Почему LLA — не панацея в узких нишах

Месяца два назад переехал полностью на LLA в одной нише. Казалось логично: алгоритм сам найдёт похожих на конверторов. На практике получилось иначе.

Проблема в том, что LLA работает, когда у тебя есть критическая масса конверсий — минимум 50-100 за две недели для обучения. В узких нишах с малым объёмом трафика алгоритм просто зависает: качество падает, CPC растёт, ROI крошится. Я ловил ситуацию, когда LLA хотел показывать объявления людям, которые вообще не входили в целевую аудиторию. Получал мусор вместо аудитории.

Вторая причина — LLA ломается на холодных креативах. Если до этого были лучи из горячих объявлений с высокой CTR, алгоритм привык к такому уровню. Когда включаешь новый крео с низким энгейджем, система путается и начинает искать похожих на... непонятно кого. Результат: трафик неконвертящий.

Решение простое: комбинируй LLA с детальной демографией и интересами. На узких нишах я вернулся к связке «интерес + возраст + география + LLA на конверторов если их достаточно». Это дольше настраивать, но ROI стабильнее. LLA — хороший помощник, но не волшебник.

Символов: 847