Look-alike (LAL) аудитория: как найти новых клиентов и снизить стоимость конверсии

Look-alike (LAL) аудитория — мощный инструмент таргетированной рекламы, который позволяет находить пользователей, которые похожи на вашу существующую клиентскую базу. В данной статье мы рассмотрим, как правильно настроить и использовать LAL для максимального повышения эффективности ваших рекламных кампаний.

В современном цифровом маркетинге высокая стоимость привлечения, выгорание существующей аудитории целевой аудитории и непредсказуемость показателей — повседневные проблемы специалистов. LAL-технология помогает решить эти задачи, используя машинное обучение и искусственный интеллект для поиска потенциальных клиентов с наибольшей вероятностью достижения целевых результатов.

Что такое look-alike аудитория и как она работает

Look-alike аудитория — инструмент для поиска людей, которые максимально схожи с вашей существующей клиентской базой по поведенческим, демографическим и другим характеристикам.

LAL-технология использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных о ваших текущих клиентах и находит людей с подобными признаками в общем массиве пользователей рекламной площадки.

Принцип работы LAL понятен: вы предоставляете системе список клиентов, а алгоритм анализирует их профили и помогает найти похожих пользователей. Анализ строится на множестве признаков, включая интересы, поведение в интернете, демографические характеристики, модели активности и историю взаимодействия с объявлениями.

Источник: shutterstock.com

Look-alike существенно отличается от обычного таргетинга и ретаргетинга. При стандартном таргетинге вы самостоятельно определяете критерии аудитории, опираясь на свои представления о клиентах.

При ретаргетинге показы направлены на пользователей, которые уже взаимодействовали с вашим сайтом или рекламой. Look-alike же работает на основе анализа существующих клиентов и находит новых пользователей с похожими характеристиками, которые еще не знакомы с вашим брендом. Таким образом, вы можете значительно расширить охват потенциальных клиентов.

Основные характеристики и признаки для сбора LAL

Для формирования качественной look-alike аудитории алгоритмы рекламных систем анализируют множество факторов:

• Демографические данные:возраст, интересы, пол, место проживания, семейное положение, образование

• Поведенческие признаки:посещаемые страницы, время на сайтах, частота посещений, покупательская активность, взаимодействие с контентом

• Интересы и модели действий:тематические предпочтения, подписки на сообщества, взаимодействие с категориями товаров, реакция на разные форматы рекламы

Технология LAL доступна на большинстве крупных рекламных площадок, каждая из которых имеет свои особенности. ВКонтакте предлагает создать похожую аудиторию на основе подписчиков сообщества, посетителей сайта или списка контактов.

Яндекс.Директ позволяет создавать сегменты "Выбранный сегмент и похожие пользователи" на основе данных из CRM, посетителей сайта или достижения целей.

MyTarget дает возможность создавать look-alike на основе данных из рекламных кампаний, файлов с контактами или пикселя.

Look-alike аудитории особенно эффективны для решения следующих бизнес-задач: привлечение новых клиентов при выгорании существующей целевой аудитории, снижение затрат на привлечение клиента, масштабирование успешных кампаний рекламы и выход на новые сегменты рынка.

Правильный подбор и сегментация исходной аудитории для LAL

Качество look-alike аудитории зависит от исходной базы, на основе которой алгоритм будет искать похожих пользователей. Чем качественнее ваша исходная выборка, тем лучше будет работать LAL.

При формировании базовой аудитории учитывайте несколько ключевых критериев: однородность, релевантность, актуальность и достаточный объем. Эксперты рекомендуют собирать информацию о клиентах не менее 3-6 месяцев для более точных результатов.

Каждая система рекламы предъявляет свои минимальные требования к размеру исходной аудитории:

Для создания максимально качественной LAL-аудитории лучше использовать данные о клиентах с повторными покупками, с наибольшим LTV или совершивших покупки за недавний период; пользователей, выполнивших целевые действия на сайте (оформивших заказ, добавивших товар в корзину, заполнивших форму обратной связи); посетителей определенных страниц сайта или подписчиков с высокой вовлеченностью.

Важно, чтобы ваша исходная база данных была максимально релевантной. Например, если вы хотите найти клиентов для премиального продукта, аудитория должна состоять из тех, кто уже приобрел похожие товары в высоком ценовом сегменте.

Эффективная сегментация исходной аудитории

Для достижения наилучших показателей рекомендуется сегментировать исходную аудиторию по нескольким критериям. Можно проводить сегментацию по этапам воронки продаж, выделяя пользователей из верхней части (проявивших начальный интерес), средней части (выполнивших промежуточные шаги) и нижней части (достигших целевых результатов).

Также продуктивна сегментация по интересам и покупательскому поведению — по категориям приобретенных товаров, среднему чеку, частоте покупок, способу оплаты и доставки.

Работающим подходом считается стратегия "от узкого к широкому", когда вы начинаете тестирование с самых ценных и узких сегментов, расширяя охват.

Источник: shutterstock.com

Например, если у вас есть исходный список клиентов с разным уровнем активности, можно создать несколько look-alike аудиторий и сравнить их эффективность.

При формировании исходной аудитории маркетологи часто допускают ряд ошибок: использование слишком маленькой выборки, смешивание разных сегментов аудитории, использование устаревших данных, игнорирование качества достигнутых результатов.

Для качественного сбора аудитории важно правильно настроить пиксели на сайте — фрагменты кода, которые отслеживают поведение пользователей и передают эти данные в системы рекламы.

Настройка look-alike в Яндексе и ВКонтакте: пошаговая инструкция

Look-alike аудитории доступны на всех основных рекламных площадках, но процесс их настройки может отличаться. Рассмотрим пошаговые инструкции для наиболее популярных в России систем — Яндекс.Директ и ВКонтакте.

Пошаговый гайд по настройке LAL в Яндекс.Директе

Для настройки look-alike в Яндекс.Директе необходимо выполнить следующие шаги:

1. Авторизуйтесь в рекламном кабинете Яндекс.Директ, перейдите в раздел "Ретаргетинг и аудитории" и выберите вкладку "Аудитории".

2. Нажмите кнопку "Создать сегмент", выберите "Выбранный сегмент и похожие пользователи" и укажите исходный сегмент.

3. Настройте показатель "Точность нахождения похожих пользователей" — чем выше значение, тем качественнее, но меньше аудитория. Рекомендуется начинать с высокой точности (70-90%) и при необходимости менять настройки.

4. После создания сегмента примените его в кампаниях рекламы, выбрав созданный сегмент при настройке таргетинга.

Детальная инструкция по созданию LAL во ВКонтакте

Для создания look-alike аудитории во ВКонтакте следуйте этим шагам:

1. Зайдите в рекламный кабинет ВКонтакте, перейдите в раздел "Ретаргетинг" и выберите вкладку "Похожие аудитории".

2. Нажмите на кнопку "Создать аудиторию" и выберите источник данных для создания похожей аудитории: сообщество ВКонтакте, пиксель ретаргетинга, список загруженных контактов или мобильное приложение.

3. Укажите уровень сходства от 1% (самые похожие) до 10% (более широкая аудитория) и дайте аудитории понятное название.

4. Примените созданную аудиторию при настройке рекламного объявления, выбрав ее при настройке таргетинга.

Нажимая на кнопку "Создать", вы даете согласие на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности площадки. Все права защищены правообладателями соответствующих сервисов.

Отслеживание показателей и оптимизация настроек

Для оценки качества LAL-аудиторий и оптимизации настроек следует отслеживать ключевые метрики: кликабельность объявлений, стоимость клика (CPC), показатель достижения целей, стоимость целевого результата (CPA) и коэффициент возврата инвестиций (ROAS).

Рекомендуется тестировать разные настройки сходства, создавая несколько LAL-аудиторий с разной точностью (1%, 5%, 10%) и запуская на них идентичные кампании рекламы. После анализа показателей можно перераспределить бюджет в пользу наиболее качественных сегментов.

Также важно проводить A/B тестирование креативов для LAL-сегментов, так как разным группам могут подходить разные форматы рекламы, заголовки, тексты и призывы к действию. Убедитесь, что на сайте правильно настроено отслеживание всех важных целей, и регулярно анализируйте информацию для настройки LAL-аудиторий.

Стратегии оптимизации LAL-аудиторий для снижения стоимости целевых результатов

Look-alike аудитории — мощный инструмент для улучшения показателей рекламы, но для достижения максимальных результатов необходима постоянная оптимизация.

Одна из ключевых стратегий — регулярное обновление исходной аудитории. Поведение пользователей и рыночные тенденции постоянно меняются, поэтому важно обновлять исходную аудиторию с определенной периодичностью: для конкурентных ниш — каждые 2-4 недели, для товаров с повышенным спросом в определенные периоды — перед началом нового торгового периода, для прочных рынков — каждые 2-3 месяца.

Источник: shutterstock.com

Качество LAL-аудиторий зависит от исходных данных, поэтому важно тестировать различные источники. Можно сравнивать разные типы исходных аудиторий (клиенты из CRM или посетители сайта), сегментировать по ценности клиентов (клиенты с высоким LTV, с повторными покупками) или тестировать по поведенческим признакам (время на сайте, количество просмотренных страниц).

Для повышения показателей рекламы полезно объединять LAL-аудитории с другими методами таргетинга: географическими и демографическими фильтрами, интересами и поведением пользователей, временными настройками показа рекламы. Это позволяет более точно настраивать рекламные кампании и снижать стоимость целевых результатов.

Баланс между охватом и точностью LAL

Одним из ключевых настроек при работе с look-alike аудиториями является процент сходства, который определяет баланс между охватом и точностью. Эта настройка существенно влияет на результаты: 1-3% дают наиболее похожих пользователей с высокой вероятностью достижения целей, но малым охватом; 5-7% обеспечивают хороший баланс между охватом и качеством; 10% и более дают максимальный охват, но меньшую точность и более высокую стоимость целевых результатов.

Работающим подходом является создание нескольких LAL-аудиторий с разным процентом сходства и распределение бюджета в зависимости от их качества.

Например, можно выделить "горячие" сегменты (1-3% сходства) с наивысшим приоритетом и максимальными ставками, "теплые" сегменты (5-7% сходства) со средним приоритетом и умеренными ставками, и "холодные" сегменты (8-10% сходства) с низким приоритетом и минимальными ставками.

Look-alike можно использовать не только для привлечения новых клиентов, но и для оптимизации контекстной рекламы. Например, если вы знаете, что определенный сегмент аудитории лучше конвертируется, вы можете показывать рекламу преимущественно им, тем самым снижая общую стоимость привлечения.

ТОП-7 кейсов
из разных ниш с ростом
от 89% до 1732%

Узнать подробнее

Инновации и новые подходы в работе с LAL-аудиториями

Технологии look-alike постоянно совершенствуются, и рекламные платформы внедряют новые функции для повышения точности подбора похожих пользователей. Новая волна инноваций в LAL-технологиях связана с применением более сложных алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей.

Некоторые площадки уже предлагают новые возможности:

1. Предиктивный LAL — алгоритм не просто находит похожих пользователей, но и оценивает вероятность достижения ими целей в ближайшее время

2. Многоуровневый LAL — система анализирует несколько уровней сходства одновременно и автоматически распределяет бюджет между ними

3. Динамический LAL — аудитория автоматически обновляется по мере накопления новых данных о поведении пользователей

4. Кросс-платформенный LAL — новая технология, позволяющая применять алгоритмы look-alike одновременно на нескольких рекламных площадках

Например, MyTarget внедрил новую систему Smart Look-alike, которая использует искусственный интеллект для непрерывного обучения на основе данных о взаимодействии пользователей с рекламой и автоматически оптимизирует аудиторию в процессе показов.

Чтобы оставаться в тренде, специалистам по рекламе рекомендуется следить за обновлениями рекламных платформ и тестировать новые функции LAL-технологий. Это позволит получать преимущество перед конкурентами и достигать более высоких показателей рекламных кампаний.

Примеры успешного применения LAL-аудиторий

За последние годы накопилось множество кейсов успешного использования look-alike аудиторий в различных сферах бизнеса. Рассмотрим несколько примеров, которые демонстрируют эффективность этого подхода.

Кейс 1: Интернет-магазин одежды

Интернет-магазин создал LAL-аудиторию на основе данных о клиентах, которые совершили повторные покупки на сумму более 10 000 рублей за последние 3 месяца. Новая аудитория, созданная на основе этих данных, показала снижение стоимости привлечения клиента на 42% по сравнению с обычным таргетингом по интересам.

Кейс 2: Образовательная платформа

Онлайн-школа использовала данные о пользователях, которые полностью прошли курс и оставили положительные отзывы. Look-alike аудитория, созданная на основе этих данных, позволила привлечь новых пользователей с показателем достижения целей на 27% выше, чем в контрольной группе.

Кейс 3: B2B-сервис

Компания, предоставляющая программное обеспечение для бизнеса, создала LAL на основе клиентов, которые активно пользовались продуктом более 6 месяцев. Новая рекламная кампания на эту аудиторию привела к увеличению количества качественных лидов на 35% при снижении стоимости лида на 22%.

Эти примеры демонстрируют, что правильно настроенная look-alike аудитория может значительно повысить эффективность рекламы в различных сферах бизнеса, от e-commerce до B2B-услуг.

Заключение

Look-alike аудитории — это действенный инструмент для маркетологов и владельцев бизнеса, позволяющий находить новых клиентов, которые похожи на существующих, и значительно снижать стоимость целевых результатов. Успех использования LAL-технологии зависит от качества исходных данных, правильной сегментации аудитории, грамотной настройки кампаний рекламы и постоянной оптимизации.

Объединяя LAL с другими методами таргетинга, регулярно обновляя исходные данные и тестируя различные настройки, вы сможете добиться максимальных показателей рекламных кампаний и привлечь новых клиентов при оптимальных затратах. Не бойтесь экспериментировать, анализировать результаты и адаптировать стратегии под специфику вашего бизнеса — это ключ к успешному использованию look-alike аудиторий.

Рекламные системы постоянно совершенствуют алгоритмы LAL, делая их еще точнее. Новые версии алгоритмов позволяют не просто находить похожих пользователей, но и оценивать их готовность к достижению целей. Собирайте информацию о работе ваших рекламных кампаний, чтобы точнее настраивать будущие LAL-стратегии.

Скачайте полезный документ по теме:

Чек-лист: Как добиваться своих целей в переговорах с клиентами

Часто задаваемые вопросы по LAL-технологии

В этом разделе мы ответим на ключевые вопросы о работе с Look-alike аудиторией — от принципов её формирования до лучших практик применения в разных рекламных платформах.

Что такое LAL-аудитория простыми словами?

LAL (Look-alike) аудитория — это группа новых пользователей, которые максимально похожи на вашу существующую клиентскую базу по поведению, интересам и демографическим характеристикам.

Рекламные системы анализируют данные о вашей клиентской базе и с помощью искусственного интеллекта находят людей с похожими признаками, которые с большей вероятностью заинтересуются вашими товарами или услугами.

Какой минимальный размер исходной аудитории нужен для создания эффективной LAL?

Минимальные требования отличаются в зависимости от системы: ВКонтакте — от 100 пользователей (рекомендуется от 1000), Яндекс.Директ — от 1000 пользователей (оптимально от 5000), MyTarget — от 100 пользователей (рекомендуется более 1000), Facebook — от 1000 пользователей (идеально от 5000).

Однако для действительно качественной работы LAL лучше иметь более крупную и качественную исходную базу, оптимально от 5000 до 10000 пользователей.

Как часто нужно обновлять look-alike аудиторию и почему?

Look-alike аудитории рекомендуется обновлять регулярно из-за изменения поведения пользователей, насыщения аудитории и обновления исходных данных.

Оптимальные интервалы: для конкурентных ниш — каждые 2-4 недели, для товаров с повышенным спросом в определенные периоды — перед началом нового торгового периода, для прочных рынков — каждые 2-3 месяца.

Можно ли создать LAL без пикселя на сайте?

Да, создать look-alike аудиторию можно и без пикселя на сайте, используя альтернативные источники данных: загрузку существующей клиентской базы (списки пользователей с email-адресами, номера телефонов, ID пользователей из CRM), данные из социальных сетей (подписчики сообществ, пользователи, взаимодействовавшие с контентом) или данные из рекламных кампаний. Например, если у вас есть список клиентов, вы можете загрузить его в рекламный кабинет и на его основе создать look-alike аудиторию.

Какой процент сходства выбрать при создании LAL?

Оптимальный процент сходства зависит от ваших бизнес-задач: 1-3% дают наиболее точное совпадение с высокой вероятностью достижения целей, но малым охватом; 5-7% обеспечивают хороший баланс между охватом и качеством; 10% и более дают максимальный охват, но меньшую точность. Рекомендуется тестировать разные уровни сходства и анализировать результаты для вашего конкретного бизнеса.

Как измерить качество LAL-аудиторий?

Качество look-alike аудиторий оценивается по нескольким ключевым показателям: кликабельность объявлений, стоимость клика (CPC), показатель достижения целей, стоимость целевого результата (CPA), возврат инвестиций в рекламу (ROAS).

Также важно анализировать качественные метрики: качество трафика, лояльность клиентов, LTV и соответствие привлеченной аудитории портрету клиента. Для корректной оценки рекомендуется настроить UTM-метки и использовать системы аналитики.

Можно ли использовать look-alike для поиска аудитории в B2B-сегменте?

Да, look-alike можно использовать и для B2B-сегмента. В этом случае в качестве исходной аудитории следующим образом используются данные о существующих клиентах-компаниях: вы можете загрузить списки контактных лиц из компаний-клиентов, а затем на их основе создать look-alike.

Важно, чтобы исходная база была достаточно большой и качественной. Например, если у вас есть база из 1000 представителей компаний, которые приобрели ваш B2B-продукт, вы можете использовать ее для поиска похожих потенциальных клиентов.

Автор статьи

Дмитрий Свистунов

Руководитель SEO-отдела и разработки

Последние статьи этого автора:

• Адаптивная верстка сайта: гайд для начинающих
• Анкор ссылки: виды, правила составления, влияние на продвижение
• Белая раскрутка сайта без перехода на темную сторону