редакции
Look-alike аудитории: FAQ по работе с LAL-аудиториями в Facebook* и Instagram*
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:
- Увеличение охвата. Благодаря LAL-аудитории можно найти новых покупателей — теплой аудитории, которая, скорее всего, будет заинтересована в продукте.
- Улучшение качества трафика. LAL создается на основе полученных и проверенных данных. Вы можете фильтровать нежелательный трафик и привлекать более целевых клиентов.
- 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:
- 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.
- Ошибки в анализе данных. Если неправильно интерпретировать информацию или ошибочно определить нужный вам сегмент аудитории, эффективность рекламной кампании упадет.
- 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:
- Аудиторию в социальных сетях.
- Базы телефонных номеров и электронные адреса покупателей.
- 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. Нейросеть учитывает следующие показатели: 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: 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. 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. При составлении похожих аудиторий нужно: Для создания LAL аудиторий в рекламном кабинете Facebook Ads.Manager* выполните следующие шаги: 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/
Какие данные нужны для сбора look-alike аудитории?
Как эффективно собирать список LAL-аудиторий
Сегментация аудитории
Как работать с look-alike аудиторией?
Советы для работы с LAL-аудиториями
Как задать настройки для Look-alike аудитории в Facebook*?
Вывод
Полезные ссылки на наши обзоры и статьи:
