Conteúdo
- O que é público semelhante (LAL)
- Por que usar LAL
- Principais características para coleta de LAL
- De qual público é criado o semelhante
- Por que e como segmentar o público original
- Como funciona o público semelhante
- Estratégias para trabalhar com públicos semelhantes
O que é público semelhante (LAL)
O público semelhante (LAL) é um grupo de usuários que possuem características semelhantes a um público previamente definido, escolhido pelo anunciante. As redes de anúncios utilizam algoritmos complexos para analisar os dados de origem, como interesses, comportamentos e outros critérios, para criar uma lista de usuários que são mais parecidos com o original. Os anúncios são então direcionados a esse público, permitindo uma segmentação mais eficaz.
A configuração da coleta de públicos semelhantes pode ser feita em plataformas de publicidade populares, como Yandex, VKontakte, MyTarget e Google Ads. Essa função permite que os anunciantes ampliem significativamente seu público e aumentem a eficácia das campanhas publicitárias.
Por que usar LAL
O uso da tecnologia LAL pode trazer várias vantagens para os negócios. Aqui estão as principais delas:
- Atração de novos clientes: LAL ajuda a encontrar usuários semelhantes aos clientes existentes, aumentando as chances de atrair novos compradores.
- Melhora da segmentação: Os algoritmos analisam a lista original para identificar padrões comuns, permitindo uma configuração de anúncios mais precisa.
- Aumento da conversão: Anúncios direcionados encontram um público mais relevante, aumentando a probabilidade de ações desejadas.
Principais características para coleta de LAL
Para a formação de um público semelhante, os sistemas de publicidade baseiam-se em uma série de características chave:
- Gênero: O sistema considera a proporção de homens e mulheres no público original.
- Idade: Os usuários de LAL têm idades semelhantes aos clientes da lista original.
- Região: Os algoritmos buscam usuários que residem na mesma região que o público original.
- Interesses: O comportamento e os interesses dos usuários são comparados com os padrões da lista original.
- Eventos de campanhas publicitárias: O sistema analisa pessoas que reagiram a campanhas publicitárias anteriores.
De qual público é criado o semelhante
Para a criação de um público semelhante, podem ser utilizados diferentes fontes, como:
- Base de clientes de sistemas de gestão de relacionamento com clientes (CRM).
- Seguidores de páginas de negócios nas redes sociais.
- Pessoas que participaram de projetos da empresa.
- Visitantes do site, coletados por meio de pixels.
- Listas de remarketing.
- Seguidores de páginas e comunidades de concorrentes.
Por que e como segmentar o público original
Para uma seleção mais precisa do público semelhante, é desejável segmentar os dados originais. A divisão por diferentes características, como etapas do funil de vendas, permite a criação de grupos mais específicos. Os parâmetros para segmentação podem variar, incluindo o ticket médio das compras. O uso de pixels ajuda a rastrear as ações dos usuários no site, o que também contribui para uma segmentação mais precisa.
Como funciona o público semelhante
O processo de funcionamento do público semelhante inclui várias etapas:
- O anunciante carrega no sistema a base de usuários, cuja qualidade é criticamente importante.
- Os algoritmos do sistema identificam características que unem os usuários da lista.
- O sistema compara todos os visitantes do recurso com os padrões da base original, criando uma lista de usuários semelhantes.
É importante notar que, para obter um público semelhante de qualidade, é necessário ter pelo menos 1000 usuários na lista original. Nesse caso, o sistema atualiza o público a cada poucos dias.
Estratégias para trabalhar com públicos semelhantes
Dependendo dos objetivos da campanha publicitária, as estratégias para trabalhar com públicos semelhantes podem variar. Os principais enfoques incluem:
- Expansão do alcance e atração de tráfego — criação de LAL com base em todos os visitantes do site.
- Coleta de pessoas interessadas — formação de uma base a partir daqueles que demonstraram interesse no produto, mas não o compraram.
- Busca por novos clientes — uso de dados apenas de compradores reais.
- Equalização da demanda — criação de um público a partir daqueles que interagiram com produtos ou seções específicas do site.
