Содержание
- Что такое Look-alike аудитория (LAL)
- Зачем использовать LAL
- Основные характеристики для сбора LAL
- Из какой аудитории создают look-alike
- Зачем и как сегментировать исходную аудиторию
- Как работает look-alike аудитория
- Стратегии работы с look-alike аудиториями
Что такое Look-alike аудитория (LAL)
Look-alike аудитория (LAL) представляет собой группу пользователей, которые обладают схожими характеристиками с заранее определённой аудиторией, выбранной рекламодателем. Рекламные сети используют сложные алгоритмы для анализа исходных данных, таких как интересы, поведение и другие критерии, чтобы создать список пользователей, максимально схожих с исходным. На эту аудиторию затем настраивается реклама, что позволяет более эффективно ее таргетировать.
Настроить сбор look-alike аудиторий можно в популярных рекламных платформах, таких как Яндекс, ВКонтакте, MyTarget и Google Ads. Данная функция позволяет рекламодателям значительно расширить свою аудиторию и повысить эффективность рекламных кампаний.
Зачем использовать LAL
Использование технологии LAL может принести множество преимуществ для бизнеса. Вот основные из них:
- Привлечение новых клиентов: LAL помогает находить пользователей, схожих с существующими клиентами, что увеличивает шансы на привлечение новых покупателей.
- Улучшение таргетинга: Алгоритмы анализируют исходный список для выявления общих паттернов, что позволяет более точно настраивать рекламу.
- Повышение конверсии: Прицельная реклама находит более релевантную аудиторию, увеличивая вероятность целевого действия.
Основные характеристики для сбора LAL
Для формирования look-alike аудитории рекламные системы опираются на ряд ключевых характеристик:
- Пол: Система учитывает соотношение мужчин и женщин в исходной аудитории.
- Возраст: Пользователи LAL имеют схожий возраст с клиентами из исходного списка.
- Регион: Алгоритмы ищут пользователей, проживающих в том же регионе, что и исходная аудитория.
- Интересы: Поведение и интересы пользователей сопоставляются с паттернами из исходного списка.
- События из рекламных кампаний: Система анализирует людей, реагировавших на предыдущие рекламные кампании.
Из какой аудитории создают look-alike
Для создания look-alike аудитории можно использовать различные источники, такие как:
- База клиентов из систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).
- Подписчики бизнес-страниц в социальных сетях.
- Люди, участвовавшие в проектах компании.
- Посетители сайта, собранные с помощью пикселей.
- Списки ремаркетинга.
- Подписчики страниц и сообществ конкурентов.
Зачем и как сегментировать исходную аудиторию
Для более точного подбора look-alike аудитории желательно сегментировать исходные данные. Разделение по различным признакам, например, по этапам воронки продаж, позволяет создать более специфичные группы. Параметры для сегментации могут быть разными, включая средний чек покупок. Использование пикселей помогает отслеживать действия пользователей на сайте, что также способствует более точной сегментации.
Как работает look-alike аудитория
Процесс работы look-alike аудитории включает несколько этапов:
- Рекламодатель загружает в систему базу пользователей, качество которой критически важно.
- Алгоритмы системы выявляют признаки, объединяющие пользователей из списка.
- Система сравнивает всех посетителей ресурса с паттернами из исходной базы, создавая список похожих пользователей.
Важно отметить, что для получения качественной look-alike аудитории необходимо иметь не менее 1000 пользователей в исходном списке. При этом система обновляет аудиторию каждые несколько дней.
Стратегии работы с look-alike аудиториями
В зависимости от целей рекламной кампании, стратегии работы с look-alike аудиториями могут различаться. Основные подходы включают:
- Расширение охвата и привлечение трафика — создание LAL на основе всех посетителей сайта.
- Сбор заинтересованных людей — формирование базы из тех, кто интересовался продуктом, но не купил его.
- Поиск новых клиентов — использование данных только о реальных покупателях.
- Выравнивание спроса — создание аудитории из тех, кто взаимодействовал с конкретными продуктами или разделами сайта.