Что такое look-alike и как собрать похожую аудиторию
Look-alike (Похожая аудитория, лукалайк) — Look-alike это аудитория, которую рекламная система собирает из людей, похожих по поведению и интересам на исходный сегмент, например на ваших покупателей.
Вы даёте площадке список людей, которые уже купили или оставили заявку. Алгоритм ищет в своей базе пользователей с похожими признаками: интересы, поведение в сети, устройства, география. Получается новая аудитория, которая ещё не знает о вас, но по профилю напоминает ваших клиентов.
В Яндексе похожие аудитории создаются в Яндекс Аудиториях, в VK Рекламе это функция «Похожие аудитории» в разделе аудиторий. Размер регулируют ползунком точности: чем точнее, тем меньше и ближе к исходнику.
Из чего собирать исходный сегмент
- Покупатели или клиенты из CRM, загруженные по телефонам и email. Лучший вариант.
- Посетители, которые достигли цели в Метрике: оставили заявку, оформили заказ.
- Подписчики сообщества, которые реально взаимодействуют с контентом.
Чем ближе исходник к деньгам, тем лучше результат. Look-alike по всем посетителям сайта даёт похожих на всех посетителей, включая случайных.
Пример с условными цифрами: интернет-магазин мебели загрузил 4 000 покупателей за год и собрал похожую аудиторию в VK Рекламе. При одинаковых креативах CPL с look-alike получился 900 ₽, а с таргетинга по интересам «мебель, ремонт» 1 400 ₽.
Частые ошибки
- Слишком маленький исходный сегмент. Если в нём несколько десятков человек, алгоритму не на чем учиться. Минимальный размер у площадок свой, ориентир в тысячу контактов и больше.
- Не исключать исходную аудиторию и текущих клиентов.
- Самая широкая аудитория на старте. Сначала тестируют узкую точную аудиторию, потом расширяют.
- Не обновлять базу. Покупатели трёхлетней давности плохо описывают сегодняшний спрос.
В ZITORI look-alike по покупателям из CRM запускаем как один из первых тестов в таргете VK и в РСЯ, если у клиента накоплена база. Это обычно стабильнее, чем угадывать интересы.