Social Network Полезное

Look-alike: как найти аудиторию, похожую на ваших клиентов

material lookalike
2

При настройке рекламной кампании Facebook предложил вам загадочную аудиторию «look-alike»? Что это такое? Чем она похожа на аудиторию, которую вы собрали для своей рекламы? Интересами, поведением и тем, что ей тоже может быть интересен ваш продукт. Как работать с «похожими», рассказываем в материале.

Lookalike-аудитория — это люди, чьи интересы схожи с интересами вашей целевой аудитории, с интересами ваших уже существующих клиентов. Есть много успешных кейсов таргетинга на look-alike. Например, с помощью инструмента «look-alike» компания Quelle увеличила кликабельность баннеров в 3 раза. Количество отложенных конверсий бренда KIA возросло в 2,5 раза. Продвижение медицинского центра Invitro ВКонтакте на lookalike-аудиторию оказалось в 2 раза дешевле и в 2 раза эффективнее таргетинга на другие аудитории.

Что за «похожие»?

Вы загружаете собранную аудиторию на рекламную площадку или выбираете параметры, которые относятся к вашей целевой аудитории, при создании объявления и видите предложение — расширить аудиторию за счет «look-alike».

Инструмент «look-alike» анализирует поведение пользователей и находит у этой группы схожий паттерн поведения. Затем сравнивает его с остальными пользователями в рекламной сети и ищет тех, у кого похожи паттерны поведения.

Пример: Василий продает CRM-системы. Он провел бесплатный вебинар по работе с системой, для регистрации на который требовалось оставить свой email или номер телефона. Так у Василия появилась аудитория, которую он может загрузить в Facebook и запустить на нее рекламу. Аудитория получилась небольшой, но ее можно расширить с помощью инструмента «look-alike». Тех, чьи интересы похожи на зрителей вебинара, но кто его не посетил. Им тоже может быть нужна CRM-система, раз их поведение в соцсети схоже с аудиторией вебинара. А Василий сможет достучаться не только до тех, кто уже знаком с продуктом, но и до новой аудитории.

Технологию look-alike впервые предложили пользователям на Западе — Google и Facebook. С 2011 года Яндекс использует для настройки look-alike собственную технологию «Крипта». Свою технологию поиска «похожих» разрабатывает даже Linkedin.

Многофакторный анализ «похожести»

В основе технологии look-alike — методы машинного обучения, искусственный интеллект. То есть система анализирует данные и с помощью методов математической статистики и моделирования учится подбирать аудиторию, чьи интересы и поведение будут похожи на интересы и поведение выбранной аудитории.

При поиске похожих пользователей учитывается большое количество факторов. У Яндекса их 300: слова, которые люди используют в запросах; время суток, когда они выходят в интернет; сайты, которые посещали, и другие.

Степень «похожести» может быть разной. Google считает похожими только тех, чье поведение в интернете совпадает с заданными более, чем на 80%. MyTarget определяет как «похожих» всех, кто более чем на 50% соответствует параметрам, которые вы выбрали при настройке рекламной кампании.

По умолчанию поиск похожих клиентов осуществляется среди жителей того же города и с таким же соотношением мобильных и «десктопных» пользователей, как и в исходной аудитории. Но в Яндексе с 2017 года эту настройку можно отключить и сделать поиск похожей аудитории без города и устройств пользователя.

Анонимный двойник

Технология работает анонимно. Каждый пользователь для нее — набор идентификаторов. Алгоритм может с высокой вероятностью предположить, что пользователю с таким идентификатором может быть интересно такое-то предложение. Но кто этот человек, как его зовут и другие персональные данные он не знает.

Все собранные данные касаются социально-демографической информации, поведенческих характеристик. Они формируются на основе открытых профилей в соцсетях.

Алгоритм распознает пользователя, даже если он выходит в интернет с разных устройств. В результате «склейки» идентификаторов различных устройств алгоритм получает полный портрет человека и может распределять рекламные сообщения между его устройствами и приложениями.

Количество переходит в качество

Технология look-alike способна к самообучению. Чем больше пользователей проанализировано и чем дольше длится кампания, тем больше данных проанализировано и тем выше эффективность таргетинга «похожую» аудиторию.

Для успешного обучения «Крипте» нужно проанализировать поведение минимум 30 000 пользователей.

Основа для поиска «похожих»

Lookalike-аудитории можно настроить во всех популярных рекламных и социальных сетях: Рекламной сети Яндекса, Facebook, Google AdWords, MyTarget.

Похожие аудитории можно настраивать на основе собранных аудиторий клиента. Это могут быть данные CRM-системы, ID мобильных устройств и информация о подписчиках в соцсетях. Можно формировать похожие аудитории на основе поведенческих данных клиентов. Их можно «брать» из Яндекс.Метрики, Яндекс.Аудиторий, Пикселя Facebook. Эти инструменты фиксируют поведение пользователя на сайте и на страницах вашего бренда в соцсетях. Они позволяют строить «похожие» аудитории на основе достаточно узкой информации: данные пользователей, которые перешли по рекламе на сайт и дошли до «корзины» на сайте и другие примеры.

Количественные ограничения

Чем однороднее сегмент, тем более эффективно на нем может работать look-alike. Но чем выше точность, тем меньше человек в этой аудитории, что снижает охват.

Есть и минимальное количество пользователей, которое нужно для поиска lookalike-аудитории. В Facebook — 500 человек. Оптимальное количество пользователей для создания качественной lookalike-аудитории — от 10 000 до 50 000 уникальных пользователей. Во ВКонтакте и MyTarget нужна аудитория в 1000 пользователей.

На Facebook на основе одной аудитории можно создать до 500 «похожих».

Look-alike по геолокации c WiFi-Радаром

Мы в Hot-WiFi разработали собственный инструмент сбора аудиторий для построения look-alike.

Сегмент «похожих» можно построить на основе аудитории, которую собрал WiFi-Радар в заведении или на мероприятии, в любой точке. Алгоритмы рекламных сетей находят людей, которые ведут себя похоже на ваших клиентов. Можно привлечь в ресторан, салон, клуб гостей, похожих на постоянных посетителей. А рекламировать для них спецпредложение «только для новых гостей».

Look-alike формируется внутри личного кабинета клиентов Hot-WiFi из выгрузки с помощью кнопки «Создать look-alike». Аудиторию можно выгрузить в MyTarget и Яндекс.Аудитории.

3 лайфхака по увеличению эффективности lookalike-таргетинга

Регулярно дополняйте аудитории новыми данными

«Похожие» аудитории создаются на основе данных клиентов.

Рекламодатели один раз загружают список данных и забывают пополнять список новых клиентов. Хотя обновление вашей аудитории помогает оптимизировать алгоритм поиска «похожих» пользователей и находить новых клиентов.

Нужно систематически — каждый месяц или квартал — обновлять данные и наращивать объем похожей аудитории.

Сегментируйте клиентов

Клиентская база неоднородна. Клиенты могут по-разному относиться к компании, отличаться финансовым положением и еще кучей параметров.

Клиент, который тратит в салоне красоты 30 000 рублей в месяц сильно отличается от клиента, который тратит 3 000 в месяц. А постоянный клиент отличается от нового.

Подходы к рекламным кампаниям должны отличаться. Эффективнее разделить клиентскую базу на сегменты. И от каждого сегмента создавать похожую аудиторию.

Если в вашей CRM-системе 30 000 клиентов, разделите их на сегменты по 5 000-10 000 пользователей. Тогда реклама будет наиболее релевантна для ваших потенциальных клиентов, и вы сможете более точно попадать в их интересы или финансовые возможности.

Ориентируйтесь на поведение

Пользователей нужно делить в зависимости от их поведения на вашем сайте или в соцсетях. Те, кто уже покупал что-то, отличаются от тех, кто только подписался на рассылку, или от тех, кто покинул сайт на этапе формирования заказа.

Мы в Hot-WiFi выделили для рекламы WiFi-Радара в Facebook lookalike-аудитории тех, кто:

  • подал заявку на покупку WiFi-Радара на нашем сайте,
  • посещал сайт,
  • наши партнеры (активно продают наши продукты и поэтому интересуются ими),
  • недавно покупал наши продукты, и отдельно — те, кто покупал именно WiFi-Радар,
  • действующие клиенты в Москве (наиболее актуальный регион для нас),
  • посетители мероприятий об IT-технологиях, где мы рассказывали о WiFi-Радаре.

Для нас лучше всего с точки зрения количества заявок сработал look-alike на тех, кто подал заявку, а по цене заявки — look-alike на успешные сделки.

Кратко

  1. Lookalike-аудитория — это люди, чьи интересы схожи с интересами собранной вами аудитории, с интересами ваших клиентов.
  2. При поиске «похожей» аудитории рекламные и социальные сети основываются на открытых данных пользователей: ключевые слова, используемые устройства, интересующие сайты.
  3. Чем однороднее сегмент целевой аудитории, тем эффективнее lookalike-таргетинг. Но чем выше точность, тем ниже охват. Потому что людей соответствующих, например, всем 3 заданным параметрам меньше, чем тех, кто соответствует только 2.
  4. Чтобы не сливать рекламные бюджеты на lookalike-аудитории, соблюдайте 3 простых правила: постоянно обновляйте информацию о ваших аудиториях и клиентах; сегментируйте базу по личных характеристикам; делите собранную аудиторию по поведенческому признаку.
Вам также может понравиться
rreg
11 формул сторителлинга для успешного маркетинга в социальных сетях
dfdd
О чем говорят маркетологам подключения к WiFi во время ЧМ-2018

Напишите, что вы об этом думаете

Имя*
Ваш сайт

Ваш комментарий *