LAL: как собрать данные и как работать с Look-alike аудиторией

В интернет-маркетинге критически важно аккуратно нацеливаться на нужную аудиторию. Эффективность этого подхода зависит от умения определять потенциальных клиентов. Использование аудитории look-alike является эффективным методом для поиска заинтересованных в вашем продукте пользователей. В этой статье мы объясним, как настроить такую аудиторию.

Что такое LAL аудитория?

LAL-аудитория, или Look-alike, представляет собой группу людей, обладающих сходными интересами и поведенческими особенностями с уже существующими клиентами определенного бренда, компании или продукта.

Для создания LAL-аудитории применяются алгоритмы машинного обучения, которые анализируют различные данные, включая демографическую информацию, интересы, покупательское поведение и действия на сайте. На основе этих данных система выявляет пользователей с аналогичными характеристиками и формирует целевую группу для последующих рекламных кампаний.

Использование LAL-аудиторий позволяет вебмастерам находить новых потенциальных клиентов, которые могут быть заинтересованы в их продукте или услуге. Этот подход способствует расширению охвата рекламных кампаний и увеличению их эффективности.

Такая функциональность доступна в различных источниках трафика, включая ВКонтакте, Яндекс Директ, myTarget, а также на платформах, таких как Instagram* и Facebook*.

Плюсы LAL-аудиторий

Вот ключевые преимущества использования LAL-аудиторий:

Повышение качества трафика. Создаваясь на базе проверенных данных, LAL-аудитории помогают отфильтровывать нерелевантный трафик, привлекая тем самым более заинтересованных и потенциально выгодных клиентов.
Расширение охвата. LAL-аудитории позволяют обнаружить новых клиентов, уже заинтересованных в подобных продуктах, что увеличивает шансы на их вовлечение.
Усиление конверсии. Поскольку найденная аудитория по своим характеристикам схожа с вашей целевой аудиторией, вероятность их покупок и взаимодействия с вашим продуктом значительно возрастает.

Минусы LAL-аудитории

Использование LAL-аудиторий может иметь следующие недостатки:

Зависимость от алгоритмов. Поскольку LAL-аудитории создаются с использованием алгоритмов машинного обучения, существует риск ошибок в их работе. Нет полной уверенности в том, что алгоритмы смогут идеально подобрать аудиторию, полностью соответствующую вашим требованиям.
Ограниченность данных. Для формирования эффективной LAL-аудитории требуется собрать обширную информацию о текущих покупателях. Если у вас маленькая клиентская база или данные не полностью точны, это может снизить успешность в поиске новых потенциальных клиентов.
Риск ошибок при анализе данных. Неправильная интерпретация собранных данных или неверный выбор сегмента аудитории может привести к снижению эффективности рекламных кампаний.

Как формируется look-alike аудитория?

Формирование look-alike аудитории основывается на данных реальных клиентов, чтобы идентифицировать потенциальных новых покупателей. В этом процессе учитываются различные источники информации:

Аудитория в социальных сетях.
Базы данных, включающие телефонные номера и электронные адреса клиентов.
Информация о пользователях, посетивших сайт и просмотревших товары.

Система анализирует эти данные, выявляя общие черты между существующими клиентами компании и пользователями, которые могли бы проявить интерес к её продуктам или услугам. На основе этого анализа алгоритмы формируют группу потенциальных новых клиентов.

Например, при продвижении онлайн-магазина для животных, система сможет найти других владельцев животных, ищущих аналогичные товары в интернете. Это повышает охват аудитории и способствует более эффективному использованию рекламного бюджета.

Необходимые данные для сбора look-alike аудитории

Для формирования look-alike аудитории используются следующие виды данных:

Географическая информация. Местоположение пользователей играет ключевую роль. Например, если ваш бизнес ориентирован на определенный город или регион, система будет искать пользователей именно из этих мест.
Демографическая информация. Алгоритмы сосредотачиваются на поиске людей с аналогичными демографическими характеристиками (пол, возраст) вашей целевой аудитории.
Интересы и увлечения. Система анализирует запросы, которые пользователи делают в интернете, чтобы определить тех, кто проявляет интерес к подобным продуктам или услугам.
Поведенческие факторы. Алгоритмы учитывают взаимодействие пользователей с вашим контентом, включая время, проведенное на сайте и посещенные страницы.

Эффективный сбор списка LAL-аудиторий

Для эффективного сбора LAL-аудиторий важно тщательно обучить алгоритм, выбрав подходящую образцовую аудиторию. Вот несколько рекомендаций, которые помогут вам в этом процессе:

Географический фокус. Учитывайте географическое положение клиентов. Например, при работе на федеральном уровне, рекламные кампании в Москве и Санкт-Петербурге целесообразно проводить отдельно.
Диапазон возраста. Вместо указания конкретного возраста предпочтительнее задать возрастной диапазон.
Интересы клиентов. Чтобы расширить аудиторию, избегайте слишком узкой спецификации интересов, так как это увеличит число потенциальных покупателей.
Сегментация по устройствам. Разделяйте клиентов в зависимости от устройства, с которого они посещают вашу целевую страницу.
Тестирование пола аудитории. Если ваш продукт не является унисекс, то рассмотрите возможность тестирования пола отдельно.

Сегментация аудитории

Для того чтобы искусственный интеллект мог эффективно формировать похожие аудитории, важно провести сегментацию существующих клиентов. Разделите ваших подписчиков на группы, учитывая такие критерии, как возраст, географическое положение, интересы и поведение на сайте. Это поможет алгоритмам более быстро и точно находить покупателей, соответствующих каждому из этих параметров.

При сегментации важно следовать одному ключевому правилу: сначала сосредоточьтесь на тех, кто недавно зарегистрировался на сайте, а затем учитывайте тех клиентов, которые проявляют интерес к продукту.

Для более детальной сегментации часто используются трекинг-пиксели. Они позволяют различать пользователей по их активности на сайте: от тех, кто впервые посетил страницу, до тех, кто изучал различные вкладки или подписался на новостную рассылку.

Как работать с look-alike аудиторией?

Чтобы эффективно работать с look-alike аудиторией, начните с создания базы данных пользователей, обладающих нужными характеристиками, соответствующими вашим рекламным целям.

После формирования файла с данными загрузите его на выбранную рекламную платформу. Искусственный интеллект этой платформы затем использует эту информацию для поиска новых пользователей, соответствующих вашим критериям.

Важно, чтобы ваш первичный файл был максимально полным и детализированным. Это поможет алгоритмам лучше понять, какую целевую аудиторию им необходимо искать. Чем более обширной и детальной будет ваша база данных, тем быстрее и эффективнее нейросеть научится применять новую функцию.

Советы по работе с LAL-аудиториями

Для эффективного использования LAL-аудиторий следуйте этим советам:

Внимание к таргетингу. Используйте множество параметров для более точного описания вашей целевой аудитории.
Использование A/B-тестирования. Применяйте A/B-тестирование для оптимизации рекламного бюджета и повышения эффективности кампаний.
Обновление и улучшение клиентской базы. Регулярно обновляйте и улучшайте собранную базу данных клиентов.
Отбор соответствующих пользователей. Выбирайте пользователей, которые наиболее точно соответствуют профилю ваших будущих клиентов.
Разнообразие данных в базе. Убедитесь, что ваша база данных содержит разнообразную информацию о множестве потенциальных аудиторий.

Настройки для Look-alike аудитории в Facebook*

Для настройки Look-alike аудитории в Facebook Ads Manager*, следуйте этим шагам:

Войдите в свой аккаунт Facebook Ads Manager* и перейдите в раздел «Аудитории».
Нажмите на кнопку «Создать аудиторию» и из предложенного списка выберите «Сохраненная аудитория».
Выберите источник данных для создания похожей аудитории. Варианты могут включать список клиентов, веб-трафик, установки и использование приложения. Выберите тот, который соответствует вашим целям, и кликните на него.
В зависимости от выбранного источника данных, Facebook* предложит разные настройки для создания аудитории. Например, для создания списка клиентов может потребоваться загрузка CSV-файла с необходимыми данными пользователей.
Задайте размер вашей похожей аудитории. В Facebook* вы можете установить размер от 1% до 10%. Чем меньше процент, тем ближе аудитория будет к вашим исходным данным.
После завершения настройки нажмите кнопку «Создать аудиторию».

Созданная аудитория будет сохранена в вашем рекламном кабинете Facebook* и станет доступной для использования в ваших рекламных кампаниях.

Заключение

Look-alike (LAL) аудитория является ценным инструментом для улучшения рекламных кампаний. Он позволяет идентифицировать пользователей, потенциально заинтересованных в вашем продукте. Для достижения максимальной точности, рекомендуется детально сегментировать вашу базу подписчиков на более специфичные группы. Обеспечьте, чтобы исходные данные для выборки были как можно более полными и детализированными, чтобы алгоритмы могли эффективно выявлять клиентов, наиболее близких к вашей целевой аудитории. В случае использования Facebook*, настройка look-alike аудитории осуществляется через рекламный кабинет платформы.

*признаны экстремистскими и запрещены в России