SaiteX.ru → Бизнес в Интернете

Look-alike – как использовать

Look-alike – это один из способов таргетинга, который активно используется в контекстной рекламе. Суть его работы заключается в том, чтобы выделить из пользователей сети тех людей, которые будут заинтересованы в ваших товарах или услугах. Поиск их основан на сравнении поведенческих факторов и характеристик новых клиентов с теми, кто уже делал заказ на сайте.

2 happy smiling and looking at camera sisters or best girl friends beautiful blond & brunette young women having fun playfully posing wearing same bright dresses picture on pink background image

Преимущества и особенности технологии Look-alike

Дословно, Look-alike переводится, как «поиск похожих». Изначально такая система таргетинга была разработана компаниями Google и Facebook. В социальной сети осуществлялся сбор данных о зарегистрированных пользователях, анализировались их интересы и поведение. Данную информацию поисковая система в дальнейшем применяла для таргетинга. Используя этот принцип, компания Яндекс создала собственный алгоритм. Преимущества технологии Look-alike очевидны:

— Показ рекламы осуществляется максимально заинтересованной аудитории;
— Увеличивается лояльность клиентов, снижается процент отказов;
— Растет конверсия, как следствие – прибыль.

Технологию Look-alike можно использовать при настройке сегментов в Яндекс Метрике, или Яндекс Аудиториях. В последней есть возможность загрузить реальную базу клиентов с номерами телефонов, адресами электронной почты, и прочими статистическими данными. Проанализировав такой сегмент, система предложит выделить похожую аудиторию. Это и будет таргетинг Look-alike. От выбранного процента схожести (от 0 до 100%) будет зависеть охват.

Выбирая технологию Look-alike при продвижении своего товара на рынке, вы сможете значительно сэкономить. Показ рекламы будет осуществляться не всем подряд, а конкретным людям, подобранным по ряду характеристик. При таком таргетинге вероятность того, что среди пользователей окажется ваш клиент, очень высока. Look-alike можно тестировать, создавая новые списки аудиторий, выбирая разный процент схожести. Это позволяет добиться высокой конверсии при использовании контекстной рекламы.