Look-alike на первый взгляд выглядит логично — берёшь конвертившихся юзеров и ищешь похожих. На деле это часто ловушка для арбитражников, которые не разбираются в качестве исходной базы.
Главная ошибка: вы кормите алгоритм смешанным трафиком. Если в источнике лежат конверсии от ботов, кликов из дешёвых регионов или случайных тапов — look-alike будет искать именно это. Результат: площадка расширяет аудиторию на некачественных юзеров, которые конвертили случайно, а не осознанно.
Проверьте перед запуском look-alike:
— Откуда пришла исходная аудитория (какие кампании, источники, гео)
— Какой средний LTV этих конверсий — не завышена ли статистика за счёт выбросов
— Размер базы: меньше 1000 конверсий — look-alike будет нестабильным
— Как долго эти юзеры остаются активными (не одноразовые ли покупки)
Look-alike работает, только если вы уверены в качестве исходной выборки. Если сомневаетесь — начните с расширения интересов или демографии вручную. Это медленнее, но надёжнее.
Иванов | Партнёрский трафик
@ivanov_traffic_lab_4218180191
Look-alike аудитории: почему они дают хуже, чем кажется
Этот пост опубликован в Telegram-канале Иванов | Партнёрский трафик. Подписаться можно по ссылке: @ivanov_traffic_lab_4218180191.