Как Meta строит похожую аудиторию
Система анализирует доступные сигналы выбранного источника и находит людей с похожими характеристиками в заданной стране или регионе
Источником могут быть покупатели, квалифицированные лиды, посетители сайта, клиенты CRM или люди, которые взаимодействовали с профилем
- Покупатели
- Повторные клиенты
- Квалифицированные лиды
- CRM-список
- События с высокой ценностью
Почему исключение подписчиков может помочь
Если цель кампании — найти новых клиентов, исключение текущих подписчиков и покупателей делает измерение чище и уменьшает пересечение с теплой аудиторией
Без исключения алгоритм может чаще показывать рекламу людям, которые уже знают бренд и естественно конвертируются лучше, создавая завышенное впечатление о привлечении новой аудитории
- Более чистое привлечение
- Меньше пересечений
- Отдельный бюджет на ретаргетинг
- Честная цена нового клиента
- Понятная отчетность
Когда исключать не нужно
Для кампаний на повторную покупку, запуск новой коллекции или коммуникацию с активным сообществом подписчики могут быть ценной частью аудитории
В небольшой географии избыточное количество исключений сужает доступный объем и может повысить стоимость показов, поэтому решение нужно проверять тестом
- Повторные продажи
- Новый ассортимент
- Программа лояльности
- Малая локальная аудитория
- Ограниченный объем данных
Как проверить эффективность
Создайте отдельные группы с одинаковым оффером, креативами и оптимизацией, но разными правилами включения и исключения
Сравнивайте не только цену заявки, но и долю новых клиентов, подтвержденные продажи, средний чек и повторные покупки
- Одинаковые креативы
- Одно событие оптимизации
- Сопоставимый бюджет
- Доля новых клиентов
- Данные CRM
Краткие ответы
Какой источник лучше для Lookalike+
Достаточная по объему аудитория людей, которые уже выполнили ценное для бизнеса действие, например подтвержденную покупку
Всегда ли нужно исключать подписчиков+
Нет, это зависит от задачи — для привлечения новых клиентов исключение часто полезно, а для повторных продаж может мешать
Что важнее — размер или качество источника+
Качество, но источник также должен быть достаточно большим и стабильным, чтобы алгоритм увидел закономерности