Look-Alike: подробный разбор секрета масштабирования

17 июля17 июл

2 мин

Look-Alike (LAL) — это современная технология поиска новых клиентов на основе анализа данных о ваших реальных покупателях. Система строит аудиторию, поведенчески максимально близкую к вашим клиентам, что позволяет безопасно расширять охват рекламы и при этом удерживать высокий уровень качества заявок. Look-Alike — это эффективный инструмент как для быстрого масштабирования успешных рекламных кампаний, так и для поиска новых рыночных сегментов, которые сложно было бы найти вручную. Его сила — в балансе между автоматизацией и управлением качеством, что особенно важно при росте бизнеса.

Оглавление

Как работает алгоритм Look-Alike?
До 10-кратного увеличения охвата
Требования к исходной базе

Look-Alike (LAL) — это современная технология поиска новых клиентов на основе анализа данных о ваших реальных покупателях. Система строит аудиторию, поведенчески максимально близкую к вашим клиентам, что позволяет безопасно расширять охват рекламы и при этом удерживать высокий уровень качества заявок.

Как работает алгоритм Look-Alike?

На основе загруженной клиентской базы система автоматически выявляет ключевые характеристики: пол, возраст, интересы, геолокацию, предпочтения и сценарии взаимодействий с рекламой.
Алгоритмы машинного обучения анализируют общие черты — типичные действия, паттерны покупок, вовлечённость, чтобы определить «идеальный портрет» клиента.
Далее производится поиск пользователей с такими же или очень похожими параметрами в общей аудитории рекламной площадки.
В результате рекламные объявления видят именно те люди, которые с высокой вероятностью заинтересуются вашим предложением или совершат аналогичное целевое действие (покупка, заявка, регистрация и т.д.)1 2 3.

До 10-кратного увеличения охвата

Запуск рекламы по Look-Alike позволяет увеличить охват потенциальной аудитории в 5-10 раз по сравнению с исходной клиентской базой, причём без значительной потери качества обращений или роста стоимости лида.
При масштабировании кампаний можно управлять точностью совпадения: например, аудитории с 1-3% схожести будут наиболее близки к вашим покупателям, а с 5-10% — обеспечат максимальный охват, но с более разнообразным составом4 5.

Требования к исходной базе

Чтобы алгоритм отработал корректно, необходимо использовать базу из 1000+ реальных покупателей — в идеале это пользователи, совершавшие целевые действия за последние месяцы.
Если база слишком маленькая или «разнородная», модель начнёт «шуметь»: Look-Alike будет находить слишком абстрактное сходство, из-за чего качество лидов заметно снизится6 7 5.
В некоторых системах (VK, Яндекс, myTarget) минимальный объём составляет от 1000 до 5000 пользователей для надёжного и точного формирования аудитории.

Как поддерживать эффективность LAL

Рынок и сами пользователи быстро меняются: люди меняют интересы, часть клиентов перестаёт быть релевантной.
Рекомендуется регулярно — не реже 1 раза в месяц — обновлять выгрузку базы реальных покупателей (или доступ к счётчикам, если используется пиксель). Системы автоматического обновления (как VK, Яндекс, Meta и др.) тогда смогут своевременно актуализировать LAL-аудиторию на основе самых свежих данных7 8 5.
При этом новая Look-Alike аудитория автоматически будет учитывать все последние изменения в поведении клиентов.

Советы для максимального результата

Используйте наиболее «горячие» сегменты — например, покупателей с высокой частотой, большим LTV, недавних клиентов.
Для расширения тестируйте несколько сегментов (бывшие покупатели, подписчики, посетители сайта, авторы заявок).
Разделяйте бюджеты на точные и широкие Look-Alike-аудитории и оценивайте результаты для разных групп9 5.

Look-Alike — это эффективный инструмент как для быстрого масштабирования успешных рекламных кампаний, так и для поиска новых рыночных сегментов, которые сложно было бы найти вручную. Его сила — в балансе между автоматизацией и управлением качеством, что особенно важно при росте бизнеса.