В этом материале я описываю недавний апдейт LAL-моделирования в Facebook Ads, а также разбираю частые ошибки при использовании этих выборок в структуре рекламных кампаний. В январе 2020 года Facebook впервые внес ключевые изменения в моделирование Lookalike Audiences.

Коротко об обновлении:

Теперь не нужно будет выбирать страну для создания LAL-аудитории (от 1 до 10%). Заужение по географии будет происходить на уровне адсета (группы объявлений).

На текущие активные кампании это обновление не повлияет. Всё будет работать на старых LAL-аудиториях, пока вы не остановите всю кампанию целиком.

Это обновление находится в стадии раскатки по рекламным аккаунтам. Если у вас ещё нет изменений — подождите немного = )

Созданные аудитории на основе моделирования LAL удалятся и вместо них появятся «правильные» копии.

Почему пришлось что-то менять?

От деления по странам давно нужно было отказаться. Потому что рекламодатели задолбали своим заужением, навешенным поверх LAL-аудитории. Что приводило к неэффективной работе алгоритма с такой аудиторией. Даже для РФ LAL1% (160К юзеров) является очень узкой выборкой для того, чтобы алгоритм нашел похожую аудиторию.

Например, медиабаерам в Беларуси приходилось делать моделирование 5% или 10%, чтобы получить достаточно широкую выборку.

Ссылка на официальный источник https://www.facebook.com/business/help/2480866008855541

На что стоит обратить внимание?

Теперь минимальный дневной бюджет будет привязан к размеру вашей выборки, созданной на основе LAL-моделирования. Аналогично будет рассчитываться и бюджет на весь срок ротации кампании. Для каждого региона в Facebook Ads существуют минимальные значения для запуска рекламных кампаний.

Ёмкость выборки адсета (предиктор > потенциальный охват), в которой применяется LAL-аудитория будет рассчитываться в течение нескольких часов (2-4) после публикации рекламной кампании. Когда ваш LAL сварится (применяться ограничения по географии) вы увидите искомую ёмкость.

Lookalike Audiences

Lookalike Audiences

Lookalike Audiences

joke

Перечислим стандартные ошибки при работе с LAL:

  1. Главная ошибка большинства заключается в том, что они создают грязный образец (эталонная аудитория). Например, вы загружаете 200 телефонных номеров своих клиентов по одному продукту > фейсбук находит только 75 совпадений (этого недостаточно для LAL-моделирования) > Вы добавляете в образец 50 друзей > В итоге создаётся грязная LAL-аудитория на 160 000 юзеров по РФ (старый метод). Не пачкайте образец!
  2. Частая ошибка владельцев интернет-магазинов — создание LAL-аудитории без сегментирования образца на потребителей разных категорий продукции. Те кто покупает кровать, не купят у вас стул.
  3. Ошибка всех новичков — создание LAL-моделирования на основе изначально грязных образцов. Например некоторые специалисты (по наставлению разных прохиндеев) создают LAL-аудитории на основе посетителей веб-сайта, у которого имеется много нецелевого трафика. Аналогично масштабируют индусов-арабов, которые облайкали вашу Бизнес-страницу в Facebook.

Кто запускает такие кампании? Рекламодателей Facebook Ads, которые заинтересованы в перформанс-маркетинге можно разделить на четыре категории:

  1. Крупные игроки (Power Five на основе DPA): мировой икомерс, авиакомпании, застройщики, гиганты разработки мобильных приложений
  2. Средняя онлайн-комерция товаров и услуг: нишевые производители товаров, агрегаторы услуг, ИТ-корпорации и стартапы.
  3. Производители и продавцы/перепродавцы моно-продуктов, арбитраж и affiliate marketing.
  4. Четвертая группа. Все остальные «нищеброды«, который никакой machine learning не поможет (тут находится 90% рекламодателей Рунета, если считать по головам).

Если вы относите себя к четвертой группе, то не ищите эффективности в LAL.
Увы, но этот метод моделирования не для вас!

Какие выборки на основе LAL-моделирования используются эффективно?

LAL 1% «frequency = 2 purchase» Last 180 Days
Клиент это тот, кто купил у вас 2 раза.

LAL 1% «Leads» Last 180 Days
При условии, что настроена верификация лидов (а то в фб часто случается наплыв любопытных граждан с амнезией).

LAL 1% «purchase highest value» Last 180 Days
Покупатели дорогих продуктов или те, кто сделал много кросссейл- и апсейл-сделок.

LAL «2%, 3%, 5%, 10%» Last 180 Days
Более «жидкие» по похожести LAL-аудитории. А также разные детализации, при условии, что у вас достаточно чистого трафика.

Резюме

Раньше аудитория «Первый LAL Size=3%» могла работать куда эффективнее, чем «Первый LAL Size=1%» для РФ, так как выборка в 160К слишком узкая для наших амбиций по продажам. По идее текущие обновления не должны повлиять на это, но как будет на практике — загадывать не буду. Обратите внимание, многие путают «Первый LAL Size=3%» и «Третий LAL Size=1%» (первый точнее соответствует образцу, у третьего точность хуже). Есть кейсы когда «Третий LAL Size=1%» мог работать тоже хорошо при достаточной ёмкости региона. Всё определяет не количество, а качество образца. 

Надеюсь, теперь ваш Лукэлайк не будет прежним = )

Но через месяц — точно не будет )))
Пишите свои вопросы в нашу группу SMM в Facebook — от лайков к продажам