Как создать look-alike аудиторию в Яндексе и проверить ее эффективность

Look-alike, или сегмент похожих пользователей, помогает найти новую аудиторию, чьи интересы и поведение напоминают клиентов из вашего исходного сегмента. Для запуска потребуется собственный готовый сегмент в Яндекс Аудиториях. Затем нужно выбрать степень сходства, дождаться обработки и подключить результат в Яндекс Директе. Главная сложность здесь не в интерфейсе, а в качестве исходных данных: если смешать покупателей, случайные лиды и нецелевые обращения, алгоритм будет искать людей, похожих сразу на все эти группы.

Что такое look-alike аудитория и как она формируется

Похожий сегмент — производная аудитория, которую Яндекс формирует на основе одного вашего собственного сегмента. Система анализирует интересы и поведение пользователей исходной группы и подбирает других людей с похожими признаками. Пользователи из исходного сегмента в новую аудиторию не включаются, поэтому инструмент подходит именно для расширения охвата, а не для повторной коммуникации с действующими клиентами.

Подбор связан с технологией Крипта. Она использует модели машинного обучения и поведенческие сигналы, чтобы оценивать принадлежность пользователя к определенным группам. Рекламодатель не получает личные сведения о конкретных людях: в сегментах используются анонимные идентификаторы.

Look-alike не означает, что каждый найденный пользователь обязательно совершит покупку. Это способ сузить поиск новой аудитории по сходству с известной группой, а итог зависит от продукта, предложения, креатива, стратегии кампании и качества исходного сегмента.

Когда похожая аудитория полезна, а когда лучше не спешить

Инструмент особенно уместен, когда у бизнеса уже накоплены данные о клиентах или посетителях и требуется масштабировать рекламу за пределы ретаргетинга. Например, можно создать отдельные исходные сегменты покупателей с повторными заказами, клиентов с высокой суммой покупки или пользователей, выполнивших ключевое действие в приложении.

Как выбрать качественный исходный сегмент

Хороший исходный сегмент объединяет пользователей по одному значимому для бизнеса признаку. Покупатели премиального тарифа и люди, которые один раз открыли страницу контактов, могут быть полезны по отдельности, но их не стоит смешивать в одном образце. Чем яснее причина, по которой пользователь попал в группу, тем понятнее будет бизнес-гипотеза теста.

Для разных гипотез создавайте отдельные исходные группы. Например: «покупатели за последние 90 дней», «клиенты с повторной покупкой» и «пользователи с маржинальным заказом». Затем сравнивайте похожие сегменты между собой, не объединяя их в одно условие на первом тесте.

Какие данные можно использовать

Исходником может быть собственный сегмент, созданный из CRM-данных, идентификаторов мобильных устройств, данных Метрики, AppMetrica, геолокации или пикселя. Для похожей аудитории он должен иметь статус «Готов». Сегмент, доступ к которому предоставил другой пользователь, не подойдет: официальный интерфейс позволяет строить похожую аудиторию только на основе собственного сегмента.

Для CRM-файла достаточно одного обязательного поля: phone или email. Дополнительно можно передать external_id и другие поля. По действующим требованиям минимальный объем загрузки составляет 100 записей, максимальный размер файла — 1 ГБ, допустимые кодировки — UTF-8 и Windows-1251. Значения можно хешировать с помощью SHA-256. Новые MD5-хеши Яндекс не принимает с января 2025 года.

Как создать похожий сегмент в Яндекс Аудиториях

1. Откройте Яндекс Аудитории и убедитесь, что нужный собственный сегмент получил статус «Готов».
2. На вкладке «Сегменты» нажмите «Создать сегмент».
3. Выберите «Производный сегмент», затем «Похожий сегмент».
4. Задайте понятное название, в котором указаны источник и гипотеза, например «Повторные покупки — похожие — высокая точность».
5. Выберите исходный сегмент и настройте степень сходства.
6. Решите, нужно ли сохранять распределение по городам и типам устройств.
7. Запустите создание и дождитесь завершения обработки.

Чем строже требование сходства, тем меньше будет охват. Это не выбор между «правильной» и «неправильной» настройкой: высокая точность подходит для узкого первого теста, а более широкий сегмент — для следующего этапа масштабирования, если экономика кампании уже подтверждена.

По умолчанию система старается приблизить распределение нового сегмента по городам и устройствам к исходному. Если сохранить такое распределение не удается, могут быть подобраны наиболее похожие пользователи без учета этих признаков. Опции можно отключить, когда география или тип устройства несущественны для продукта, но это решение следует проверить отдельным тестом.

Обработка занимает не менее двух часов. Готовый сегмент должен иметь охват не менее 100 анонимных идентификаторов. Маленький итоговый охват — повод проверить исходные данные и выбранную степень сходства, а не автоматически расширять все настройки одновременно.

Как подключить похожую аудиторию в Яндекс Директе

Готовый сегмент можно применять в Директе для ретаргетинга и подбора аудитории, профиля пользователей и корректировок ставок. Конкретный способ зависит от типа кампании и задачи. Перед запуском полезно сверить доступные инструменты в категории сервисов для работы с Яндекс Директом.

Для чистого эксперимента создайте отдельную группу или кампанию и используйте один похожий сегмент. Не добавляйте туда одновременно посетителей сайта, широкие интересы и несколько разных CRM-групп: при таком смешении невозможно определить, какая аудитория обеспечила конверсии.

Название кампании, UTM-метки и цель аналитики должны однозначно указывать на тестируемый сегмент. При большом числе кампаний для управления размещениями можно рассмотреть Click.ru, однако сам факт использования внешнего инструмента не заменяет корректную структуру эксперимента.

Как проверить эффективность без самообмана

Сравнивайте похожую аудиторию не со всей рекламой аккаунта, а с заранее выбранным контрольным вариантом: другим способом привлечения холодной аудитории, более широким look-alike или отдельным сегментом на другом источнике. У вариантов должны совпадать предложение, креативы, период и модель атрибуции, насколько это возможно.

До запуска зафиксируйте основную метрику. Для интернет-магазина это может быть стоимость оплаченного заказа или рентабельность рекламных расходов, для B2B — стоимость квалифицированного лида, а не отправленной формы. Дополнительные показатели помогают диагностировать результат: CTR показывает реакцию на объявление, конверсия посадочной страницы — соответствие трафика предложению, а доля квалифицированных обращений — реальную ценность аудитории.

Сквозную оценку кампаний можно вести через Roistat Analytics или другую настроенную систему аналитики. Важно заранее согласовать окно атрибуции и не менять его в середине сравнения.

Как читать результаты теста

Низкий CTR при нормальной конверсии после клика чаще указывает на слабый креатив или слишком узкое обещание. Высокий CTR и низкая конверсия могут означать разрыв между объявлением и посадочной страницей либо недостаточную релевантность аудитории. Дешевые заявки при плохой квалификации — сигнал, что оптимизация идет по слишком ранней цели.

Не делайте вывод по одному дню или нескольким конверсиям. Учитывайте задержку между кликом и покупкой, недельную сезонность, изменения бюджета и параллельные акции. Если данных недостаточно, честный итог теста — «результат не определен», а не попытка объявить победителем вариант с минимальным случайным преимуществом.

Семь частых ошибок

1. Смешивать разные типы пользователей. Покупатели, лиды и посетители без целевого действия должны проверяться раздельно.
2. Использовать устаревшие данные. Старые клиенты могут отражать уже неактуальный ассортимент или позиционирование.
3. Сразу выбирать максимальный охват. Начните с понятной гипотезы, затем расширяйте аудиторию по результатам.
4. Объединять несколько сегментов в первом тесте. Это лишает эксперимент диагностической ценности.
5. Оптимизироваться по слабой цели. Клик по кнопке не равен продаже или квалифицированному обращению.
6. Менять настройки во время сравнения. Одновременная замена креатива, бюджета и аудитории не позволяет понять причину результата.
7. Оценивать только цену заявки. Учитывайте качество лида, выручку, маржу и повторные покупки, если эти данные доступны.

Частые вопросы

Можно ли создать похожую аудиторию из чужого сегмента?

Нет. Для создания производного похожего сегмента нужен собственный сегмент в статусе «Готов». Сегменты, к которым другой пользователь предоставил доступ, не подходят.

Попадут ли исходные клиенты в новый сегмент?

Нет. По правилам Яндекс Аудиторий пользователи исходного сегмента не включаются в сформированный похожий сегмент.

Сколько ждать создания аудитории?

Обработка не может занимать меньше двух часов. Фактическое время зависит от выбранных настроек.

Какой минимальный размер сегмента?

Для загрузки CRM-данных или ID устройств требуется минимум 100 записей. После обработки похожий сегмент получает статус «Готов», если его охват составляет не менее 100 анонимных идентификаторов. Это разные этапы и разные показатели.

Вывод

Look-alike полезен не как кнопка автоматического масштабирования, а как проверяемая гипотеза о новой аудитории. Соберите однородный собственный сегмент, очистите данные, выберите степень сходства и протестируйте его отдельно. Сравнивайте варианты по заранее выбранной бизнес-метрике и расширяйте охват только после подтверждения экономики. Так похожий сегмент становится управляемым инструментом, а не источником трафика с неясным качеством.