С помощью обновленной технологии Look-alike рекламодатели могут привлекать на сайт или в приложение новых пользователей, которые максимально похожи на тех, кто уже активно реагировал на сообщения бренда, на основе данных по кликам и досмотрам. Это позволит повысить рентабельность в продвижение и показывать рекламу тем пользователям, которые будут активнее с ней взаимодействовать.
Чтобы создать Look-alike, в кабинете необходимо выбрать целевые события (клики или досмотры), которые пользователи совершали в рамках прошлых или действующих кампаний. Алгоритмы машинного обучения самостоятельно определяют пользователей, которые перешли по рекламному объявлению или досмотрели видеорекламу на 50%, 75% или 100%, а затем формируют сегмент похожей аудитории на основе этих данных. Для создания Look-alike сегмента можно использовать только те кампании, в которых было совершено хотя бы одно целевое событие. Аудитория формируется на базе обезличенных данных и событий, совершенных не более 60 дней назад. Для создания качественного сегмента необходим достаточный объем данных по завершенным и действующим кампаниям – от 5000 событий.
Для охвата наиболее релевантных пользователей необходимо установить период построения Look-alike, который соответствует времени принятия решения о покупке товара. Чем выше стоимость продукта, тем дольше пользователи решаются на его приобретение. Например, для рекламодателей, которые продвигают одежду, подойдет интервал 7-14 дней, мебель и бытовую технику – 14-30 дней, а автомобиль или недвижимость – 30-60 дней.
Похожая аудитория, сформированная на базе обезличенных данных о прошлых или действующих рекламных кампаниях, обновляется каждые четыре дня. При этом пользователи из исходной выборки рекламодателя не будут включены в Look-alike – это позволит охватить только новую аудиторию.
Первые тесты показали, что обновленная технология позволяет увеличить знание о бренде, трафик на сайт и количество заявок. Так, при продвижении товаров из категории FMCG показатель CTR оказался на 12,5% выше плана, CPC – ниже на 7,4%, а CPA – меньше в два раза.
Ранее рекламодатели могли создавать Look-alike сегмент на основе списков пользователей, событий в приложениях и счетчика top.mail.