Look-alike для facebook и instagram: возможности и перспективы

Кто виноват?

«Мы добились поистине удручающих результатов, использовав в рекламной кампании аудиторный сегмент, построенный подрядчиком по look-alike моделированию», — рассказывал на первой встрече один рекламодатель, впоследствии ставший нашим клиентом. — Самые стандартные рекламные кампании с крайне посредственным креативом и без единого намека на технологические изыски приносили нам больше пользы, чем это позорище. Вот вы мне можете объяснить, как такое вообще могло произойти?«.

Объяснить, почему не сработал чужой look-alike алгоритм, нам было непросто. Как потому, что мы не владели материалом по данному кейсу, так и потому, что все заготовленные нами доводы он, как выяснилось, уже слышал от своего первого look-alike подрядчика.

Ему уже показали ссылку на FAQ Facebook и он уже знал, что look-alike подрядчик поставит на его сайт волшебный пиксель, позволяющий:

• детально проанализировать всю аудиторию,
• а затем найти и отобрать людей, которые по ряду признаков максимально похожи на его потенциальных клиентов.

И он в курсе, что в конце мы предложим ему как минимум 10, 30 или даже 50 тысяч уникальных пользователей, которые будут как две капли воды похожи на его текущих клиентов, и еще 150 тысяч, которые будут похожи частично.

Вот только почему он должен верить, что эти люди — именно те, кто ему нужен, и что они действительно поднимут его продажи?

Доводом, который сработал, стала история о «черном ящике»

«Давайте мы не будем тратить ваше время на страшилки про липовый таргетинг и продажу воздуха, когда под видом аудиторного сегмента подрядчики отгружают наивному клиенту дешевый и к тому же нерепрезентативный трафик, — сказали мы. — Все дело в том, что вы оказались в типичной для потребителя look-alike ситуации, когда продавец принес вам „черный ящик“ — модную, красивую, лакированную коробку и начал ее нахваливать. Вы заслушались и этот ящик купили, даже не попросив открыть — а зачем, если всем известно, что он прекрасно работает?».

Такие «черные ящики» сегодня в основном и предлагают клиентам. Продавая расширение базовой аудитории, компании отказываются раскрывать алгоритмы своей работы и объяснять, каких именно людей и как они собирают.

Часто работа с системой выглядит до смешного просто: на сайт клиента ставят пиксель, затем клиенту предлагается нажать на кнопку «построить look-alike», чтобы через какое-то время система дала ему глубокомысленный ответ «look-alike готов» и предлагает нажать на кнопку «применить».

Услуга оказалась сильно дискредитированной именно из-за подобного подхода. Работая с «черным ящиком», заказчик не понимает, почему результата или вовсе нет, или он нестабилен — один раз look-alike сегмент показал достаточно высокую эффективность, а в следующий раз она полностью отсутствовала. Нет исходной базы данных, которая позволяет проанализировать, что и как именно было сделано.

Конкурентоспособный look-alike алгоритм сегодня отличает большое количество параметров, позволяющих рекламодателю сначала наблюдать за процессом построения аудиторного сегмента, а затем детально анализировать результаты кампании. Необходима максимальная прозрачность при детализации найденной аудитории.

Рекомендации по использованию похожих аудиторию на Facebook:

• создайте похожую аудиторию, взяв за основу ваших текущих клиентов, которые способы платить и делают это с какой-то регулярностью;
• не забывайте, что люди из похожих аудиторий никогда не слышали о вас и вашем оффере;
• тестите, тестите и ещё раз тестите, самые различные предложения;
• создайте маркетинговую многоступенчатую воронку.

Мы хотим клонировать наших лучших клиентов, потому что это приведёт к существенному увеличению конверсии и прибыли. К сожалению, в полной мере сделать это невозможно, но только look-alike аудитории могут частично осуществить это желание. Так что советуем юзать этот инструмент при работе с Facebook, Instagram, ВКонтакте.

Желаем вам только тех клиентов, которые будут заинтересованы в вашем оффере и готовы его купить!

Стратегия look-alike аудиторий

Вы создаёте индивидуализированную аудиторию из посетителей вашего веб-сайта, которые уже совершили целевое действие (поэтому было важно напомнить вам, что это такое), а затем создаёте на их основе похожую аудиторию. Помните, что такая аудитория будет включать людей, которые никогда не слышали о вас (поэтому в данном случае это не совсем ретаргетинг)

Тестируйте различные предложения, чтобы найти то, которое будет работать лучше всего

Помните, что такая аудитория будет включать людей, которые никогда не слышали о вас (поэтому в данном случае это не совсем ретаргетинг). Тестируйте различные предложения, чтобы найти то, которое будет работать лучше всего.

Просить людей подписаться на продукт, который они никогда прежде не видели и не слышали — это тактика, которая редко работает. Сначала надо подогреть аудиторию, предоставив им интересный и полезный контент, и только потом предложить что-то ненавязчивое. К примеру, бесплатную пробную версию оффера.

После того, как кто-то из списка похожей аудитории кликнет на рекламу, вы сможете создать индивидуализированную аудиторию из читателей статьи, и перевести их к следующему этапу ретаргетинговой цепочки, где попробуете предложить им что-то бесплатно.

Если вы планируете создать такую многоступенчатую маркетинговую воронку, убедитесь, что размеры аудитории достаточно велики для каждого шага.

Какие плюсы

Расширение целевого охвата

Похожие аудитории расширяют целевой охват рекламной кампании. Люди с похожим поведением часто обладают схожими вкусами. Это значит, что будет не лишним включить их в зону охвата объявлений, — ведь они потенциальные клиенты.

Замеряем пульс российского диджитал-консалтинга

Какие консалтинговые услуги востребованы на российском рынке, и как они меняют бизнес-процессы? Представляете компанию-заказчика диджитал-услуг?

Примите участие в исследовании Convergent, Ruward и Cossa!

В одном из последних проектов во ВКонтакте мы настроили рекламу на аудиторию look-alike, созданную на основе базы контактов реальных клиентов, с высокой точностью. Получили отличный результат: CTR объявления — 2%, а всего было 564 перехода по ссылке и 351 переход в группу.

Высокая эффективность в Facebook и Instagram

В июне-июле 2017 мы продвигали туристическое агентство в Facebook и Instagram. В обеих соцсетях настроили look-alike по посетителям сайта. В сравнении с другими настройками (мы отобрали ещё аудиторию частых путешественников за границу и турагентств, использовали везде одинаковые объявления), look-alike оказался выгодным для каждой соцсети.

Например, в Facebook мы потратили 6351 ₽ и получили 55 лидов по цене 115 ₽. С других аудиторий — 33 и 25 лида.

А в Instagram мы потратили 7104 ₽ и получили 86 лидов по цене 87 ₽. С других аудиторий — 36 и 25 лида, что в два с лишним раза меньше, чем за look-alike.

Кейс 3

Мы решили проверить, как модели покажут себя в другой стране. Для этого мы снова проанализировали пользователей, наиболее склонных к совершению целевого действия, на аудитории США.

Психологические характеристики, связанные с совершением целевых действий, оказались похожими на те, что были свойственны пользователям из России. В этот раз целевые действия чаще всего совершали в двух психосегментах.

1. Люди, стремящиеся находить простые решение и мало мотивированные решать сложные задачи (средний и ниже среднего коэффициент невербального интеллекта по Равену).

2. Люди, очень ценящие яркую и насыщенную жизнь, полную впечатлений (ценность «стимуляции», согласно модели ценностей и мотивации Шварца), и это тот же психосегмент, что и в эксперименте с российской аудиторией.

По стандартному плану эксперимента мы выгрузили три аудитории: всех, кто совершил целевое действие, и два психосегмента. По охвату в этот раз были различия: потенциальный охват LaL на психосегменты был на 38% больше, чем охват на аудиторию по целевому действию.

Мы запустили четыре кампании с идентичными настройками — кроме аудиторий: две кампании на каждый психосегмент, одна кампания на LaL по целевому действию и одна кампания на широкую аудиторию (то есть без ограничений по аудиториям и без LaL).

Результаты в сравнении с LaL на целевое действие:

* Контрольная кампания — LaL на целевое действие

Результаты в сравнении с широкой аудиторией:

* Контрольная кампания — широкая аудитория (без LaL)

По этому кейсу мы пришли к следующим выводам.

1. На этот раз психосегменты проявили себя по-разному. Люди с низким интеллектом больше конвертировались в целевое действие, и стоимость за него была ниже, чем в кампании LaL на целевое действие. Хотя CPI был незначительно выше.

2. Психологический Lal на людей с низкой стимуляцией, наоборот, оказался по CPI дешевле, но конверсия в целевое действие оказалась ниже, поэтому и цена за него также оказалась выше.

3. В сравнении с широкой аудиторией все метрики изменились в лучшую сторону: CPI и CPA ниже, CTR вырос.

4. Также мы проверили, насколько изменился ARPU пользователей в кампаниях. Оказалось, что люди из кампаний по психосегментам приносят в среднем на 12,5% больше заработка. А также их Retention седьмого дня больше на 20%. ROAS кампаний по психосегментам также оказался выше на 15%, чем LaL на целевое действие.

Что делать?

Слово «визуализация» стало ключевым для современного look-alike моделирования. Лидеры рынка стараются внедрить в свои платформы графические решения, которые делают максимально наглядным процесс принятия решений клиентом. Помимо нашей компании свои решения в области визуализации предлагают и другие крупные участники интернет-рынка — «Яндекс», Google и российская компания Soloway, один из крупных игроков отечественного рынка программатик-маркетинга. Каждый разрабатывает свой набор элементов, дающих заказчику максимально полное представление обо всех этапах анализа аудитории, построения сегментов и прогнозирования их эффективности.

Один из таких элементов — визуализированный в виде графика или таблицы прогноз эффективности — ключевой параметр, который позволяет до запуска кампании просчитать, каких результатов можно добиться по ее завершении.

Не стоит торопить вашего подрядчика, требуя, чтобы он запустил алгоритм построения look-alike сегмента сразу после того, как система получила и проанализировала входной семпл — информацию, собранную о посетителях сайта с помощью пикселя, данные об итогах рекламной компании, о продажах, даже данные СRM заказчика, включая телефон или электронную почту клиента.

Рекламодателю всегда стоит сделать паузу и подумать, постараться самостоятельно выбрать решение. Определить, что для него важнее — небольшой по объему, но максимально эффективный сегмент или, наоборот, охватная кампания, где показатель эффективности в пересчете на одного уникального пользователя будет немного ниже.

Хорошим инструментом здесь станут интерактивные графики и таблицы, позволяющие в режиме реального времени определять веса аудиторных сегментов и давать прогнозы по эффективности.

Платформа Weborama, к примеру, позволяет на специальном интерактивном графике наглядно продемонстрировать зависимость охвата от эффективности и предложить несколько вариантов аудиторных сегментов:

Прозрачный аудиторный сегмент — мечта любого медиаагентства, которое заказывает look-alike для своего клиента. Крайне привлекательной выглядит возможность разложить наполнение look-alike сегмента по целому ряду параметров, в зависимости от того, какие данные были доступны во входном сэмпле: социально-демографические характеристики, время суток, дни недели, наиболее аффинитивные интересы, привязка к местности (гео), типы используемых устройств, поведенческие паттерны.

Поэтому следующий важный инструмент визуализации — так называемое дерево решений, показывающее наполнение интересующего аудиторного сегмента. С помощью такого дерева рекламодатель получает достаточно легко считываемое графическое изображение того, как происходила детализация поступивших в систему целевых действий пользователей.

В качестве примера приведу дерево решений, построенное после анализа аудитории сайта одного из крупнейших производителей обуви:

На входе система получила с сайта клиента 3488 целевых действий. Людей, которые их совершили, как и следовало ожидать, объединял сильный интерес к обуви. Основываясь на полученных данных, система разбила этот массив на две ветки: в первую попали 2438 пользователей, отсортированных на основе данных о ежемесячной частоте посещений страницы сайтов по обувной тематике (serfintencity); во вторую были включены 1050 пользователей, критерием попадания в ветку был показатель вовлеченности пользователя и количество совершенных целевых действий на сайте.

После дробления первичного массива данных система начала выделять поведенческие подуровни. Вторая группа, в свою очередь, разделилась на две ветки: тех, кто интересуется одеждой — 580 человек, и людей в возрасте 25-34 лет — 470 человек.

Кроме того, выяснилось, что после «обувных» вопросов пользователей из второй ветки больше всего интересует просмотр фильмов в интернете, а также среди них нашлись 52 человека, интересовавшихся литературой. Самой же большой группой в первой ветке стали люди среднего достатка.

Наиболее интересные для заказчика сектора выделяются красным: так система помечает те максимально узкие аудиторные сегменты, на которые пришлось максимальное количество совершенных пользователями действий. Соответственно, именно рекламная кампания, охватывающая построенный на их основе look-alike сегмент, может показать максимальную эффективность.

Какие минусы

Чем шире охват людей, тем меньше точность подбора аудитории

Несмотря на то, что охват рекламной кампании расширяется, тут есть своя ложка дёгтя. При запуске похожих аудиторий вы всегда должны помнить, что чем меньше будет размер новой аудитории, тем больше шансов добиться того, что она будет полностью совпадать с клиентской базой.

Соответственно, с увеличением охвата снижается точность. По сути, в самом начале кампании вы должны решить — что для вас важнее: точность или охват? И уже в зависимости от этого подстраивать кампанию.

Ограничения настройки

Во всех соцсетях стоит ограничение на минимальный размер первичной аудитории — 1000 человек. Это тот минимум, с которым придётся работать.

Требует времени

Процесс нахождения похожей аудитории — дело не быстрое, придётся подождать. В зависимости от нагрузки, ожидание может растянуться от получаса до нескольких часов, поэтому желательно найти себе какое-то интересное занятие.

Невысокая эффективность во ВКонтакте

Во ВКонтакте look-alike появился только в декабре 2016-го. Мы считаем его пока сырым инструментом, который сейчас дорабатывают. И если аудитория действительно чем-то похожа, то далеко не покупательной способностью под определённый проект (но исключения есть везде). Таргетологи надеются, что эта функция со временем станет лучше. Ведь Facebook смог, но и появился там look-alike на три года раньше.

В июле 2017-го мы продвигали курсы для студентов-финансистов, настроили look-alike по участникам группы, благо их там было около 20 000, и выборка была достаточно репрезентативна. Настройка вначале сработала хорошо: стоимость заявки сравнима со стоимостью заявки с горячей узкой аудитории, собираемой с помощью парсинга, а look-alike позволил получить охват в 4 раза выше и, таким образом, увеличить объём по заявкам. Однако при повышении ставки CTR не рос, а клики стали дорогими. Обычно на хороших аудиториях при повышении ставки растёт CTR, и в целом показатели не сильно ухудшаются, иногда даже наоборот. Здесь такого не было.

Look-alike — однозначно полезная настройка. В Facebook и Instagram обязательно запускаем, а во ВКонтакте запускаем, если уже протестировали другие идеи и надо увеличить охват. 

Look-alike не всегда даёт стопроцентный результат, поэтому всегда лучше тестировать настройку в начале проекта

Важно помнить, что на эффективность влияют: проект, посадочная площадка, какие баннеры и тексты использовались для рекламной кампании, социальная сеть и множество других факторов. Попробуйте использовать те рекламные объявления, которые уже показали хорошие результаты на других целевых аудиториях.

Проблемы

Facebook-Lal — это, увы, далеко не на 100% эффективное решение, и вот почему.

1. Быстрое устаревание информации

Аудитория приложения или другого сервиса, для которого планируется использование Facebook-Lal, обновляется медленно. Зато информация о потенциальной аудитории теряет актуальность быстро.

Допустим, в неком приложении, внутри которого есть возможность покупок, уже собрана история платежей от 10 тысяч пользователей. На основе данных о них можно сформировать Lal-аудиторию: Facebook нашёл, предположим, 30 миллионов людей в мире, похожих на эти 10 тысяч платящих пользователей из приложения.

Можно быстро показать им всем настроенную специально под них рекламу. А вот прирост новых пользователей, которые будут делать покупки в приложении, будет более медленным.

Если через некоторое время обновить выгрузку для LaL по новым покупателям в приложении, окажется, что они будут значительно пересекаться с той аудиторией, которую Facebook уже нашёл.

Получается, если долго ориентироваться на одну и ту же аудиторию, это неэффективно даже при большей частоте показов рекламы. Цена за установку приложения вырастет, но релевантность аудитории снизится: ведь все, кто мог заинтересоваться приложением, уже увидели рекламу и установили его. Охват обновленной Lal-аудитории окажется невелик.

2. Неприменимость для новых продуктов

Если у приложения или другого сервиса пока нет достаточной базы пользователей, которые совершили платежи или другое целевое действие, то данных для создания корректной LaL-аудитории просто не хватит.

Чтобы её построить, нужно данные по более чем тысяче человек. Причём, если аудитория международная, то в каждой стране — минимум 100 человек. Если пользователей меньше, то на стороне Facebook данные о них не будут обработаны корректным образом.

Чтобы решить эту проблему, нужно либо наращивать аудиторию, либо использовать другие методы для привлечения трафика.

3. Неполнота информации для рекламодателя

При помощи LaL Facebook пытается выделить аудиторию качественно, то есть определить такие признаки людей, которые сходятся с ключевыми признаками целевой аудитории приложения. У самого рекламодателя нет возможности получить такие данные на своей стороне, потому что бо́льшая часть подобной информации закрыта.

Можно ли использовать Lal более эффективно, чем это делает Facebook? Здесь могла бы помочь психология — и она уже это делает.

Что такое look-alike аудитория

Look-alike — это холодная аудитория для рекламы, которую Facebook подбирает на основе исходной базы пользователей.

Эта аудитория по каким-то признакам (пол, возраст, доход, интересы) схожа с вашими текущими пользователями, а потому может заинтересоваться рекламным предложением.

Конечно, по отдельным профилям в рекламных кампаниях пользователей посмотреть нельзя, но выделить аудиторию и запустить рекламу по ней — без проблем. Чем точнее таргетинг каждого сегмента, тем выше эффективность рекламы. При условии, что сама рекламная кампания хорошо продумана.

Чем более узкая сегментация у исходной базы пользователей, тем более подходящую look-alike аудиторию для рекламы найдет Facebook.

Откуда брать данные для сбора и сколько данных нужно

Для исходной аудитории используются разные источники, объединяет их одно — данные уже есть и они сегментированы определенным образом.

Это могут быть пользователи, которые:

• совершили заказ на вашем сайте за последние три месяца;
• регулярно посещали блог или оставляли заявку на консультации;
• смотрели видео на Facebook или Instagram;
• загрузили ваше приложение;
• база лидов из вашей CRM-системы с емейлами и телефонами.

Каким должно быть количество пользователей в исходной аудитории?

Facebook отвечает так: «Во время создания похожей аудитории вы можете выбрать ее размер. Аудитории меньшего размера больше похожи на исходную. Крупная аудитория повышает потенциальный охват, но уровень сходства с исходной аудиторией при этом снижается. Мы рекомендуем включать в исходную аудиторию от 1 000 до 50 000 человек

Качество исходной аудитории также важно. Например, если в исходную аудиторию вошли не все ваши клиенты, а только самые ценные, результаты будут лучше»

Что это значит

1. Если ваша база 100 емейлов — это мало. Нужно минимум 1000 человек.
2. База должна быть точно сегментированной. Если в базе в тысячу человек будут люди, которые совершали заказ, бросали корзину, просто посещали сайт — результаты рекламных кампаний будут размытыми.

Собираем базу с помощью Carrot quest

В нашем сервисе есть функционал трекинга пользователей, который позволяет собирать данные о посетителях сайта и их действиях. Такие действия в сервисе называются событиями.Чтобы собрать похожую на посетителей вашего сайта аудиторию в Facebook, достаточно зайти в админку сервиса, выбрать нужный сегмент из базы по параметрам и выгрузить в формате excel.

Вот эти действия пошагово на скринкасте:

Как собрать look-alike аудиторию

1. Создать событие в админке сервиса: например, «посмотрел раздел футболки» или «бросил корзину».
2. Дождаться, пока это событие совершат минимум сто пользователей, а лучше — 1000. Именно столько пользователей рекомендует иметь в базе сам Facebook, чтобы look-alike аудитория была более эффективной.
3. После того, как наберется нужное количество посетителей сайта, совершивших определенное действие, вы можете выгрузить список этих людей в Excel и загрузить в рекламный кабинет Facebook.

Собирайте базу лидов и информацию о них и настраивайте коммуникацию с пользователями из разных каналов в одном окне

Look like, Be like, Alike video script

‘Look’,‘like’, look like! You’ll often hear these words used together in English. In this lesson we’re going to check how to use them correctly and fix some common mistakes. So what does ‘like’ mean?

When we like things they give us pleasure. But ‘like’ is a verb here. It’s not the meaning we’re going to look at today. Forget it. We’re going to look at ‘like’ the preposition.
I made another video about ‘like’ some time ago and I’ll put a link to it here. It’s very simple so you might want to watch it first. In this video we’re going to move up a step.
So ‘like’ the preposition – What does it mean?

If two things are similar, they are like each other. Use like to say things are similar. Now you can also say ‘looks like’.

When do we say ‘is like’ and when do we say ‘looks like’? ‘Looks like’ is more specific. It’s only about physical appearance.
Here are the question forms. ‘What’s it like?’ means tell me about it. ‘What does it look like?’ means describe its appearance.

Now I’ve heard some students say ‘How does it look like?’ Don’t say that – it’s wrong. If you’re asking about physical appearance, say ‘what’. ‘What does it look like?’
Here’s another example.

So she looks like me. Her appearance and my appearance are similar.
And she’s just like Jay. Do they look similar? I don’t think so. The point is they behave in a similar way. They have another quality that’s similar.

So these questions mean slightly different things. Which one means ‘give me your opinion of him?’. This one. And which one means ‘describe his physical appearance’? This one. Great!
Now there’s an important grammar pattern that you need to follow. After ‘look’ we generally use an adjective. But after ‘look like’, we don’t. We always use a noun or noun phrase. Let’s look at some examples.

So after ‘look’ we use adjectives. All these words are adjectives. But ‘looks like’ is different. You can’t say he looks like serious or he looks like worried. These sentences are wrong. After looks like, use a noun or a noun phrase.
Let’s check you’ve understood? Here are four sentences, but one of them is wrong. Which one? Can you spot it? It’s the third one. Adorable is an adjective. After ‘looks like’, you have to use a noun.
Great!
Our house and our neighbour’s house are alike.
When two or more things are the same or very similar you can say they are alike.

So let’s review.
You can say one thing is like another – they share similar qualities
You can say one thing looks like another – they have the same physical appearance
And there’s a pattern to follow. After ‘look’, use an adjective. And after ‘look like’, use a noun.
And that’s it. Now you know how to use ‘look’ with ‘like’.
Now there’s one more thing that’s very cool. ‘Look’ is just one of a group of sense verbs you can combine with ‘like’ and they all work the same way.
Just follow the basic pattern and there are lots more expressions that you can use. It’s great!
So let’s finish with a couple of examples? Which sense verbs are used with ‘like’ in this conversation?

Can I tell them to hit the subscribe button now?
Yeah, go on. Subscribe! Subscribe!

Нужно ли собирать look-alike в 2021 году

Может показаться, что look-alike — это единственный способ запускать рекламу и получать 100% целевую аудиторию в Facebook, которая точно заинтересуется предложением.

Есть несколько мнений на этот счет: кто-то запускает рекламные кампании на широкую аудиторию с четкими рекламными креативами и добивается лучших результатов, чем при запуске таргетинга на основе look-alike.

Главное, что нужно понимать при запуске таргетинга, — всегда надо тестировать. Потому что любая аудитория, даже самая широкая, выгорает, и ее нужно оптимизировать.

Раньше мы использовали look-alike аудиторию в Facebook для рекламы, но она показывала плохие результаты. Я проконсультировался с менеджером Facebook и узнал, что алгоритм соцсети обучается и ищет подходящих людей, даже если реклама настроена на широкую аудиторию.

Другой вопрос в том, что когда вы делаете таргетированную рекламу на широкую аудиторию, очень важно досконально знать свою ЦА, чтобы создать креатив, который попадет точно в цель. Это станет определяющим в показе рекламы для холодной аудитории

Артём Гайнетдинов
Таргетолог Carrot quest

Мы в Carrot quest чаще запускаем рекламу на широкую аудиторию с точечными креативами под каждый сегмент ЦА — у нас так лучше результат. С такой рекламы мы получаем больше заявок, а цена за совершение целевого действия получается ниже.

Мы узнали мнение экспертов в таргетинге о том, в каком случае лучше работает широкая аудитория, а в каком однозначный победитель — look-alike. Кратко — look-alike точно не стоит списывать со счетов

Широкие аудитории в Facebook Ads действительно отлично работают. На практике у нас получалось привлекать пользователей c сохранением целевой стоимости качественного лида в Edtech-проекте со средним чеком в 530 000 рублей.

C другой стороны, если говорить про e-com проекты, look-alike аудитории круто работают по сегментам базы. Неоднократно сталкивались с тем, как look-alike по сегменту текущих клиентов с высоким средним чеком дают больше выручки относительно look-alike аудиторий, построенных по всем покупателям или по событиям пикселя.

Также look-alike аудитории в Facebook используют в b2b: когда нужно привлечь специфических пользователей из конкретной индустрии. Однозначно говорить, что эпоха look-alike аудиторий прошла и можно все запускать на широкую, я бы не торопился.

В проектах Qmarketing мы всегда тестируем и look-alike аудитории, и широкие аудитории без настроек критериев соответствия, и широкие аудитории по прямым интересам.

Индивидуально настроенные аудитории хорошо себя показывают в большинстве случаев

Важно помнить, что для них нужен качественный датасет: однородная выборка пользователей с валидными контактными данными, которые помогут алгоритму Facebook найти этих и похожих пользователей в своей экосистеме

Но то, что Facebook Ads и другие рекламные системы делают все больше шагов к максимальной автоматизации, — тоже факт: UAC и умные кампании в Google Ads, автоматизированная реклама приложений в Facebook Ads, автотаргетинг в Директе.

Окончательный вердикт — тестируйте и смотрите, что лучше работает на вашем проекте.

Александр Миллер
Head of Targeting, Qmarketing Agency

Часть таргетологов крупных бизнесов, с которыми мы пообщались, считают, что реклама на широкую аудиторию с хорошим УТП и креативами работает, но нельзя использовать ее как единственный прием. Это всего лишь один из рабочих инструментов. Look-alike работает только в том случае, если изначальная база аудитории качественная.

Небольшому бизнесу действительно может быть выгоднее запускать рекламу на широкую, но крупным компаниям часто нужна реклама на основе look-alike, так как широкая аудитория выгорает, как и все остальные.

Концептуально look-alike-аудитории – прекрасная вещь. Если описывать аудиторию стандартным небольшим набором характеристик — пол, возраст, интересы — в выборку попадают очень разные люди. Модель, которая учитывает весь вектор признаков, сможет описать пользователя точнее. Значит, эффективнее сработает.

На практике — надо тестировать. Запуск любой кампании — эксперимент с неизвестным заранее результатом. Стоимость аудиторного A/B теста настолько низкая, что нет причин его не проводить. Как правило, look-alike работает хорошо, особенно в сочетании с другими параметрами аудитории. Но если в конкретном случае альтернативы приносят лучшие результаты, почему бы и их не использовать?

Димитрий Лесневский
партнёр агентства Виноу, сооснователь Optia.ai