家在构建Google再营销列表受众（RLSA）时的分层思路异曲同工，都是通过数据分层提升模型质量。
核心技巧二：注入行业属性，进行“人工矫正”
这是本文的精髓。在LinkedIn创建相似受众时，平台允许你在“扩展”前，先叠加细分定位条件。这正是注入行业属性的关键步骤。
使用场景：假设DK跨境的客户是一家SaaS企业，种子受众主要来自金融科技行业。在创建相似受众时，不要直接使用1%的相似度（范围最广）。而是先选择“行业”定位，限定在“金融服务”、“信息技术与服务”等相关大类，然后再在此行业池中寻找与种子受众相似度1%-5%的人群。
这种做法相当于为算法划定了一个“优质鱼塘”，让它在这个池塘里寻找最像你客户的鱼，而不是在整个“大海”里盲目搜寻。这比单纯依赖Google广告开户时仅靠关键词意图定位更为主动和聚焦，尤其适合决策链复杂的B2B场景。
核心技巧三：与Google广告协同，构建跨平台画像
一个成熟的B2B营销策略不应局限于单一平台。LinkedIn相似受众与Google广告可以形成完美互补。
案例分析：一家工业设备制造商通过Google企业户投放搜索广告，积累了高质量的网站访问者数据。他们将这批数据（经过清洗和匹配）上传至LinkedIn作为种子受众之一，并结合“制造业”行业属性创建LinkedIn相似受众进行品牌曝光和内容培育。同时，他们将LinkedIn广告互动数据（如视频观看、表单提交）通过像素回传，在Google展示广告网络中创建类似受众进行再营销。这种跨平台数据流转，构建了立体的客户旅程。
拥有一个稳定的Google老户在这里优势明显，其长期积累的数据资产和良好的账户历史，有助于更顺畅地实现这种跨平台数据应用与策略整合。
核心技巧四：持续优化与A/B测试
创建受众只是开始。必须进行严格的A/B测试：
– 测试A：纯客户列表生成的相似受众（1%相似度）。
– 测试B：客户列表+行业属性限定的相似受众（1%相似度）。
对比两者的CPL（单潜在客户成本）、MQL（市场合格线索）转化率及客户质量。
这个过程需要专业的分析能力。无论是通过Google广告教学课程自学，还是参加系统的Google广告培训，其核心的测试方法论和数据分析框架同样适用于LinkedIn广告优化。关键在于理解数据背后的业务逻辑，而非机械操作。
总结
LinkedIn相似受众的威力在于“精准扩展”。通过结合高质量、分层级的种子受众与精准的行业属性限定，B2B营销人员可以构建一个高度聚焦、商业意图明确的潜在客户流量池。这一策略与Google广告生态（从Google广告开户到Google广告代投的深度运营）形成战略协同，实现从精准触达到深度培育的全链路覆盖。
对于像DK跨境这样的服务商或其服务的B2B企业，掌握此技巧意味着能用更低的成本，从LinkedIn和Google双平台获取更多高质量的销售机会。无论是管理Google企业户还是优化Google老户，其底层逻辑——即基于数据、持续测试、跨平台整合——都是相通的。持续学习专业的Google广告培训与Google广告教学知识，将为实施此类高级策略打下坚实的理论基础。
