Что такое Look-alike аудитории: определение, примеры, применение в e-commerce

Определение

Look-alike (LAL) аудитории — технология таргетинга, которая находит новых пользователей, похожих по поведению и характеристикам на существующих клиентов. Алгоритм анализирует исходную аудиторию (например, покупателей из CRM) и подбирает людей с аналогичными интересами, поисковыми запросами и моделью поведения в интернете. В Яндекс Директе эта технология доступна через Яндекс Аудитории и напрямую в настройках кампании.

Как это работает

Алгоритм Яндекса учитывает более 300 факторов при подборе похожей аудитории: поисковые запросы, посещаемые сайты, интересы, время активности, географию и устройства. В качестве исходных данных используются: клиентская база из CRM (email, телефоны), сегменты Яндекс Метрики (посетители сайта, совершившие покупку), данные из AppMetrica (пользователи мобильного приложения), а также существующие сегменты Яндекс Аудиторий.

В Яндекс Директе можно задать точность подбора: узкая аудитория (максимальное сходство, меньший охват) или широкая (больше охват, но менее точное совпадение).

Пример из практики

Интернет-магазин детских товаров загрузил в Яндекс Аудитории базу из 5 000 покупателей за последние 6 месяцев. Система сформировала сегмент Look-alike из 800 000 пользователей. Рекламная кампания на этот сегмент показала CPA (стоимость привлечения) на 35% ниже, чем кампания по ключевым словам, при сопоставимом объёме заказов. Конверсия составила 2,8% против 1,9% у обычной кампании.

Когда использовать

Look-alike аудитории эффективны при масштабировании рекламных кампаний (когда аудитория по ключевым словам исчерпана), при выходе в новые регионы (поиск похожих клиентов в других городах), при запуске нового продукта для существующей клиентской базы, а также для снижения стоимости привлечения при фиксированном бюджете.

Частые ошибки

• Слишком маленькая исходная аудитория. Для качественного LAL нужна база минимум от 1 000 контактов. На 100–200 записях алгоритм не найдёт статистически значимые паттерны.
• Устаревшие данные. Использование базы клиентов двухлетней давности даёт нерелевантную аудиторию. Оптимально — данные за последние 3–6 месяцев.
• Отсутствие исключений. Текущих клиентов нужно исключать из Look-alike сегмента, чтобы не тратить бюджет на тех, кто уже покупает.

Связанные термины

• Ретаргетинг — возврат пользователей, которые уже взаимодействовали с сайтом
• Смарт-баннеры Яндекс Директ — формат, который можно комбинировать с LAL-аудиториями
• Пиксель VK — аналогичная технология сбора аудитории в VK Рекламе