RU
EN
Сбор верной целевой аудитории порой играет решающую роль в последующем успехе рекламной кампании. От этого и рождается множество путей для сбора. Сегодня рассмотрим Look-alike (LAL) или сбор подобной (похожей) аудитории.
Как работает Look-alike аудитория или немного из теории
Для того, чтобы все собранные данные были актуальны и правильны, а после золотили вашу ручку, для начала нейросеть анализирует имеющуюся у вас базу данных. При этом отмечает пользователей в схожих чертах (учится). После чего группирует «отмеченных», условно, соответственно совпадениям. Создавая тем самым аудитории среди зарегистрированных пользователей. Например, по общим интересам, по поведению и другим факторам. Т.е. Говоря простым языком. С помощью верно выстроенной работы LAL-инструмента появляется возможность охватывать бОльшие аудитории пользователей, имеющих совпадения по нескольким факторам. Соответственно, тех, кто с большей вероятностью обернутся в Лиды.
Чем более точно аудитория подобрана по своей «схожести», тем лучше будет дальнейший результат.
Данный тип сбора информации показывает действительно хорошие показатели на разных типах проектов. Основной секрет — правильно выбрать исходную базу.
Пользовательская аудитория собирается:
- благодаря пикселю (Facebook),
- из мобильного приложения (например, MyTarget)
- из информации о поклонниках и почитателей вашего ресурса
При работе с данным инструментом на любом из ресурсов стоит учесть:
- Для возможности использовать исходную аудиторию, как основу для похожей аудитории, первая должна включать в себя от 100 человек из одной страны;
- На основе одной исходной аудитории можно выстроить около 500 +/- вариантов похожей аудитории;
- Люди из исходной аудитории войдут в похожую аудиторию только при использовании пикселя;
- На одну группу объявлений можно использовать несколько похожих аудиторий. После этого реклама будет демонстрироваться людям в любой из выбранных похожих аудиторий;
- LAL имеет процентную градацию похожести: от 1% до 10%. Чем ниже процент, тем исходная аудитория и похожая аудитория похожи между собой.
Требования к базам пользователей у разных площадок
Для хорошего обучения необходимо достаточное количество исходных данных в базе пользователей. Например, Вконтакте требуется от 1000 пользователей. Facebook готов работать с базой любого объема, но рекомендует также от 1000. В MyTarget можно загружать только списки от 2000 пользователей.
Однако стоит учесть, что 1000 пользователей это не вводная база перед началом обучения. А наоборот, полученная после. База должна быть много больше изначально.
Если говорить об Look-aLike (LAL) как арбитражном инструменте, он позволяет добиваться крутых результатов. Как мы уже отметили выше. Добиваться оптимальной цены клика, например. Для многих LAL является преимущественно инструментом белой тематики. Но мы уверены, они просто не распробовали его. Поэтому, пробуйте Вы, и будет вам профит.
Не забывайте подписаться на канал и вступить в чат:
Больше годноты на канале — Довольный Арбитражник
Обсудить и задать вопросы в чате — Арбитраж трафика | Довольный
Так же рекомендуем прочитать — Рекламные форматы MyTarget
