Lookalike аудитории — это мощный инструмент в User Acquisition, который позволяет находить пользователей, похожих на уже существующих, успешных клиентов. В основе метода лежит анализ данных о текущих пользователях, их поведении, предпочтениях и взаимодействии с приложением, чтобы создать профиль «идеального» пользователя. Используя этот подход, можно значительно повысить эффективность рекламных кампаний, улучшить таргетинг и снизить стоимость привлечения новых пользователей. В этой статье мы рассмотрим, как правильно настроить и использовать lookalike аудитории для увеличения конверсии и роста вашего приложения.
Что такое lookalike и как их создавать
Lookalike аудитории — это группа пользователей, которые имеют схожие характеристики с уже существующими пользователями или клиентами. Это может включать демографические данные, интересы, поведение в приложении, частоту использования и другие метрики. Основная цель — найти тех пользователей, которые с высокой вероятностью будут взаимодействовать с вашим приложением, а значит, увеличить эффективность рекламных кампаний и снизить стоимость привлечения (CPI).
Чтобы создать lookalike аудиторию, необходимо собрать и проанализировать данные о текущих пользователях. В большинстве случаев платформы для рекламных кампаний, такие как Facebook, Google Ads или TikTok, предоставляют функции для создания таких аудиторий. Например, Facebook использует данные о пользователях из вашего списка контактов или с сайта, чтобы создавать похожие аудитории. Эти алгоритмы анализируют различные параметры и находят пользователей с похожими характеристиками.
Процесс создания lookalike аудитории также может включать использование first-party данных — информации о пользователях, собранной напрямую с вашего приложения или вебсайта. Важно, чтобы эта информация была как можно более точной и разнообразной, включая не только демографию, но и поведение пользователей. Чем больше данных и чем точнее они, тем выше вероятность, что lookalike аудитория будет качественной и эффективно откликнется на вашу рекламу.
После создания lookalike аудитории важно регулярно оптимизировать этот процесс. Рынок и поведение пользователей постоянно меняются, и lookalike аудитории, созданные в прошлом, могут уже не быть столь актуальными. Важно проводить периодические обновления и тестирование новых гипотез, чтобы обеспечить наилучший отклик и максимально возможную конверсию в рамках рекламных кампаний.
Настройка и сегментация
Правильная настройка и сегментация lookalike аудиторий является ключевым этапом для эффективного использования этого инструмента. В большинстве рекламных платформ, таких как Facebook Ads и Google Ads, настройка lookalike аудиторий начинается с выбора исходной аудитории, на основе которой будет построена модель. Это могут быть пользователи, которые уже установили ваше приложение, совершили покупку, или выполнили другие значимые действия, которые вы хотите масштабировать. Чем качественнее исходная аудитория, тем более точными и эффективными будут lookalike аудитории.
После того как создана исходная группа, важно правильно настроить сегментацию. Платформы позволяют выбирать степень «похожести» (например, 1%, 5%, 10% — чем меньше процент, тем более точными будут результаты). Это позволяет находить пользователей, наиболее схожих с вашими текущими клиентами, что повышает вероятность успешной конверсии. Однако важно помнить, что узкая сегментация может ограничить охват, а более широкая — снизить точность таргетинга. Поэтому важно тестировать различные подходы и найти баланс между охватом и точностью.
Сегментация может также включать добавление дополнительных параметров, таких как географическое местоположение, возраст, пол или интересы. Это позволит вам создавать несколько различных сегментов lookalike аудиторий и проводить более точные рекламные кампании, ориентированные на разные группы пользователей. Тестируя различные комбинации сегментов, вы сможете выяснить, какие из них дают наибольшую отдачу и эффективно масштабировать вашу рекламную стратегию.
Примеры успешного применения
Множество мобильных приложений и брендов успешно применяют lookalike аудитории для улучшения результатов своих рекламных кампаний. Например, компания Spotify использовала этот инструмент для продвижения своего премиум-аккаунта. Создав lookalike аудитории на основе пользователей, которые уже подписались на платную версию, Spotify смогла эффективно найти тех, кто с высокой вероятностью будет готов платить за подписку. Это позволило значительно снизить стоимость привлечения (CPI) и повысить общую конверсию среди новых пользователей.
Airbnb также является примером успешного использования lookalike аудиторий для повышения точности таргетинга. Они использовали данные о своих постоянных пользователях — тех, кто часто арендует жилье через платформу, — чтобы создавать аудитории, схожие по поведению и предпочтениям. В результате компания смогла улучшить результаты рекламных кампаний, снизить стоимость заявки и увеличить количество активных пользователей, заинтересованных в бронировании жилья.
Еще один яркий пример — Nike, который применил lookalike аудитории для продвижения своих спортивных товаров и услуг. Они использовали поведение пользователей, которые уже покупали товары через их мобильное приложение, чтобы нацеливаться на людей, имеющих схожие интересы в области фитнеса и спорта. Это дало значительное увеличение покупок в их мобильном приложении, а также улучшило таргетинг для продвижения новых коллекций и акций.
Применение lookalike аудиторий также оказалось успешным в индустрии игр. Компании, такие как King (создатели игры Candy Crush), использовали данные о пользователях, которые достигли определенных уровней в игре, чтобы создавать новые lookalike сегменты. Это позволило им точно нацеливаться на пользователей, которые могли бы стать активными игроками, и даже мотивировать их к совершению покупок внутри приложения, улучшая монетизацию.
Ошибки и рекомендации
При использовании lookalike аудиторий важно избегать распространенных ошибок, которые могут снизить эффективность ваших кампаний. Одной из главных проблем является неправильная сегментация исходной аудитории. Если данные о текущих пользователях (например, тех, кто совершает покупки или активно взаимодействует с приложением) были собраны некачественно, то и lookalike аудитории будут некорректно настроены, что приведет к нецелевому таргетингу и, как следствие, к низкой конверсии. Чтобы избежать этого, всегда нужно тщательно проверять исходные данные и понимать, какие параметры поведения пользователей являются наиболее важными для вашей кампании.
Еще одной распространенной ошибкой является слишком широкий таргетинг. Если lookalike аудитория слишком общая и включает слишком много пользователей, имеющих лишь минимальное сходство с вашими текущими клиентами, это может привести к низкой эффективности рекламы. Рекомендуется создавать более узкие сегменты, адаптированные под разные группы пользователей, чтобы улучшить таргетинг и снизить стоимость привлечения. Это также помогает повысить персонализацию рекламных сообщений и сделать их более релевантными.
Наконец, важно не забывать о постоянном тестировании и оптимизации. Использование lookalike аудиторий — это не одноразовый процесс. Рынки и аудитории постоянно меняются, и то, что работало ранее, может перестать быть эффективным. Рекомендуется регулярно проверять, как меняется эффективность кампаний, обновлять настройки и сегментацию аудиторий, а также анализировать результаты, чтобы адаптировать стратегию в соответствии с текущими трендами и поведением пользователей.