Что такое look a like аудитория при работе с рекламой
Коротко
Look-alike аудитория — это группа людей, которую рекламная система подобрала похожей на ваш исходный список клиентов. Вы загружаете в кабинет данные тех, кто уже купил или оставил заявку, алгоритм находит в них общие признаки и показывает рекламу людям с такими же признаками. По-русски её называют похожей аудиторией, а сам список клиентов, от которого строят подбор, — исходной аудиторией.
Как работает похожая аудитория
Работа начинается с исходного списка. Это могут быть покупатели из CRM, номера телефонов и адреса почты клиентов, посетители сайта, которые сделали заказ, или люди, отправившие заявку. Список загружают в рекламный кабинет, и он превращается в пользовательскую аудиторию.
Дальше алгоритм рекламной системы изучает признаки этого списка: что у людей общего в поведении и интересах, какие действия они совершают в сервисе. По этим признакам система собирает группу людей, похожих на исходных клиентов. Исходную аудиторию можно исключить, если такая настройка доступна в кабинете. Рекламу показывают уже этой группе.
Чем больше и чище исходный список, тем точнее подбор. Список из десяти случайных адресов не даёт алгоритму ничего: закономерности в нём не видно. Список из тысяч реальных покупателей даёт системе материал, на котором она находит похожих людей.
Откуда брать исходный список
- Покупатели из CRM — самый ценный источник: это люди, которые уже заплатили, а не просто зашли на сайт.
- Заявки, которые дошли до сделки, — если заявок много, а продаж мало, берите в исходный список только покупателей.
- Посетители сайта, совершившие целевое действие: оформили заказ, отправили форму, позвонили.
- Подписчики рассылки и участники сообщества, если среди них есть реальные клиенты.
- Клиенты, пришедшие по конкретному товару или услуге, — тогда похожая аудитория подбирается под этот товар, а не под компанию целиком.
Узкий и широкий подбор
Рекламные системы дают выбрать, насколько строго искать похожих. Узкий подбор берёт людей, наиболее близких к исходному списку, но сама группа получается небольшой. Широкий подбор охватывает больше людей при умеренном сходстве. Это видно в настройках похожих аудиторий: например, TikTok предлагает три размера — узкий, сбалансированный и широкий, а минимальный размер исходной аудитории для построения — 1000 человек.
Правило простое: начинают с узкого подбора, потому что он ближе к вашим покупателям, и смотрят, хватает ли охвата и заявок. Когда узкая группа исчерпана и цена заявки выросла, переходят к более широкой. Широкий подбор даёт больше показов, но и больше случайных людей, поэтому его проверяют по продажам, а не по кликам.
Что изменилось в Google
В Google Ads похожие сегменты для кампаний Demand Gen переводят в режим подсказки: переход идёт поэтапно в течение 2026 года, начало — с марта 2026 года. Исходный список перестаёт быть жёстким фильтром и становится сигналом для моделей Google: система может показать рекламу людям за пределами порога сходства, чтобы выполнить цель кампании по конверсиям или цене действия. В отчёте по аудиториям такие сегменты помечают меткой «signal». У рекламодателей будет возможность отказаться от этого изменения — настройки в интерфейсе появятся позже в течение года.
Для рекламодателя это значит, что похожая аудитория всё меньше работает как точный список и всё больше — как подсказка алгоритму, кого искать. Проверять её по продажам нужно так же строго, как и раньше.
Похожая аудитория и обычный таргетинг по интересам
| Look-alike | Таргетинг по интересам | |
|---|---|---|
| Откуда берётся группа | Из ваших клиентов через алгоритм | Из категорий интересов и поведения, которые выбрали вручную |
| На чём основан выбор | На общих признаках ваших покупателей | На предположении, что интерес совпадает с потребностью |
| Точность | Выше, если исходный список чистый и большой | Зависит от того, насколько точно угадали категорию |
| Когда обновлять | Когда исходный список заметно вырос или изменился состав клиентов | Когда меняется продукт или сезон |
Частые вопросы
Чем look-alike аудитория отличается от ретаргетинга?
Ретаргетинг показывает рекламу тем, кто уже был у вас: заходил на сайт, смотрел товар, бросил корзину. Похожая аудитория помогает найти людей с признаками ваших клиентов. Чтобы сосредоточиться на новых людях, исходную аудиторию исключают в настройках, если площадка это позволяет. Ретаргетинг возвращает, look-alike приводит новых.
Сколько клиентов нужно, чтобы построить похожую аудиторию?
У каждой рекламной системы свой минимум. В TikTok минимальный размер исходной аудитории для построения — 1000 человек. Для ВКонтакте и Яндекс Директа минимум смотрят в справке кабинета на дату настройки: правила там меняются. Если исходный список меньше минимума, систему он не примет.
Можно ли строить похожую аудиторию на посетителях сайта?
Да, посетители сайта — частый источник. Но если брать всех, кто зашёл, в список попадут случайные люди, и алгоритм найдёт похожих на них. Берите тех, кто совершил целевое действие: оформил заказ, отправил заявку, позвонил.
Почему похожая аудитория не даёт заявок?
Причин обычно три. Исходный список грязный: в нём случайные адреса или посетители без покупок. Слишком широкий подбор, и в группу попали далёкие от ваших клиентов люди. Или само объявление не отвечает на вопрос покупателя. Сначала проверяют список и размер подбора, потом текст объявления.
Как проверить, что похожая аудитория работает?
Сравнивают её с другой аудиторией по продажам, а не по кликам: сколько заявок дошло до оплаты и сколько стоила одна продажа. Для этого нужна связка рекламы с CRM, иначе в кабинете видно только клики и заявки, а деньги — нет.
Нужна ли похожая аудитория, если реклама уже приносит заявки?
Нужна, когда упёрлись в потолок: узкая аудитория исчерпана, цена заявки растёт, а покупателей нужно больше. Похожая аудитория — способ расширить охват, не теряя связи с теми, кто уже покупает.
Читать в журнале
Когда похожая аудитория не приносит продаж
Понять, где теряются деньги: в списке, в настройках или в обработке заявок
Похожая аудитория работает только на чистом исходном списке и честной обработке заявок. Если в CRM не видно, кто купил, а кто нет, настроить её правильно нечем, и реклама уходит на похожих на случайных людей.
Я прохожу путь каждой заявки от рекламы до оплаты: выгружаю кабинеты и CRM, слушаю звонки, проверяю, как быстро и что отвечают клиенту, и нахожу, на каком шаге уходят деньги. Вы получаете карту потерь в рублях и порядок, что исправлять первым.