Look-alike — это аудитория, которую рекламные системы подбирают по схожести поведения и характеристик с исходной базой ваших клиентов. Алгоритм анализирует признаки людей из загруженного сегмента и находит похожих пользователей. Так можно искать потенциальную аудиторию за пределами исходного сегмента; качество расширения измеряют.
Как создаётся look-alike?
Сначала вы передаёте системе исходный сегмент: посетителей сайта, подписчиков или список из CRM. Алгоритм изучает общие признаки этих людей и ищет похожих в своей базе. Результат — новый сегмент для показа.
Источник должен соответствовать задаче и требованиям площадки; его однородность сама по себе не гарантирует качество.
Как выбрать ширину похожей аудитории?
Доступные настройки различаются по платформам. Если есть выбор степени сходства и охвата, тестируйте его по стоимости и качеству результата. Более узкий сегмент не обязательно эффективнее: модель сходства не равна прогнозу покупки.
Чем look-alike отличается от ретаргетинга?
Ретаргетинг использует сведения о предыдущем взаимодействии. Look-alike подбирает аудиторию по сходству с исходной группой. При необходимости знакомых посетителей исключают отдельно; название механики не гарантирует отсутствие пересечения.
Как применять на практике
Используйте исходную группу, связанную с нужной задачей: например, подтверждённых покупателей вместо случайных посетителей. Проверьте законное основание передачи данных, доступные настройки и исключения. Сравнивайте с другими аудиториями при сопоставимых условиях.
Что нужно для создания look-alike?
Исходный сегмент: база клиентов, посетители сайта, подписчики или список из CRM. Чем чище и однороднее источник, тем точнее похожая аудитория.
Чем шире look-alike, тем лучше?
Нет универсального направления. Охват и результат зависят от модели, источника и задачи; настройки проверяют тестом.
Сколько человек должно быть в исходной базе?
Минимальные требования зависят от площадки и типа источника. Выполнение минимума позволяет создать сегмент, но не гарантирует устойчивого результата.