Почему я отказался от LLA на нише с узким аудиторией

Почему я отказался от LLA на нише с узким аудиторией

Сначала казалось логично: Look-Alike по конвертерам — и готово, масштаб. На практике на узких нишах это часто не работает. Вот почему я это забросил.

LLA строится на поведении небольшой базы seed-аудитории. Если ниша узкая, то и конвертеры редкие — выборка получается тонкая. Meta пытается найти похожих, но "похожесть" основана на малом количестве данных. Результат: либо аудитория совсем микро (несколько тысяч), либо Meta натягивает критерии и берёт людей, которые не подходят вообще.

На узких нишах работает иначе:

— Интересующие категории + география + возраст. Узко, но честно.
— Пиксель даёт сигнал лучше, чем LLA, если данных мало.
— Retargeting конвертеров даёт ROI выше, чем поиск новых через LLA.
— CPA на узких нишах выше, и ты лучше контролируешь бюджет через стандартный таргет.

Я пробовал держать LLA параллельно с интересами — обычно LLA проигрывает на 30–50% по CPA, при этом масштаба нет. Бюджет лучше идёт в retargeting или расширение интересов вручную через Custom Audience.

Если ниша узкая и seed-база маленькая — забей на LLA. Потратишь неделю на отладку, а результат хуже, чем простой интересующий таргет с чистым пикселем.