Look-alike аудитории: FAQ по работе с LAL-аудиториями в Facebook* и Instagram*

2024-01-17 11:20:57 Время чтения 10 мин 369

При продвижении в интернете ключевую роль играет точность таргетирования на аудиторию. Чтобы этот инструмент работал максимально точно, необходимо научиться правильно искать целевых покупателей. Look-alike аудитория — один из способов найти пользователей, заинтересованных в вашей рекламе. Рассказываем, как ее настроить.

Что такое LAL аудитория?

Look-alike или LAL-аудитория — это группа людей, которая схожа по интересам и поведению с существующими покупателями бренда, компании или продукта.

Для формирования LAL-аудитории используют алгоритмы машинного обучения. Они анализируют все необходимые данные: демографическую информацию, интересы, покупки или действия на сайте. Затем система ищет людей с похожими характеристиками и создает группу, которую можно будет использовать для новой рекламной кампании.

Создание LAL-аудиторий помогает вебмастерам находить новых потенциальных клиентов, которые могут проявить интерес к продукту или услуге. Формирование LAL-аудитории также позволяет расширить охват кампании и повысить эффективность объявлений.

Эта функция есть в разных источниках трафика, например ВКонтакте, Яндекс Директ, myTarget, Instagram* и Facebook*.

Преимущества LAL-аудиторий

Вот какие преимущества дает вам использование этой функции:

  1. Увеличение охвата. Благодаря LAL-аудитории можно найти новых покупателей — теплой аудитории, которая, скорее всего, будет заинтересована в продукте. 
  2. Улучшение качества трафика. LAL создается на основе полученных и проверенных данных. Вы можете фильтровать нежелательный трафик и привлекать более целевых клиентов.
  3. Увеличение конверсий. Найденная аудитория охотней будут совершать покупки из-за схожести с целевой аудиторией.

Недостатки LAL-аудитории

При использовании этой функции вы можете столкнуться с некоторыми сложностями:

  1. Ограниченность данных. Для создания LAL-аудитории необходимо собрать достаточное количество информации об активных покупателях. Если ваша клиентская база невелика или данные не совсем точны, то эффективность поиска новой аудитории сильно снизится.
  2. Ошибки в анализе данных. Если неправильно интерпретировать информацию или ошибочно определить нужный вам сегмент аудитории, эффективность рекламной кампании упадет.
  3. Зависимость от точности алгоритмов. LAL-аудиторию создают алгоритмы, которые тоже могут допускать ошибки. Нет гарантии, что найденные клиенты будут идеально вам подходить.

Как собирается look-alike аудитория?

Алгоритмы подбирают аудиторию, основываясь на информации о реальных клиентах. Чтобы найти для вас новых покупателей, рекламные площадки учитывают:

  1. Аудиторию в социальных сетях.
  2. Базы телефонных номеров и электронные адреса покупателей.
  3. Данные клиентов, которые посещали сайт и просматривали карточки товаров.

Система анализирует эти показатели и ищет общие черты между пользователями, которые заходили на сайт компании, и ее подписчиками. После этого алгоритмы подбирают для вас новых потенциальных клиентов.

К примеру, если вы продвигаете онлайн-магазин для животных, то система найдет еще тысячу хозяев, которые ищут похожие товары в интернете. Это поможет улучшить охваты и сэкономить на рекламном бюджете.

Какие данные нужны для сбора look-alike аудитории?

Нейросеть учитывает следующие показатели:

  1. Демографические данные. Алгоритмы ищут людей такого же пола и возраста, как ваша целевая аудитория.
  2. Интересы и предпочтения. При показе объявлений система обращает внимание на запросы, которые пользователи делают в интернете. ИИ старается выбирать тех, кто проявляет интерес к схожим вещам.
  3. Поведение. Алгоритмы учитывают, как пользователи взаимодействуют с вашим контентом: сколько времени они проводят на сайте и какие страницы посещают. 
  4. Географические данные. Место проживания пользователей — важный фактор при определении LAL-аудитории. Например, если вы продаете товары в определенном городе или регионе, то система найдет людей, которые проживают именно там.

Как эффективно собирать список LAL-аудиторий

Главное, что нужно сделать перед публикацией рекламы — обучить алгоритм. Для этого необходимо правильно подобрать аудиторию-образец. Чтобы эффективно работать с ИИ, обратите внимание на несколько пунктов:

  1. Если ваш товар не относится к категории «унисекс», то пол аудитории лучше тестировать отдельно.
  2. Не указывайте конкретный возраст, вместо этого обозначьте диапазон.
  3. Обращайте внимание на ГЕО клиентов. Если вы работаете на федеральном уровне, то Москву и Санкт-Петербург лучше развести по разным кампаниям.
  4. Если вы хотите, чтобы алгоритмы искали больше покупателей, не указывайте их интересы. Это расширит круг потенциальных клиентов.
  5. Сегментируйте клиентов в зависимости от устройства, с которого они заходят на целевую страницу.

Сегментация аудитории 

Чтобы ИИ смог эффективно собирать похожую аудиторию, нужно сегментировать клиентов. Для этого разбейте подписчиков на несколько групп. Учитывайте их возраст, регион проживания, интересы и поведение на сайте. Благодаря этому алгоритмы быстрее найдут покупателей, подходящих под каждый критерий. 

При сегментации аудитории нужно придерживаться одного простого правила. В первую очередь выделяйте тех, кто недавно зарегистрировался на сайте. Только после этого указывайте клиентов, интересующихся товаром.

Для сегментации аудитории иногда используют трекинг-пиксели, чтобы разделить клиентов по их поведению на сайте. Выделите в разные группы пользователей, впервые открывших сайт, а также тех, кто просматривал вкладки на странице или даже подписался на рассылку.

Как работать с look-alike аудиторией?

Для начала необходимо составить базу пользователей с нужными вам характеристиками. При выборе целевой аудитории учитывайте задачи рекламной кампании.

Когда файл с данными будет готов, нужно загрузить его на рекламную площадку. Затем ИИ найдет новых пользователей, которые будут соответствовать перечисленным требованиям.

Старайтесь сделать первый файл объемным и подробным. Алгоритмам нужно научиться искать целевую аудиторию. Всю информацию они берут из вашей базы данных. Чем больше она будет, тем быстрее нейросеть сможет освоить новую функцию.

Советы для работы с LAL-аудиториями

При составлении похожих аудиторий нужно:

  1. Убедиться, что база, которую вы подготовили, состоит из разнообразных данных. Соберите информацию о большом количестве потенциальных аудиторий.
  2. Выбранные пользователи должны выглядеть точь-в-точь как ваши будущие клиенты.
  3. Уделяйте вниманию таргетингу. Например, используйте больше параметров, которые смогут описать вашу целевую аудиторию.
  4. Постоянно пополняйте и улучшайте собранную базу клиентов.
  5. A/B-тестирования — ваш способ оптимизировать бюджет.

Как задать настройки для Look-alike аудитории в Facebook*?

Для создания LAL аудиторий в рекламном кабинете Facebook Ads.Manager* выполните следующие шаги:

  1. Зайдите в свой рекламный кабинет Facebook Ads.Manager* и откройте раздел «Аудитории».
  2. Кликните на кнопку «Создать аудиторию» и выберите из списка опцию «Сохраненная аудитория».
  3. Затем нужно указать источник данных для формирования похожей аудитории в Facebook*. Вы можете использовать различные варианты: список клиентов, веб-трафик, установки и использование приложения. Выберите опцию, которая будет соответствовать вашим требованиям, и кликнете на нее.
  4. В зависимости от источника данных, который вы выбрали, Facebook* предложит различные опции для настройки похожей аудитории. Например, чтобы создать список клиентов в Facebook*, потребуется загрузить CSV-файл со списком нужных пользователей.
  5. После настройки источника данных вам нужно определить размер похожей аудитории. В Facebook* можно указать его по шкале от 1% до 10%. Чем ниже процент, тем более точными будут совпадения с исходными данными.
  6. После настройки аудитории в Facebook* кликните по кнопке «Создать аудиторию».
  7. Сформированная группа сохранится в указанном рекламном кабинете Facebook* и станет доступна для использования в рекламных кампаниях.

Вывод

LAL аудитория — полезный инструмент для продвижения рекламных кампаний. Его можно использовать, чтобы находить пользователей, заинтересованных в продукте. Выборка будет наиболее точной, если сегментировать базу подписчиков на более узкие группы. Сделайте исходную подборку подробной и полной, чтобы алгоритмы смогли найти клиентов, которые больше всего похожи на вашу ЦА. В случае Facebook*, настроить look-alike аудитории можно в рекламном кабинете.

*признаны экстремистскими и запрещены в России

https://ru.zorbasmedia.com/

Полезные ссылки на наши обзоры и статьи:

  1. Кейсы по арбитражу трафика 2023
  2. Кейсы по Арбитражу в Фейсбук
  3. Арбитраж с Google Ads
  4. Статьи по арбитражу трафика