Что такое look-alike: как реклама находит людей, похожих на клиентов

Look-alike — технология, при которой рекламная система берёт исходную аудиторию и ищет пользователей с похожими интересами и поведением. Исходной аудиторией служат клиенты из CRM, покупатели с сайта или активные подписчики. Реклама показывается новым людям, которые по данным площадки напоминают тех, кто уже купил.

Результат почти целиком зависит от исходных данных. Разберём, из чего строить исходную аудиторию, сколько людей в ней нужно, как выбрать степень сходства и как сочетать похожие аудитории с ретаргетингом.

Что такое look-alike аудитория простыми словами

Look-alike аудитория — сегмент пользователей, которых алгоритм признал похожими на заданный образец. В рекламных кабинетах её называют похожей аудиторией или LAL, по сокращению английского термина.

Пример. У застройщика в CRM 2 500 покупателей квартир за два года. Маркетолог загружает их телефоны в VK Рекламу, и система ищет людей, чьё поведение похоже на поведение этих покупателей. Рекламодатель не видит, кто именно попал в сегмент: он получает только аудиторию для показа объявлений.

Похожая аудитория дополняет настройку по интересам и геолокации, а не заменяет её. Её обычно подключают в двух ситуациях: когда интересы перестали давать заявки по приемлемой цене и когда работающую кампанию нужно масштабировать.

Как работает look-alike: что сравнивает алгоритм

Алгоритм ищет закономерности внутри исходной аудитории, а затем находит пользователей с теми же закономерностями среди всей аудитории площадки. Сравнение идёт по многим признакам одновременно:

• интересы и тематики, которые человек просматривает;
• поведение: время активности, частота визитов, реакции на рекламу;
• пол, возраст и другие социально-демографические данные;
• география проживания и перемещений;
• устройства и операционные системы.

Площадка не показывает, какие признаки оказались решающими. Рекламодатель управляет двумя параметрами: составом исходной аудитории и степенью сходства.

Отсюда главное правило. Если в исходной аудитории смешаны покупатели, случайные посетители и боты, алгоритм усреднит их и найдёт таких же случайных людей. Однородная исходная аудитория даёт чёткий портрет.

В VK Рекламе похожие аудитории обновляются автоматически раз в сутки. Если исходный сегмент пополняется новыми покупателями, похожая аудитория подстраивается под свежие данные.

Какие задачи решает lookalike аудитория

Lookalike аудитория нужна, когда бизнесу требуются новые клиенты, а не повторные касания с теми, кто уже знает компанию. На практике её применяют в нескольких типовых ситуациях.

• Выгорание аудитории по интересам. Кампания долго работает на одних и тех же людей, частота показов растёт, а заявки дорожают. Похожая аудитория даёт новый пул пользователей с тем же портретом.
• Масштабирование работающей кампании. Если объявления приносят заявки по нужной цене, но бюджет упирается в размер аудитории, look-alike расширяет охват без смены портрета клиента.
• Запуск нового продукта. Пока покупателей новинки нет, исходной аудиторией служат клиенты близкого продукта. Застройщик, который выводит на рынок новый жилой комплекс, может взять покупателей предыдущей очереди.
• Выход в соседний регион. Портрет клиентов из одного города помогает найти похожих людей в другом, где у компании ещё нет истории.
• Сбор подписчиков и охват. Для сообщества исходной аудиторией служат самые активные подписчики, и реклама находит людей с похожими интересами.

Во всех случаях look-alike работает на верхних этапах воронки. Люди из похожей аудитории видят компанию впервые, поэтому объявление должно объяснять продукт, а не напоминать о нём.

Из чего строить исходную аудиторию для look-alike

Лучший источник для look-alike — люди, которые совершили ценное для бизнеса действие: купили, оплатили, подписали договор. Чем ближе событие к деньгам, тем полезнее портрет. Выбор источника влияет на результат сильнее любых других параметров, поэтому грамотная настройка таргетированной рекламы начинается с данных, а не с объявлений.

База клиентов из CRM

Выгрузка покупателей из CRM — самый точный источник. В неё берут телефоны и почты тех, кто дошёл до сделки. Большую базу дробят на сегменты: покупатели с высоким чеком, повторные клиенты, покупатели конкретного продукта. Каждый сегмент даёт свою похожую аудиторию и свой креатив.

В Клевер Лаб для бизнеса с длинным циклом сделки исходную аудиторию собирают по статусам CRM, а не по всем заявкам подряд. Так алгоритм учится на людях, которые дошли до договора.

Сегменты по ценности клиента

Один большой список покупателей проигрывает нескольким сегментам по ценности. У застройщика инвесторы, которые покупают студии, и семьи, которые выбирают трёхкомнатные квартиры, ведут себя по-разному. Общий список смешает их, а два отдельных дадут две точные похожие аудитории, под каждую из которых готовят своё объявление.

События сайта и пиксель

Если CRM не выгружается или база маленькая, источником служат события пикселя VK Рекламы или цели Метрики. Брать стоит события с высокой ценностью: отправку заявки, звонок, оплату. Просмотр страницы или короткий визит дают слишком размытый портрет.

Подписчики сообщества и участники рекламных кампаний

Активные подписчики, которые комментируют, пишут в сообщения или участвуют в акциях, подходят для задач охвата и подписок. Для заявок и продаж они уступают покупателям, потому что подписаться и купить — разные действия.

События рекламных кампаний, например открытие или заполнение лид-формы, тоже годятся. В VK Рекламе для них нужен больший объём исходных данных, чем для списков пользователей.

Какие источники не подходят

• Все посетители сайта подряд. Среди них конкуренты, соискатели, случайные переходы и боты.
• Подписчики, набранные через конкурсы и розыгрыши. Они пришли за призом, а не за продуктом.
• Купленные или собранные со сторонних площадок базы. Портрет у них случайный, а их использование может нарушать закон.
• Смешанные сегменты из разных продуктов. Покупатели студий и коттеджей в одном списке дают усреднённый портрет, не похожий ни на тех, ни на других.

Отдельный вопрос — персональные данные. Телефоны и почты клиентов относятся к персональным данным, и их загрузка в рекламный кабинет считается обработкой по 152-ФЗ. Перед выгрузкой проверьте, что клиенты давали согласие на такую обработку и формулировки согласия на сайте и в договорах это допускают.

Сколько людей нужно в исходной аудитории

Минимальный размер исходной аудитории задаёт площадка, и он зависит от типа источника. По справке VK Рекламы пороги такие:

• 1 000 человек для списков пользователей, данных счётчика Top.Mail.Ru и событий мобильного приложения;
• 3 000 человек для событий в рекламных кампаниях.

В Яндекс Аудиториях сегмент тоже должен содержать достаточно данных. Если исходных записей мало, сервис не сможет обработать сегмент и предложит добавить данные.

Нижний порог означает лишь то, что система технически соберёт аудиторию. Качество задаёт однородность. Список из 2 000 покупателей одного продукта даёт более чёткий портрет, чем смешанная база в 50 000 контактов за десять лет.

Если база не дотягивает до порога, есть несколько способов:

1. Расширьте период и возьмите покупателей за два-три года вместо одного.
2. Поднимитесь на шаг выше по воронке и добавьте к покупателям целевые заявки, одобренные отделом продаж.
3. Объедините близкие сегменты, например покупателей двух похожих продуктов.
4. Пока база копится, работайте с интересами и ключевыми фразами, а пиксель тем временем собирает события.

Не уверены, какие данные подойдут? Начните с аудита рекламных кампаний. Он покажет, какие источники уже приводят покупателей, а какие расходуют бюджет. Заказать аудит таргетированной рекламы

Как выбрать степень сходства

Степень сходства определяет, насколько строго алгоритм отбирает похожих людей. Узкая степень даёт небольшую аудиторию с высокой точностью. Широкая увеличивает охват за счёт менее похожих пользователей.

Начинать разумно с узкой или средней степени. Если аудитория быстро выгорает и частота показов растёт, степень расширяют. Если заявок стало больше, но доля целевых падает, возвращаются к более узкой.

Если бюджет позволяет, две степени сходства запускают параллельно в разных группах объявлений. Через несколько недель становится видно, где цена целевого лида ниже, и бюджет переносят туда.

Для локального бизнеса выбор ограничен географией. В небольшом городе даже широкая похожая аудитория может оказаться меньше, чем нужно для стабильных показов. Тогда look-alike сочетают с геотаргетингом на соседние населённые пункты и с другими таргетингами.

Чем look-alike отличается от ретаргетинга и как их сочетать

Ретаргетинг показывает рекламу тем, кто уже взаимодействовал с компанией: был на сайте, открывал лид-форму, смотрел видео. Look-alike ищет новых людей, которые похожи на клиентов, но о компании ещё не знают. Первый инструмент работает с тёплой аудиторией, второй расширяет охват.

Вместе они закрывают два этапа воронки. Похожая аудитория приводит на сайт новых людей. Часть из них уходит без заявки, и тогда их догоняет ретаргетинг с другим объявлением: отзывами, расчётом стоимости, ограниченным предложением.

Чтобы инструменты не мешали друг другу, настраивают исключения:

• из look-alike исключают исходную аудиторию и текущих клиентов;
• из ретаргетинга исключают тех, кто уже оставил заявку;
• из обеих кампаний исключают сотрудников компании и подрядчиков.

Частоту ретаргетинга ограничивают, чтобы одно объявление не преследовало человека неделями. Объявления для догоняющей кампании делают другими: тот, кто уже видел общую рекламу, реагирует на конкретику, например на цену, сроки или отзывы клиентов.

При создании похожей аудитории VK Реклама спрашивает, включать ли в неё исходную. Для поиска новых клиентов исходную аудиторию не включают.

Какие ограничения есть у похожих аудиторий

Похожая аудитория экономит время на подбор интересов, но у технологии есть ограничения, о которых стоит знать до запуска.

• Нужна история. Новому бизнесу без клиентов и без событий на сайте не из чего строить портрет. Первые месяцы придётся работать с интересами, ключевыми фразами и геотаргетингом.
• Портрет копирует прошлое. Алгоритм ищет людей, похожих на текущих клиентов. Если компания хочет выйти на новую аудиторию, например перейти от массового сегмента к премиальному, старая база будет тянуть рекламу назад.
• Холодные пользователи. Люди из похожей аудитории не знают компанию. Конверсия в заявку у них обычно ниже, чем у ретаргетинга, поэтому сравнивать эти кампании между собой напрямую некорректно.
• Маленький рынок. В узкой нише или небольшом городе похожая аудитория быстро исчерпывается, и частота показов растёт.
• Зависимость от качества данных. Ошибки в CRM, дубли и тестовые записи попадают в портрет так же, как настоящие покупатели.

Эти ограничения не отменяют пользу инструмента. Они определяют, когда его запускать и с чем сравнивать результат.

Как настроить look-alike в VK Рекламе и Яндекс Директе

В VK Рекламе похожую аудиторию создают в разделе «Аудитории». Добавляют источник: список пользователей, события пикселя, рекламных кампаний или приложения. Затем расширяют его через look-alike, выбирают степень сходства и период конверсий, отмечают, включать ли исходную аудиторию. Готовый сегмент подключают в группе объявлений.

В Яндекс Директе сегмент сначала собирают в Яндекс Аудиториях: загружают список или используют данные Метрики. В кампании добавляют условие показа на выбранный сегмент и похожих пользователей.

Остальные настройки кабинета, от структуры кампании до креативов, разобраны в материале про пошаговую настройку таргета ВКонтакте.

Какие ошибки делают с look-alike

• Строят похожую аудиторию по всем посетителям сайта, и алгоритм находит таких же случайных людей.
• Не исключают исходную аудиторию, поэтому бюджет уходит на показы тем, кто уже купил.
• Сразу ставят широкую степень сходства: охват растёт, а доля целевых заявок падает.
• Смешивают в одном источнике разные продукты и сегменты.
• Месяцами не обновляют исходную базу, хотя продажи идут.
• Оценивают результат по CTR и цене клика вместо заявок.

Как оценить, работает ли look-alike

Похожую аудиторию сравнивают с другими таргетингами по цене целевого лида, а не по охвату или кликабельности. Для этого кампании с look-alike выносят в отдельные группы объявлений и сверяют результаты с CRM, когда накопится достаточно заявок для выводов.

Look-alike работает, если цена целевого лида ниже или сопоставима с таргетингом по интересам, а доля целевых обращений не падает. Подробно о том, как считать стоимость целевой заявки, мы рассказали в отдельной статье.

В проектах KLEVER LAB похожие аудитории тестируют параллельно с интересами и ключевыми фразами в отдельных группах объявлений. Бюджет и креативы одинаковые, отличается только аудитория, поэтому сравнение получается честным.

Помимо цены целевого лида полезно следить за частотой показов и долей новых пользователей. Рост частоты подсказывает, что похожая аудитория исчерпывается и пора расширять степень сходства или обновлять источник. Падение доли новых пользователей говорит о пересечении с ретаргетингом и о том, что исключения настроены не полностью.

Частые вопросы о look-alike

Можно ли сделать look-alike без базы клиентов?
Да. Источником служат события пикселя на сайте, активные подписчики сообщества или события рекламных кампаний. Точность в этом случае ниже, чем при работе с покупателями.

Как часто обновлять исходную аудиторию?
Списки из CRM обновляют по мере появления новых сделок, обычно раз в месяц. Аудитории на основе пикселя и событий кампаний площадка пополняет автоматически.

Подходит ли look-alike для B2B?
Подходит, если база клиентов достигает минимального порога площадки. В узких B2B-нишах покупателей мало, поэтому исходную аудиторию часто собирают из целевых заявок и посетителей ключевых страниц.

Сколько похожих аудиторий тестировать одновременно?
Столько, сколько позволяет бюджет без дробления: каждой группе нужно достаточно показов для выводов. На старте обычно хватает двух-трёх аудиторий из разных источников.

Вывод

Look-alike помогает находить новых клиентов, если исходная аудитория состоит из реальных покупателей и собрана однородно. Минимальный размер задаёт площадка, но качество определяет состав базы. Похожие аудитории работают сильнее в связке с ретаргетингом и исключениями, а оценивать их стоит по цене целевого лида.

Специалисты Клевер Лаб соберут похожие аудитории на основе ваших реальных клиентов и встроят их в связку с ретаргетингом. Оставьте заявку на консультацию.