Look-alike — как найти аудиторию, похожую на ваших клиентов

1. Что такое look-alike-аудитория
2. Зачем настраивать таргетинг на проверенную аудиторию
3. Где брать информацию для похожей аудитории
4. Как запустить кампанию на похожую аудиторию в Яндекс Директе
5. Практические советы по работе с look-alike-аудиторией
6. Коротко: как найти аудиторию, похожую на ваших клиентов

Что такое look-alike-аудитория

Look-alike-аудитория — сегмент пользователей, похожих по интересам, поведению и характеристикам на вашу ЦА (уже существующих клиентов). Алгоритмы рекламных платформ анализируют вашу клиентскую базу, находят новых людей, которые в интернете ведут себя подобным образом.

Процесс создания аудиторий, похожих на существующих клиентов, состоит из следующих этапов.

• Загрузка базы. Вы предоставляете платформе базу с данными: списком email-адресов, телефонов, профили соцсетей пользователей, добавивших товар в корзину и совершивших покупку. Такая база — источник аудитории.
• Анализ. Алгоритмы изучают характеристики юзеров — пол, возраст, интересы, поведение, ГЕО, частоту покупок, устройство и др.
• Поиск похожих пользователей. После анализа создается список новых пользователей, подходящих под заданные критерии. 
• Создание и таргетинг. LAL-аудитория добавляется в рекламную кампанию, новым пользователям начинают показывать ваши объявления.

Например, вы продвигаете интернет-магазин спортивной одежды и в вашей клиентской базе уже есть 1000 постоянных покупателей. Такую базу можно загрузить в рекламный кабинет Facebook — площадка проанализирует данные и выявит закономерности. Допустим, большинство ваших клиентов:

• мужчины 25–35 лет;
• проживают в крупных городах-миллионниках;
• интересуются ЗОЖ, спортом, марафонами;
• заказывают товары по вечерам.

После этого FB найдет похожих людей и начнет показывать рекламу уже им. 

Зачем настраивать таргетинг на проверенную аудиторию

Показывая рекламу похожей ЦА, вы привлекаете теплую заинтересованную аудиторию и качественный трафик. Рассмотрим преимущества таргетинга на LAL-сегмент подробнее.

• Расширение охвата без потери качества. Настройка look-alike поможет расширить охват без риска слить бюджет на нерелевантном трафике. Так вы сможете привлечь не абстрактных новых пользователей, а тех, кто похож на ваших клиентов и так же заинтересован в вашем продукте. 
• Повышение эффективности рекламных кампаний. Алгоритмы анализируют большой массив данных — от демографических до поведенческих характеристик. Полученные выводы можно использовать для настройки максимально точных кампаний. Каждую рекламу покажут только тем, кто с большой долей вероятности перейдет на сайт, оставит заявку и купит. В итоге — CTR вырастет, увеличатся конверсии и ROI.
• Оптимизация маркетинговых стратегий. Благодаря исследованию look-alike-пользователей можно лучше понять структуру вашей ЦА. Вы получите больше информации для масштабирования успешных кампаний, тестирования новых стратегий и связок, настройки персонализированных подходов. 
• Укрепление позиций в выдаче. Когда рекламу показывают тем, кто реально заинтересован в вашем продукте, на сайт приходит теплая заинтересованная аудитория. Такой трафик улучшит поведенческие метрики: больше время и глубина просмотра, ниже показатель отказов. Это повысит траст сайта и усилит его позиции в поисковой выдаче.
• Новые клиенты, похожие на уже существующих. Алгоритм, основываясь на объективных данных и поведенческих шаблонах, найдет «двойников» среди тех, кто уже покупал у вас, оформлял подписку, проявлял интерес к бренду. Поиск новых клиентов станет предсказуемее и результативнее.

Когда важно искать похожую аудиторию. Вот в каких случаях бизнесу пора затестить look-alike-сегменты:

• Текущая ЦА отжата. Вы уже получили максимум от рекламы на привычную ЦА. Если ранее работающие маркетинговые стратегии стремительно проседают по показателям, выход на LAL-аудиторию поднимет эффективность текущих кампаний. Не потребуется разрабатывать стратегию с нуля.
• Вы часто тестируете новые гипотезы. Похожие аудитории легко настроить тем, кто привык работать с узкими сегментами ЦА. Настраивая кампании под конкретные группы, вы сможете быстро и точно масштабироваться на новую теплую аудиторию.
• Есть база структурированных данных. Если вы работаете с CRM, собираете аналитику, работаете с пикселями, трекерами, постбэком — можно точно и быстро настроить look-alike-сегмент. 

Где брать информацию для похожей аудитории

Расскажем подробнее, из каких источников алгоритмы площадок берут данные для формирования LAL-аудиторий.

• Данные из CRM и клиентской базы. CRM хранит информацию о ваших клиентах: интересах, возрасте, поле, ГЕО, частоте покупок, времени взаимодействия с брендом и др. Список клиентов загружается в кабинет рекламных платформ, а система формирует похожие сегменты, анализируя характеристики.
• Результаты прошлых запусков. Информация о тех, кто уже взаимодействовал с вашей рекламой, и об их поведении — кто кликал по баннерам, кто оставлял заявку, кто кидал товар в корзину. На основе данных запускают ретаргетинговую кампанию, чтобы отсечь неактивных пользователей. Из тех, чье внимание удалось вернуть, формируют новую похожую аудиторию.
• Пиксель на сайте. Через фрагмент кода, установленный на сайт, отслеживают действия посетителей — заходы, просмотры станиц, покупки, клики по кнопкам. Для отслеживания определенных действий настраивают событие (например, покупка или добавление в корзину). Затем создают похожую на тех, кто совершил целевое действие, аудиторию.
• Данные из метрик. Информацию из Яндекс Метрики можно использовать для сегментации пользователей по нужным критериям. К примеру, отобрать посетителей из Москвы, которые провели на сайте от двух минут. Полученный сегмент в виде списка с именами, email, городом и др. загружают в рекламный кабинет. 
• Списки подписчиков в соцсетях. В VK Ads можно выбрать подписчиков определенного сообщества как аудиторию и создать на основе этих данных похожую. 
• Другие источники. Данные о подписчиках email-рассылок, из форм заявок, из офлайна (анкетирование покупателей магазинов, записи по телефону, участники мероприятий) тоже служат источниками для создания look-alike.

Как запустить кампанию на похожую аудиторию в Яндекс Директе

Разберем по шагам процесс создания LAL-аудитории на основе данных из Яндекс Метрики в Яндекс Директе.

1. Перейдите в Яндекс Аудитории. Авторизуйтесь под тем аккаунтом, в котором работаете в Яндекс Метрике и Директе.

2. Создайте исходный сегмент на основе цели в Яндекс Метрике. Нажмите кнопку «Создать сегмент». Можно также использовать список клиентов: email или телефоны (загрузить CSV или TXT-файл), данные из CRM, пиксель Яндекс Аудиторий.

3. Выберите тип данных — Яндекс Метрика. 

4. Выберите нужный счетчик Метрики. Установите условие «Достигшие цели». В списке целей выберите, например, «Заявка» (или другую — «Покупка», «Регистрация» и т. д.). Дайте название сегменту, например «Оставили заявку».

5. Нажмите «Создать сегмент». Обработка данных займет до 2 часов. Сегмент должен содержать как минимум 1000 уникальных пользователей.

6. Создайте похожий сегмент. После обработки исходного сегмента найдите его в списке. Нажмите троеточие справа от названия сегмента. Выберите «Создать похожий сегмент».

7. В появившемся окне используйте ползунок точности/охвата. Влево — больше точности (лучше для начала). Вправо — больше охвата. Рекомендуем начинать с 1–3% — такой сегмент дает лучший отклик.

8. Укажите новое название сегмента. Остальные настройки оставьте по умолчанию. Нажмите «Создать сегмент». Новый сегмент также будет обрабатываться некоторое время. Дождитесь статуса «Готов».

9. Используйте look-alike-аудиторию в Яндекс Директе. Перейдите в Яндекс Директ. Создайте новую рекламную кампанию или откройте существующую. 

10. В настройках аудитории нажмите «Добавить условие». Выберите «Сегмент Яндекс Аудитории». 

11. Найдите созданный похожий сегмент по названию. Сохраните условие и настройте таргетинг. Готово. Теперь ваша реклама будет показываться тем пользователям, которые поведенчески похожи на тех, кто уже оставлял заявки на вашем сайте.

После запуска анализируйте результаты CTR, конверсии, стоимость лида или покупки. Сравнивайте эффективность look-alike-аудитории с обычными сегментами. Это поможет понять, насколько она релевантна и окупается ли повышенная ставка.

Если результаты хорошие — масштабируйтесь. Создавайте look-alike по другим сегментам — повторные покупатели, лиды, зарегистрированные пользователи и т. д.

Практические советы по работе с look-alike-аудиторией

Поделимся советами опытных маркетологов по эффективной работе с look-alike. 

1. Используйте узкие сегменты. Новички часто загружают в систему одну большую базу всех клиентов. Такая аудитория слишком разнородная, алгоритм рекламных платформ не сможет подстроиться и определить модель поведения клиентов. Правильнее — дробить базу на сегменты по признакам. Например, разделять покупателей по стоимости покупок, отдельно выделять лиды, подписчиков без покупок. Чем точнее сегмент — тем больше look-alike-аудитория будет похожа на конкретный сегмент.
2. Тестируйте разные уровни схожести. Делайте ставку на точность настроек, а не на охват. В Яндекс Аудиториях можно выбрать процент схожести от 1 до 10. Чем он ниже — тем точнее результат. Начните с узких сегментов (показатели схожести — 1–3%). Если она работает — повышайте показатели до 5–7%. Настройки схожести меняйте для разных кампаний, не смешивайте их. Оптимальные параметры вы сможете нащупать через A/B-тесты.
3. Обновляйте исходные сегменты. Похожие аудитории создаются в моменте и впоследствии не обновляются автоматически. Если вы продолжаете использовать look-alike-аудиторию на основе устаревшей базы, данные потеряют актуальность и рекламные кампании просядут в конверсиях. Регулярно актуализируйте базу данных и пересобирайте сегменты похожих аудиторий на основе обновленной информации.
4. Избегайте пересечений. Несколько сформированных look-alike-аудиторий могут частично содержать данные одних и тех же пользователей. Один и тот же человек увидит несколько ваших объявлений. Это приведет к повторным показам, перерасходу бюджета, снижению лояльности пользователей из-за навязчивости. Используйте исключения (чтобы один сегмент исключал другой, содержал разный набор критериев), разделяйте аудиторию по сценариям поведения и характеристикам. 
5. Сравнивайте кампании. Оценивайте эффективность рекламы, запущенной на look-alike, с кампаниями, работающими на старую ЦА. Оценивайте стоимость клика, заявки, показатели конверсии в продажу. Не всегда LAL-аудитории работают эффективно, важно вовремя заметить это, чтобы не слить бюджет. 

Коротко: как найти аудиторию, похожую на ваших клиентов

LAL используют, когда обычная ЦА выжата, есть структурированная база, вы часто тестируете гипотезы и ищете эффективные способы увеличения охвата.

Как создать LAL-аудиторию:

• загрузите список клиентов из сегмента общей базы в кабинет рекламной платформы;
• платформа анализирует данные (пол, возраст, интересы, покупки и др.), алгоритм ищет похожих пользователей;
• создается аудитория и на нее настраивается таргет.

Преимущества LAL-аудитории:

• масштабирование без потери качества трафика;
• рост CTR и конверсий, снижение CPC;
• улучшение SEO-показателей за счет хороших показателей вовлеченности.

Look-alike дает хорошие результаты только при соблюдении условий:

• точный и свежий исходный сегмент;
• правильная настройка степени схожести;
• регулярное обновление данных;
• отсутствие пересечений;
• анализ и сравнение с альтернативными способами продвижения.