Хей, котаны! Не все маркетологи считают look-alike аудитории (схожие аудитории) сильным и эффективным инструментом. Эта разновидность кастомизированных аудиторий позволяет группировать пользователей по общим признакам или интересам. Чем меньше аудитория (от 1 до 10%), тем точнее совпадение. Однако в последнее время все больше маркетологов заявляют о неэффективности использования 1% lookalike-аудиторий.
Что случилось с 1% look-alike аудиториями?
Среди недовольных директор медийного агентства Digidust Пьер-Оливье Карлс. Компания использовала 1% look-alike аудитории с момента их запуска в далеком 2013 году. Для рекламных кампаний фирма активно использовала пиксель отслеживания. Именно один процент схожих аудиторий помогал компании добираться до той группы людей, о которых было мало что толком известно. Правда, пиксель отслеживания требует значительного трафика на сайт, но результат того стоит. Многие другие компании также отметили неэффективность использования 1% lookalike-аудиторий.
Специалисты отмечают, что в последнее время большую эффективность показывают 2% и 3% look-alike аудитории. Неплохие результаты показывали 4% и 7%. Правда, не во всех случаях. Первый вариант (2% и 3%) многим кажется предпочтительным. Все прочие рекомендации все же следует проверять и испытывать опытным путем.
Советуем почитать —
Google Ads: новые возможности настройки биддинговых стратегий
Facebook постоянно меняется, и среди прочих нововведений, которые ожидают маркетологов, запуск инструмента «Очистить историю». С его помощью пользователи смогут очистить или анонимизировать историю своих посещений в социальной сети. Инструмент повлияет не только на таргетирование, но и на использование look-alike аудиторий в том числе.
Принеси в жертву лайк и шеринг во славу бога Рандома, и профитный конверт будет сопутствовать тебе всю неделю!
