Похожая аудитория - Lookalike audience - Wikipedia

А похожая аудитория - это группа участников социальной сети, которые определены как имеющие общие характеристики с другой группой участников.[1] В эпоху цифровой рекламы это означает новый инструмент таргетинга для цифровой маркетинг, впервые инициированный Facebook, который помогает привлечь потенциальных клиентов в Интернете, которые могут иметь схожие интересы и поведение с существующими клиентами.[2] С тех пор, как Facebook представил эту функцию в 2013 году, его примеру последовали дополнительные рекламные платформы, в том числе Google Рекламы,[3] Outbrain,[4] Табула,[5] LinkedIn Ads[6] и другие.

Соображения

Похожая аудитория анатомирует существующих клиентов и их профили пользователей, чтобы найти общие черты между существующей аудиторией. Это помогает находить высококвалифицированных клиентов, которых раньше было трудно найти и найти.[7] Это расширяет потенциальную аудиторию в разных странах и распространяется на новые дифференцированные сегменты аудитории;[8] Такой подход экономит время и снижает затраты на рекламу для привлечения новой аудитории.

Чтобы быть эффективным,[9] Семя похожих на аудиторию должно быть однородным. Обычно это достигается с помощью последовательного поведения. Однородность «двойника» больше влияет на эффективность аудитории, чем размер этой выборочной группы. В Facebook минимальный размер семян-двойников - 100 пользователей из одной страны.[10] Facebook обычно рекомендует создавать сид из аудитории от 1000 до 50 000 пользователей.[10]

Похожие аудитории могут иметь ограниченное влияние на небольшие компании или стартапы из-за небольшого размера выборки существующей аудитории, что неизбежно приведет к недостаточным данным, полученным от текущей аудитории, и вмешательству со стороны выбросы. А именно не было бы высокого показатель отказов с сайтами этих компаний.[11]

Примеры семян

Маркетологи используют множество источников данных для создания похожих семян. Вот некоторые примеры двойников семян электронной коммерции:[12]

  • CRM -based - начальное число, основанное на списке адресов электронной почты или телефонных номеров клиентов, которые в прошлом взаимодействовали с компанией. Это может быть дополнительно сегментировано, например, клиенты с наивысшей пожизненной ценностью или прошлые покупки определенного продукта.
  • На основе конверсии - начальное число, основанное на пользователях, которые выполнили действие, например, отправку формы покупки или лида на веб-сайте.
  • На основе вовлеченности - начальное число, основанное на пользователях, сегментированных по степени вовлеченности, например, просмотренным страницам, времени, проведенному на сайте, просмотрам видео и т. Д.[13]

Методология

Facebook, например, делает три шага для создания похожей аудитории:[14]

  • Выберите исходную аудиторию, из которой хотите создать похожую аудиторию. Это может быть как поклонники страницы, так и посетители веб-сайта, списки клиентов и т. Д. Как правило, основная аудитория должна состоять минимум из 500 человек. Более крупные пулы повысят точность похожей аудитории.
  • Выберите конкретное место (страну или регион), чтобы найти похожую аудиторию.
  • Настройте размер аудитории. Facebook предлагает диапазон процентилей от 1% до 10%, указывающих размер совокупного населения выбранных местоположений. Большая аудитория обеспечивает более широкий охват, но меньшая аудитория похожа на более таргетированную, что означает, что рекламу видит меньшее количество людей, но они, вероятно, будут лучше соответствовать характеристикам исходной аудитории.

Дебаты

Одно исследование показало, что инструмент похожей аудитории в некоторой степени хорошо помогает в общих рекламных результатах.[15] Он также указан как важная тенденция оплата за клик (PPC) Делийской школой интернет-маркетинга.[16] Однако споры по поводу такой третьей стороны поведенческий таргетинг Использование данных для цифрового маркетинга также не прекратилось, поскольку использование данных клиентов противоречит настройкам конфиденциальности в Интернете.[17]

В 2019 году Facebook ввел ограничения, чтобы остановить дискриминационный таргетинг на аудиторию в соответствии с почтовым индексом, уровнем дохода и демографическими данными (возрастом и полом).[18]

Рекомендации

  1. ^ "ЗАКАЗЧИК НА FACEBOOK - NCMA" (PDF). google.com.hk. Получено 18 марта 2018.
  2. ^ «Как использовать похожие аудитории Facebook | WordStream». www.wordstream.com. Получено 18 марта 2018.
  3. ^ "О похожих аудиториях для поиска". Получено 8 августа, 2019.
  4. ^ "Решение для рекламных аудиторий". Получено 8 августа, 2019.
  5. ^ "Lookalike Targeting". Получено 8 августа, 2019.
  6. ^ «Таргетинг на похожие аудитории в LinkedIn - Обзор». Получено 8 августа, 2019.
  7. ^ «Что такое аудитория, похожая на Facebook, и почему это важно?». Bigcommerce. Получено 18 марта 2018.
  8. ^ "Сила похожих аудиторий". Школа интернет-рекламы. 5 декабря 2016 г.. Получено 18 марта 2018.
  9. ^ Шпивак, Этгар (6 июня 2019 г.). "Как лучше всего масштабировать похожие аудитории". Kenshoo. Получено 8 августа, 2019.
  10. ^ а б "О похожих аудиториях". Получено 8 августа, 2019.
  11. ^ "Двойные аудитории: почему их нельзя игнорировать - Южное агентство". Южное агентство. 24 апреля 2017 г.. Получено 18 марта 2018.
  12. ^ Леви, Элад (25 апреля 2019 г.). «7 похожих аудиторий электронной коммерции, которые стоит протестировать». Лестница. Получено 8 августа, 2019.
  13. ^ Басис, Эхуд (29 октября 2018 г.). «Масштабирование платных кампаний с помощью сигналов взаимодействия с пользователем». Outbrain. Получено 8 августа, 2019.
  14. ^ "Сообщество Ticketfly". community.ticketfly.com. Получено 18 марта 2018.
  15. ^ «Преимущества WCA рекламы в Facebook с анализом и сравнением эффективности с классической рекламой в Facebook» (PDF). Google ученый. Получено 18 марта 2018.
  16. ^ "DSIM - блог цифрового маркетинга". Блог цифрового маркетинга - DSIM. Получено 18 марта 2018.
  17. ^ «Условия использования персонализированной аудитории Facebook: нарушаете ли вы правила? - Джон Лумер Digital». Джон Лумер Диджитал. 31 октября 2013 г.. Получено 18 марта 2018.
  18. ^ «Facebook удаляет таргетинг по возрасту, полу и почтовому индексу для рекламы жилья, работы и кредита». Получено 8 августа, 2019.