Look-alike: зачем нужен таргетинг на похожую аудиторию
Важный инструмент маркетолога — таргетинг на похожую аудиторию (Look-alike). С его помощью можно расширять охват, генерировать лиды и увеличивать продажи. Разбираем на примере рекламной платформы myTarget, как работать с Look-alike.
Коротко о Look-alike
В основе Look-alike — алгоритмы машинного обучения, которые анализируют общие признаки исходной обезличенной аудитории рекламодателя. После этого система подбирает сегмент аудитории, похожий на исходную выборку по ключевым характеристикам, в том числе по соцдему, географии и поведению в сети.
Задачи, которые можно решать с помощью технологии
Таргетинг на похожую аудиторию можно использовать для решения как имиджевых, так и перформанс-задач рекламодателей.
- Увеличение охвата. Если у вас выходит новый продукт, о нем нужно рассказать как можно более широкой аудитории пользователей, которые в дальнейшем могут стать вашими клиентами. Look-alike — отличный инструмент для привлечения нового трафика на сайт и знакомства аудитории с вашим бизнесом. При этом пользователи будут похожи на тех, кто уже заинтересовался вашим предложением.
- Лидогенерация. Увеличение заявок (лидов) — один из самых популярных запросов рекламодателей. Look-alike анализирует отличительные черты пользователей, которые уже оставилт заявки на вашем лендинге или интересовались определенными продуктами, и подбирает похожий на них сегмент для таргетирования рекламы.
Команда сервиса сравнения и подбора финансовых продуктов Выберу.ру протестировала Look-alike, чтобы увеличить количество заявок на кредиты и кредитные карты на сайтах банков-партнеров. За две недели кампании получили на 19% больше переходов на страницу заявки на сайте банка и на 14% выше CR в заявки по сравнению с KPI.
- Рост продаж. Часто интернет-магазины используют таргетинг на похожую аудиторию для увеличения продаж. Например, вы запускаете распродажу мужской обуви и хотите в короткие сроки максимально эффективно реализовать товар. Для этого можно найти в интернете новую аудиторию пользователей, похожую на прошлых покупателей мужской обуви в вашем онлайн-магазине. Эту задачу можно решить с помощью Look-alike.
Продвижение мобильных приложений. Формировать похожие аудитории в myTarget можно и по событиям внутри мобильных приложений. Например, чтобы найти аудиторию, похожую на тех пользователей, которые уже зарегистрировались в приложении и совершили первую покупку.
Команда Ситимобила протестировала Look-alike для привлечения платящих клиентов в приложение. В качестве исходной выборки использовали обезличенный сегмент пользователей, которые совершили первую поездку. За месяц продвижения удалось привлечь на 26% больше новых клиентов и сократить цену привлечения в два раза по сравнению с рекламой, таргетированной по соцдему и интересу к приложениям категории «Карты и навигация».
Для мобильных игр один из основных показателей эффективности — вовлеченность аудитории. Именно поэтому при продвижении таких приложений часто в исходную выборку для Look-alike включают сегмент аудитории, которая дошла до определенного уровня игры.
При продвижении игры One-Punch Man: Road to Hero 2.0 на российском рынке разработчик OASIS GAMES LIMITED запустил кампанию в myTarget. Через три дня после подключения Look-alike на одном из этапов продвижения и перехода на стратегию минимального расхода доход, полученный в день установок игры, смог покрыть расход на их привлечение. Количество встроенных покупок увеличилось, а доход от них вырос в два—три раза.
Примеры креативов в кампании по продвижению One-Punch Man: Road to Hero 2.0
Советы по настройке Look-alike в myTarget
Чтобы сформировать похожие сегменты, нужна исходная выборка с релевантной аудиторией. Для этого в рекламном кабинете myTarget необходимо загрузить список пользователей из собственной CRM-системы, установить счетчик top.mail.ru на сайт или интегрировать мобильный трекер (myTracker, AppsFlyer, Adjust, AppMetrica) и активировать передачу событий внутри приложения.
Для создания качественного сегмента необходим достаточный объем данных в исходной выборке — от 1000 пользователей CRM-базы или совершенных целевых действий на базе счетчика или мобильного трекера. Если нужно охватить высококонверсионную аудиторию, стоит выбирать ту цель, которая является для бизнеса ключевой (отправленная заявка, покупка и т. д.). Правило «ИЛИ» лучше использовать в тех случаях, когда недостаточно охвата аудитории по одной из перечисленных целей. Интернет-магазинам с широким ассортиментом стоит формировать сегмент на базе нескольких целей по правилу «И» — так в исходную выборку попадут те пользователи, которые, например, зашли на сайте в раздел с мужской обувью и добавили товары в корзину.
Важно создавать сегмент на базе конверсий, совершенных не позднее 30—60 дней назад. Для перформанс-целей (оформление заказа или заявки) лучше выбрать период, который соответствует времени принятия решения о покупке в категории продвигаемых товаров или услуг. Например, для одежды и недорогой электроники — это 7—14 дней, для мебели и бытовой техники — 14—30 дней, для недвижимости и автомобилей — больше 30 дней. Если по основной цели недостаточно данных, можно выбрать промежуточную (посещение определенного раздела каталога), но сократить период вдвое.
Технология myTarget анализирует обезличенные данные посетителей проектов Mail.ru Group и ранжирует их по степени сходства с исходной аудиторией рекламодателя. Затем в список Look-alike загружается до 5 млн похожих пользователей. При необходимости сегмент можно уменьшить под цели и бюджет кампании: если у кампании перформанс-цель, то лучше начинать с 1,5 млн и при необходимости расширять сегмент, а для имиджевых целей и продвижения мобильных приложений стоит сразу начинать с 5 млн.
Аудитория в сформированном сегменте обновляется каждые четыре дня автоматически.
Перед тем как запустить кампанию с таргетингом на созданный сегмент Look-alike, стоит убедиться в том, что учтены все детали.
Чек-лист по настройке Look-alike в myTarget
Чтобы технология подобрала наиболее релевантную аудиторию, важно формировать исходную выборку на базе целевых действий, актуальных для задач конкретной рекламной кампании: заявок, добавлений в корзину, событий в приложении и т. д. Ставку стоит делать на конверсии, которые были совершены недавно.
Не следует строить сегмент Look-alike по большому списку пользователей. Например, при списке из 500 000 пунктов системе сложно определить отличительные черты в характеристиках и поведении аудитории. Эффективнее использовать небольшие списки, включающие от 1000 до 80 000 пользователей.
- Важно обращать внимание на охват сформированного сегмента. Если цель кампании — привлечь заявки или продажи, то стоит выбрать охват не менее чем 1,5 млн пользователей. Затем его можно расширять в зависимости от доступного бюджета и необходимости. Для кампаний, цель которых — увеличить охват или число установок мобильных приложений, лучше выбирать объем аудитории в 5 млн пользователей.
- Необходимо помнить о том, что таргетинг Look-alike направлен на поиск новой аудитории. Запуская кампанию, нацеленную на сформированный сегмент, нужно исключить из показа пользователей, которые недавно совершили целевые действия и вряд ли вернутся в ближайшее время, и тех, с которыми вы уже взаимодействуете в ремаркетинговых кампаниях.
- Не стоит запускать несколько идентичных кампаний, таргетированных на один сегмент. Они могут помешать другу другу в аукционе, увеличивая частоту взаимодействия с уникальными пользователями. Лучше выбрать один формат и тестировать сформированный сегмент Look-alike на нем, а после окончания продвижения изменить настройки.
- В ходе продвижения важно использовать конструктор отчетов myTarget. В нем можно увидеть статистику по полу, возрасту и географии аудитории, которая реагирует или, наоборот, не откликается на рекламу. Это поможет качественно оптимизировать настройки продвижения.
Подробнее о работе с инструментом можно узнать на сайте myTarget Pro. Применяя рекомендации, получится создать успешные рекламные кампании и достичь поставленных KPI.
Если у Вас небольшой аккаунт в Inst то лучше начинать с широкой, очень хороший отклик
Спасибо за статью! А есть какая-то статистика, на базе чего лучше работает LAL, по данным CRM или настройке целевых действий на базе счетчика?