Look-alike (похожие аудитории)
Алгоритмически подобранная аудитория, похожая на существующих клиентов.
Look-alike (LAL, двойники) — аудитория, которую рекламная система находит по поведенческому сходству с загруженной базой (клиенты, подписчики, посетители сайта). Обычно настраивается процент схожести 1–10%: чем меньше, тем точнее, но уже. Эффективна когда исходная база от 1000 человек. Идеальный seed-сегмент — не все клиенты, а топ-20% по LTV: тогда LAL находит «двойников» самых ценных покупателей.
Интернет-магазин загрузил в VK Ads базу из 3400 клиентов с LTV > 15к ₽. LAL 1% (похожие на seed) дал CPA 680 ₽, LAL 5% — 1420 ₽, холодная ЦА по интересам — 2800 ₽. Самый узкий LAL окупался в 4 раза лучше широкого таргета.
Обновляйте seed-аудиторию каждые 2–3 месяца. Старая база → устаревшие «двойники» → падающий CR. Свежие данные о покупателях дают на 30–50% более дешёвые лиды.
