Этот сайт использует куки, чтобы улучшить Ваш пользовательский опыт. Посмотрите нашу Политику конфиденциальности, чтобы узнать больше.
Технология Look-alike: поиск похожих клиентов
Категория: информация
Дата выхода статьи: 28.01.2026
Время прочтения: 9 минут
Дата выхода статьи: 28.01.2026
Время прочтения: 9 минут
Используются изображения с сайта freepik
Одну минутку! Мы просто хотим убедиться, что Вы нашли на нашем сайте необходимую информацию
Если это так, то Вы можете смело закрыть сайт. Но, если у Вас остались вопросы, я и мои коллеги приглашаем Вас на встречу. У нас 11-летний опыт в data-driven маркетинге и мы готовы им поделиться, чтобы помочь Вашему бизнесу!
В условиях, когда классический таргетинг по интересам теряет точность из-за отказа от 3rd-party cookies, а стоимость привлечения лида (CPL) в контекстной рекламе растет, маркетологам необходимы инструменты масштабирования на основе собственных данных (1st-party data).
Look-alike аудитории (LAL), или технология моделирования похожих аудиторий — один из наиболее эффективных способов расширить верхнюю часть воронки продаж, сохраняя качество трафика. Этот инструмент позволяет рекламным платформам анализировать текущих клиентов и находить среди миллионов пользователей тех, кто максимально похож на них по поведению и характеристикам.
В этом руководстве мы разберем механику работы look-a-like модели, стратегии сегментации для B2B и E-com, а также объясним важность качества исходных данных (Seed Audience).
Look-alike аудитории (LAL), или технология моделирования похожих аудиторий — один из наиболее эффективных способов расширить верхнюю часть воронки продаж, сохраняя качество трафика. Этот инструмент позволяет рекламным платформам анализировать текущих клиентов и находить среди миллионов пользователей тех, кто максимально похож на них по поведению и характеристикам.
В этом руководстве мы разберем механику работы look-a-like модели, стратегии сегментации для B2B и E-com, а также объясним важность качества исходных данных (Seed Audience).
Тамара Ивченкова, автор статьи
продуктовый маркетолог CleverData
Содержание
- Что такое Look-alike модель и как это работает
- Зачем бизнесу Look-alike: 4 главные задачи
- Качество исходной выборки (Seed Audience)
- Проблема фрагментации данных
- Источники данных для создания LAL
- Стратегии сегментации для LAL: от простых к продвинутым
- Как настроить Look-alike: краткий обзор площадок
- Похожая аудитория ВКонтакте и myTarget
- Яндекс Директ (Яндекс Аудитории)
- Типичные ошибки при работе с похожими аудиториями
- Чек-лист: готовы ли вы к запуску эффективного LAL
Что такое Look-alike модель и как это работает
Look-alike — это алгоритмическая технология, использующая машинное обучение (ML) для поиска пользователей, чьи цифровые профили совпадают с профилями пользователей из заданной вами исходной выборки. В профессиональной среде часто используется аббревиатура LAL или сленговое «лукэлайк».
Процесс моделирования выглядит следующим образом:
Процесс моделирования выглядит следующим образом:
- Сбор эталона (Seed Audience). Вы передаете рекламной системе (например, LAL Яндекс Директ или VK Реклама) список идентификаторов ваших клиентов (email, телефоны, ID устройств).
- Анализ признаков. Алгоритмы платформы анализируют эту группу по сотням параметров. Учитывается все: от демографии и географии до неочевидных поведенческих паттернов (время активности в сети, посещаемые категории сайтов, частота покупок, интересы к смежным тематикам).
- Поиск цифровых двойников. Система сканирует собственную базу пользователей и присваивает каждому степень сходства (similarity score) с вашим эталоном.
- Формирование сегмента. В итоговую look-a-like аудиторию попадают пользователи с наиболее высоким коэффициентом сходства.
Зачем бизнесу Look-alike: 4 главные задачи
Использование LAL в маркетинге решает задачи, сложные для стандартного таргетинга по ключевым словам или широким интересам.
- Масштабирование (Scale). Когда горячий спрос в поиске выкуплен, а таргетинг по широким интересам приносит слишком холодный трафик, LAL аудитория позволяет найти новых людей, с высокой вероятностью заинтересованных в предложении.
- Снижение CAC (Customer Acquisition Cost). Часто похожая аудитория показывает более высокую конверсию (CR) по сравнению с холодным таргетингом. Алгоритм заранее отфильтровывает нерелевантных пользователей, снижая итоговую стоимость привлечения клиента.
- Вывод новых продуктов. При запуске новой линейку товаров без истории продаж можно построить LAL на основе покупателей схожих категорий (Cross-sell LAL).
- Оптимизация воронок. Технология позволяет искать людей, похожих на пользователей, совершивших микро-конверсии: тех, кто провел на сайте более 5 минут, скачал whitepaper или добавил товар в корзину.
Качество исходной выборки (Seed Audience)
Главный принцип работы алгоритмов машинного обучения — Garbage In, Garbage Out («Мусор на входе — мусор на выходе»). Эту фундаментальную проблему часто игнорируют при настройке LAL в рекламе.
Загрузка в рекламный кабинет списка всех посетителей сайта за месяц, включая случайных прохожих и ботов, приведет к тому, что алгоритм найдет миллионы таких же случайных пользователей. Для эффективности lookalike аудитории исходная выборка должна состоять из ваших лучших или наиболее целевых клиентов.
Загрузка в рекламный кабинет списка всех посетителей сайта за месяц, включая случайных прохожих и ботов, приведет к тому, что алгоритм найдет миллионы таких же случайных пользователей. Для эффективности lookalike аудитории исходная выборка должна состоять из ваших лучших или наиболее целевых клиентов.
Проблема фрагментации данных
Данные о клиентах часто разрознены: история покупок лежит в CRM, поведение на сайте — в логах веб-трекинга, а реакции на рассылки — в ESP-платформе. Без объединения этих данных невозможно выделить действительно ценный сегмент.
Для решения этой задачи используются платформы клиентских данных (CDP). Технология IDGraph в CleverData Join позволяет «склеивать» разрозненные идентификаторы (cookie, email, телефон) в Единый профиль клиента (Single Customer View). Наличие полного профиля дает возможность отфильтровать аудиторию по LTV, частоте покупок или предпочтениям, создав идеальную Seed Audience для загрузки в рекламу.
Для решения этой задачи используются платформы клиентских данных (CDP). Технология IDGraph в CleverData Join позволяет «склеивать» разрозненные идентификаторы (cookie, email, телефон) в Единый профиль клиента (Single Customer View). Наличие полного профиля дает возможность отфильтровать аудиторию по LTV, частоте покупок или предпочтениям, создав идеальную Seed Audience для загрузки в рекламу.
Источники данных для создания LAL
Качество источника определяет точность попадания. Рассмотрим основные варианты от наименее к наиболее эффективным:
Посетители сайта (Pixel Data).
Клиентская база (CRM-list).
Мобильные идентификаторы (IDFA/GAID).
Обогащенные сегменты из CDP.
Посетители сайта (Pixel Data).
- Как собирается: Через пиксель рекламной системы.
- Плюсы: Большой охват, быстрый сбор.
- Минусы: Низкая точность, много «шума» и ботного трафика. Подходит преимущественно для товаров массового спроса.
Клиентская база (CRM-list).
- Как собирается: Выгрузка телефонов и e-mail адресов.
- Плюсы: Высокая точность — это реальные клиенты, совершившие оплату.
- Минусы: Низкий Match Rate (процент найденных пользователей в рекламной сети), быстрое устаревание данных.
Мобильные идентификаторы (IDFA/GAID).
- Как собирается: Из мобильных приложений.
- Плюсы: Высокая точность для app-кампаний.
- Минусы: Ограничения конфиденциальности (iOS ATT).
Обогащенные сегменты из CDP.
- Как собирается: CDP CleverData Join объединяет онлайн и офлайн данные, фильтрует их и автоматически передает в рекламные кабинеты.
- Плюсы: Максимальная точность. Вы можете построить LAL модель на сегменте «Клиенты с LTV > 10 000 руб., купившие за последние 30 дней и не обращавшиеся в поддержку».
Стратегии сегментации для LAL: от простых к продвинутым
Эффективность look a like аудитории напрямую зависит от выбранного образца.
Как настроить Look-alike: краткий обзор площадок
Принцип работы похожей аудитории схож на всех платформах, однако существуют нюансы в работе с данными.
Похожая аудитория ВКонтакте и myTarget
Платформы VK (VK Ads, myTarget) обладают масштабным массивом данных о пользователях социальных сетей (ВКонтакте, Одноклассники) и проектов VK.
- Источники: Списки пользователей (CRM), события из мобильных приложений, данные счетчика Top.Mail.Ru.
- Особенность: Требует загрузки списков от 1000 уникальных записей, но для качественного обучения рекомендуется от 2000–5000. В VK Рекламе look-alike создается непосредственно внутри группы объявлений как настройка таргетинга.
Яндекс Директ (Яндекс Аудитории)
Яндекс использует технологию Crypta для анализа поведения пользователей в поиске и на сайтах РСЯ.
- Источники: Сегменты Яндекс Метрики, загружаемые данные (CRM), данные геолокации.
- Особенность: Аудитория look alike Яндекс позволяет регулировать точность и охват ползунком. Повышение точности снижает охват, и наоборот. Данные обрабатываются дольше, поэтому обновлять списки вручную неудобно — эффективнее использовать API-коннекторы.
Типичные ошибки при работе с похожими аудиториями
Даже правильная look alike модель может сработать плохо при наличии ошибок на этапе подготовки:
- Слишком маленькая выборка. При размере исходного сегмента менее 1000 человек (минимум для большинства систем) алгоритму не хватает данных для выявления закономерностей. Результат будет случайным.
- Слишком разнородная выборка. Смешивание B2B-клиентов и розничных покупателей в одном сегменте снижает эффективность. Паттерны их поведения кардинально отличаются, и lookalike filter не сможет построить точный портрет.
- Использование устаревших данных. Поведение пользователей меняется. Построение LAL на базе клиентов, купивших год назад, приведет к поиску людей с устаревшими паттернами, которые могут потерять актуальность.
- Отсутствие исключений. Запуская рекламу на LAL, обязательно исключайте из показа своих текущих клиентов (Seed Audience) для оптимизации бюджета.
Чек-лист: готовы ли вы к запуску эффективного LAL
Отвечая на вопрос «Что такое look alike для моего бизнеса?», важно понимать техническую готовность. Перед запуском кампании проверьте себя по пунктам:
- Данные о клиентах из разных источников (сайт, CRM, оффлайн) объединены и дедублицированы.
- Выделен сегмент «золотых» клиентов (High LTV) или пользователей, совершивших целевое действие недавно.
- Размер исходной выборки превышает 1000 уникальных пользователей после матчинга.
- Настроена автоматическая передача обновлений сегмента в рекламные кабинеты (через API или коннекторы).
- Исходная аудитория добавлена в список исключений рекламной кампании.
CDP CleverData Join — это экспертная платформа с командой внедрения. Закажите демо и узнайте, как она поможет вашему бизнесу в цифрах
Хотите усилить ваш маркетинг?
Пишите! Проведем консультацию и расскажем какие кейсы можно внедрить в ваш бизнес!
Читайте также: