Look-alike
Также: похожие аудитории, LAL
Технология поиска «похожих» аудиторий: алгоритм анализирует ваших клиентов и находит новых людей с похожим поведением и интересами, которые ещё вас не знают.
Look-alike (LAL, «похожие аудитории») — способ масштабировать то, что уже работает: вы отдаёте системе сегмент своих клиентов, а алгоритм находит в сети людей, статистически похожих на них — по поведению, интересам, демографии.
Как это устроено
Исходник — сегмент Яндекс Аудиторий: загруженная база покупателей (email, телефоны), посетители сайта из Метрики, участники ретаргетинга. Алгоритм строит «портрет» сегмента и подбирает похожих. Чем качественнее исходник (реальные покупатели, а не случайные визиты), тем точнее похожая аудитория.
Где место look-alike в связке
Это инструмент расширения: ретаргетинг дожимает тёплых, look-alike приводит новых, но «предрасположенных». Работает в РСЯ и таргетированной рекламе. Конверсия ниже, чем у ретаргетинга, но выше, чем у холодного таргетинга по интересам.
Практика: начинайте с узкого порога похожести (точнее, но меньше охват) и расширяйте по мере подтверждения экономики — CPA подскажет, когда остановиться. Direct Manager отслеживает эффективность аудиторий в общей аналитике сегментов.