Похожие аудитории в Директе: как запустить рост без удачи на стороне

Иногда кажется, что реклама уже упёрлась в потолок: ретаргетинг крутится, конверсия держится, а новые клиенты приходят слишком медленно. В такие моменты на сцену выходит инструмент, который умеет находить людей, похожих на ваших лучших покупателей. Он не магический, зато предсказуемый и очень практичный, если делать всё с умом.

Речь о похожих аудиториях Яндекс Директ. Ниже разберём, как они устроены, когда дают реальный прирост, какие настройки в первую очередь трогать и чего избегать. Пойдем шаг за шагом, с примерами и короткими историями из практики.

Что такое похожие аудитории и с чего начать

Если объяснять простыми словами, look a like аудитории в яндекс директ — это группа пользователей, которых алгоритм нашёл по схожести с вашим исходным сегментом. Исходником могут быть покупатели, лиды высокой ценности, активные пользователи приложения. Машина не копирует людей из сегмента, а ищет похожие модели поведения и интересов в больших массивах данных.

Частый запрос звучит так: look a like аудитории в яндекс директ что это и чем они отличаются от ретаргетинга. Отличие принципиальное. Ретаргетинг догоняет уже знакомых вам пользователей, похожая аудитория Яндекс Директ ищет новых. Это инструмент масштабирования, а не догонялки, и подход к креативам и ставкам у него особенный.

Коротко о том, как работает схожесть

Под капотом используется модель, которая обучается на исходном сегменте. Алгоритм смотрит на сотни признаков: поведение в сети, рабочие интересы, гео, устройства, вероятность покупки категории. Итогом становится профиль, по которому и подбирается новый круг пользователей.

Управлять моделью напрямую нельзя, зато можно повлиять на основу. Хорошее семя сегмента и разумные исключения решают половину результата. Точность всегда конфликтует с охватом, это нормально. На старте берите более точную настройку, потом постепенно расширяйте.

Чем это отличается от похожих в других платформах

Концепция похожих сегментов похожа у всех крупных рекламных систем. Разница в источниках данных и качестве покрытия. В экосистеме Яндекса сильные сигналы даёт Метрика, AppMetrica и собственные данные площадок. Это помогает находить аудитории для локального бизнеса, услуг и e-commerce внутри страны.

Если вы работали с look-alike в соцсетях, основной принцип знаком. В Директе параметры чуть другие и есть свои нюансы по атрибуции и допустимым источникам. Важно не переносить слепо прошлые правила, а настроить тест на своей базе.

Источники исходных сегментов: из чего лепим «семена»

Источником может быть почти любой сегмент с понятной бизнес-ценностью. Чем яснее цель, тем выше шанс, что результативные признаки поймаются моделью. В реальных проектах лучше всего показали себя транзакционные списки и события, близкие к покупке.

Ниже собрал популярные источники и кратко расписал, что в них сильного, а где подстерегают риски. Это не догма, но хорошая отправная точка для выбора.

Требования к качеству «семян»

Самый частый вопрос про минимальные объёмы. Практика показывает, что меньше тысячи уникальных пользователей в исходнике дают нестабильный результат. Чем больше и чище сегмент, тем надёжнее. Оптимально собирать 5–10 тысяч событий или идентификаторов, если позволяет бизнес.

Гомогенность важнее широты. Один сегмент из покупателей одного кластера работает лучше, чем смешанный из всех подряд. Недавние данные выигрывают у исторических, особенно в категориях с ярко выраженной сезонностью.

Примеры удачных и неудачных семян

Интернет-магазин одежды собирает тех, кто купил 2 раза за 90 дней, средний чек выше медианы. Получается прекрасное семя на повторную ценность. Из него делаем похожий сегмент, исключаем текущих клиентов, проверяем точную настройку и расширяем до умеренной.

Пример провала. Сегмент на «клики по кнопке Узнать цену», где полсайта кликает ради интереса. Алгоритм учится на шуме, похожая аудитория тянет низкое качество трафика, CPA растёт. Чистим цель, переопределяем событие, собираем достаточно объёма и только потом снова строим LAL.

Пошаговая настройка: от сегмента до группы объявлений

Сначала создайте сегмент в Яндекс.Аудиториях. Подключите источник: CRM, Метрика, AppMetrica или пиксель. Проверьте, что сегмент обновляется автоматически, и добавьте исключение текущих клиентов, если задача в новых продажах. После модерации создайте схожий сегмент на основе этого источника.

Дальше идём в Директ. Добавьте новый сегмент в аудиторные условия и вынесите его в отдельную группу. Это упростит анализ ставок, текстов и конверсий. В стратегиях лучше стартовать со смарт-оптимизацией под конверсию, но не забывайте про дневные лимиты и адекватное окно обучения.

Где пригодится lal аудитория в яндекс директ

Вы хотите масштабировать лучший георегион, но локальных запросов мало. LAL даёт холодный охват с признаками покупательского поведения, чего не хватает ключевым словам. При этом можно держать строгий таргетинг по устройствам и времени, чтобы не размывать бюджет.

Вторая частая задача — поддержка бренда в сезон. Добавьте похожие на тех, кто покупал в этот же сезон год назад. Сегмент получается очень «вовремя», а креативы можно подсобрать с учётом прошлых трендов.

Настройки точности и охвата

При создании похожего сегмента вы выбираете степень схожести. Чем выше точность, тем меньше людей попадёт в аудиторию и тем выше ожидаемая конверсия. Расширение добавляет охват и снижает предсказуемость. Универсального числа нет, но постепенное расширение после первой выборки работает лучше всего.

Стартовая логика простая. Берём узкую схожесть, тестируем отдельной группой, собираем статистику 7–14 дней, затем пробуем более широкий вариант. По эффективности оставляем оба, если метрики держатся, или отсекаем расширенный, если CPA расползается.

Исключения и пересечения

Похожая аудитория любит перемешиваться с ретаргетингом, поэтому сразу закладывайте исключения. Уберите текущих клиентов, посетителей корзины и другие тёплые сегменты, если цель поиск новых пользователей. Это избавит от каннибализации и двойного учёта конверсий.

Отдельно проверьте пересечения между несколькими LAL. Если они построены на близких исходниках, они часто «едят» одних и тех же людей. Решение простое: разные группы, разные ставки, продуманная приоритизация и аккуратные эксперименты.

Креативы и посадочные под похожие сегменты

Похожие сегменты — это холодная аудитория. Не просите её купить здесь и сейчас, если товар сложный. Помогают короткие выгоды, понятные призывы, социальное доказательство. Для категорий с быстрым решением подойдут простые офферы и скидки, но аккуратно с агрессией в тексте.

Если товар дорогой, дайте лёгкий первый шаг: квиз, расчёт стоимости, консультация. Полезно подстроить сообщения под исходный сегмент. Если брали семя на подписки, говорите о пользе контента, а не о цене продукта. Логика перехода должна считываться без объяснений.

Примеры, которые сработали у нас

В b2b-сервисе мы строили LAL по заявкам со статусом «приоритетные». В креативах убрали все «лучшие», «уникальные», оставили конкретику: 3 кейса в одной отрасли, пример экономии в рублях, срок внедрения. Конверсия выросла в 1.6 раза относительно холодного контекста по общим ключевым.

В нише мебели LAL по покупателям за последние 60 дней показал хороший отклик на объявления с визуализацией и обещанием замера в удобное время. Когда добавили сразу «скидка 30%», конверсия в заявку упала. Работает не громкость, а соответствие ожиданиям похожей группе.

Как измерять результат и не запутаться в атрибуции

Для похожих сегментов важна согласованность атрибуции. Если в Метрике окно короткое, а цикл сделки длинный, алгоритм не успеет обучиться. Проверьте цели, источники данных и назначение стратегии. Наблюдаемая конверсия часто подтягивается после первой недели, когда оптимизатор собирает сигналы.

Сравнивайте с контрольной группой, а не только с усреднённым аккаунтом. Лучший вариант — параллельный тест с равными бюджетами и одинаковыми креативами. На уровне метрик смотрите CPA или tCPA, долю нового трафика, частоту показов, глубину визитов и долю отказов.

Мини-план теста на 14 дней

Дни 1–3. Запуск узкой схожести, отдельная группа, стратегия на конверсию, мягкий дневной лимит. Проверяем корректность данных и наличие конверсий.

Дни 4–7. Стабилизируем ставки, не крутим креативы каждые сутки, сдерживаем частоту показов. Оцениваем качество трафика и первые целевые действия.

Дни 8–10. Подключаем второй сегмент с более широким охватом, дублируем креативы для чистого сравнения. Следим за пересечениями и исключениями.

Дни 11–14. Фиксируем результаты по CPA и конверсии, оставляем лучший вариант, проигравший отправляем на паузу или переработку. Оцениваем вклад в новые пользователи и влияние на брендовый трафик.

Типичные ошибки и способы их исправить

Ошибка номер один — семя из микроконверсий. Клики по баннеру, просмотр одной страницы, пролист до конца. Алгоритм честно ищет людей с таким же поведением, а вам нужны покупатели. Исправление простое: выбираем событие ближе к бизнес-результату, пусть объём будет меньше, зато качество выше.

Ошибка номер два — кампания смешивает ретаргетинг, ключевые слова и LAL в одной группе. Ставки скачут, отчётность мутнеет, победителей не видно. Разведите всё по группам, задайте разные KPI и проверьте перекрытия.

Ошибка номер три — слишком быстрое расширение. Видим хорошие первые дни и добавляем охват на максимум. В итоге платим за лишние показы. Правильный ход: закрепить успех узкой настройки, собрать достаточно конверсий и только потом расширяться ступеньками.

Где lal яндекс директ раскрывается сильнее

Категории с широкой аудиторией и чёткой пользой: подписные сервисы, товары повседневного спроса, локальные услуги с понятной географией. Здесь похожие сегменты помогают выйти за пределы семантики, не теряя релевантности. Это особенно заметно на рынках, где ключевые запросы уже выжаты.

Во второй группе — приложения с хорошими сигналами из AppMetrica. Если в приложении есть события с явным ценностным смыслом, похожие по ним работают уверенно. Главное, чтобы атрибуция не теряла покупки при переходах между устройствами.

B2B и длинные циклы

В B2B часто мало событий, зато они дорогие. Сегменты из квалифицированных заявок выстреливают лучше, чем из всех лидов подряд. Не бойтесь подключать офлайн-склейку с CRM, чтобы корректно досчитывать сделки.

Один из кейсов: промышленное оборудование, чек высокий, заявок мало. Построили LAL на «SQL» за 6 месяцев, разделили на регионы, исключили конкурентов по доменам. Через месяц получили стабильный поток форм с приемлемой CPL, а доля квалифицированных выросла на треть.

Право и данные: что нужно держать в голове

Работая с CRM, удостоверьтесь, что соблюдены требования по персональным данным и рекламным идентификаторам. Идентификаторы должны использоваться с согласия пользователей и по назначению. Списки чистим от дублей и ошибок, хранение и передача соответствуют политике компании.

При загрузке в Яндекс.Аудитории данные хешируются, что снижает риски. Но юридическая ответственность за законность источника всё равно на рекламодателе. Не пренебрегайте консультацией с юристом, если сомневаетесь в формулировках согласий.

Стратегии ставок и бюджеты

Автостратегии под конверсию обычно справляются лучше, чем ручные. Но им нужно время и минимальная частота конверсий. Если событий мало, можно временно использовать прокси-цели, близкие к деньгам, и постепенно переключаться на основную.

Бюджет планируйте с запасом на обучение. Слишком тугой лимит мешает оптимизации и приводит к странным колебаниям показов. Плавно масштабируйте, не превышая шагов по 20–30 процентов каждые несколько дней.

Корректировки и расписание

Похожим сегментам полезны корректировки по устройствам и времени суток. Если видите, что мобильный трафик конвертится хуже, не стесняйтесь снижать ставки. Но проверяйте, не срезаете ли при этом важные охваты в вечерние часы.

Геокорректировки лучше задавать исходя из логистики и маржинальности. Для офлайна и услуг оставьте приоритет своим зонам доставки. Избыточный охват в соседних регионах часто добавляет кликов без заказов.

Как удерживать качество при масштабировании

Главная опасность масштаба — расползание портрета. После первых успехов легко размыть аудиторию и потерять рентабельность. Держите в резерве «якорные» сегменты с высокой ценностью и периодически обновляйте исходники.

Используйте ротацию креативов. Аудитория выгорает, а одно и то же сообщение быстро теряет силу. Небольшие замены в тексте и картинке каждые 2–3 недели поддерживают CTR и помогают оптимизатору искать новые карманы эффективности.

Немного личного опыта

Первый раз я попробовал LAL для небольшого курса, где заявки шли неровно. Забрал семя из 300 оплаченных за 60 дней, сделал узкую копию и расширенную. Узкая дала меньше кликов, но в 2 раза ниже CPA. На втором месяце расширение подтянулось после доработки посадочной, а общая доля новых студентов выросла на четверть.

Другой опыт был болезненнее. Мы взяли исходник из «добавили в избранное» для маркетплейса. На бумаге это казалось горячим действием, а по факту — никак не коррелировало с покупкой. Пришлось перестроиться на оплату и вернуть доверие к инструменту через более строгий контроль данных.

Работа с посадочными страницами

Посадочные для похожих должны отвечать на вопрос «почему мне это может быть интересно». Вы не можете ссылаться на предыдущее взаимодействие, для человека это первый контакт. В текстах полезна конкретика и повод остаться подольше: калькулятор, подборщик, быстрый квиз.

Технично проверьте скорость загрузки на мобильных. Похожие сегменты часто приводят новый трафик, который не готов ждать. Потери на первых секундах не видны в отчётах кампаний, но очень хорошо ощущаются в кассе.

Нейминг и порядок в аккаунте

Каждому похожему сегменту — понятное имя. Источник, окно, тип события, степень схожести. Через месяц вы сами себе скажете спасибо, когда будете разбирать, что сработало.

Группы объявлений лучше разграничить по степени схожести и типу креативов. Это упростит масштабирование удачных связок и позволит быстро отключать провальные.

Когда лучше отказаться от похожих

Если у вас нет стабильной конверсии и исходника хотя бы минимального объёма, инструмент может съесть бюджет без смысла. Первоочередная задача — наладить сайт, цели и базовую семантику. Похожие работают на плечах этой основы.

Ещё один повод притормозить — маленький локальный рынок с узкой нишей. Иногда проще вручную собрать аудиторные условия и интересы, чем ждать, пока модель накопит сигналы. Не бойтесь выбирать классические подходы, если масштаб небольшой.

Короткий чек-лист перед запуском

Соберите исходный сегмент с явной ценностью для бизнеса и достаточным объёмом. Убедитесь, что данные свежие и обновляются автоматически. Исключите текущих клиентов и пересекающиеся сегменты, если цель новые продажи.

Вынесите LAL в отдельные группы и задайте понятные KPI. Начните с узкой схожести и плавно расширяйте. Проверьте посадочные, скорость, трекинг и окно атрибуции.

Про ключевые слова и похожие одновременно

Часто спрашивают, стоит ли крутить ключевые слова параллельно с похожими. Ответ да, если бюджеты позволяют. Эти подходы дополняют друг друга и открывают разную полку спроса.

Контекст по словам ловит явное намерение, lal аудитория в яндекс директ вытаскивает потенциальных покупателей на основе поведения. Аналитика должна учитывать вклад каждого канала, а распределение бюджета опираться на CPA и долю новых пользователей.

Редкие, но полезные приёмы

Соберите отдельный сегмент для LAL из клиентов с высоким LTV и низкой возвратностью. Это убирает случайные импульсные покупки и фокусируется на ценности. Экспериментируйте с окнами 30, 60 и 90 дней, иногда «средняя давность» работает устойчивее, чем совсем свежие или старые события.

Если у вас много SKU, строите отдельные LAL по кластерам товаров, а не по общей корзине. Для техники и аксессуаров портреты слишком разные. Разведённые сегменты лучше держат рентабельность.

Вопросы, которые полезно задать себе до старта

Чётко ли определена ценность исходного сегмента, нет ли в нём шумовых событий. Готов ли сайт конвертировать холодный трафик без лишних препятствий. Есть ли запас бюджета на период обучения и заранее ли выбран KPI для сравнения.

Понимаете ли вы, как будете расширять и когда остановитесь. С каким сигналом свяжете фаворитные креативы и как проверите выгорание. Ответы на эти вопросы экономят недели тестов.

И ещё немного о терминологии

Встречаются разные формулировки: lal яндекс директ, look a like аудитории в яндекс директ, похожая аудитория Яндекс Директ. По сути все говорят об одном. В интерфейсах Яндекса чаще используется слово «схожие» или «похожие сегменты», и создаются они в Яндекс.Аудиториях.

Не зацикливайтесь на названии. Важно, чтобы внутри было качественное семя, а снаружи — аккуратно выстроенная кампания. Тогда любой ярлык будет соответствовать реальному результату.

Что делать после первых результатов

Если метрики устраивают, масштабируйте аккуратно. Добавляйте регионы с сильными логистическими возможностями, расширяйте степень схожести на один шаг, проверяйте частоту и долю новых пользователей. Ротация креативов и периодическая пересборка исходника помогают удерживать уровень.

Если результат слабый, возвращайтесь к источнику правды. Проверьте цель, исключения, пересечения и посадочную. Иногда помогает простая переборка креативов, но чаще дело в семени и сигнале. Как только эти два пункта в порядке, похожие начинают «ехать» сами.

Последние штрихи

Похожие аудитории в Директе дают то, чего не хватает классическому контексту: аккуратное расширение в сторону людей, которые еще не ищут ваш бренд, но уже ведут себя как будущие клиенты. Ключ к стабильности прост и одновременно требовательный. Хорошая основа в виде исходника, дисциплина в настройках и терпение на период обучения.

Не пытайтесь победить инструмент хитростью. Он честно копирует то, чем вы его кормите. Дайте ему точный ориентир, соблюдайте чистоту данных, не торопитесь с расширением, и тогда lal аудитория в яндекс директ будет не красивым термином, а рабочим рычагом роста.