Look-alike аудитории работают в 3 раза хуже оригинала — вот почему

Когда источник иссякает, арбитражники бросаются в look-alike. Логика понятна: платформа знает, кто конвертит, и может найти похожих. Но на практике это часто становится расходом бюджета впустую.

Look-alike строится на поведении исходной аудитории. Если источник слабый — много кликов, мало целевых действий — алгоритм выучит именно это. Вместо конвертеров платформа найдёт людей, похожих на тех, кто кликает, но не покупает. Результат: CTR может быть нормальным, а ROI в пол. Проверь качество исходной аудитории перед тем как делать look-alike на её основе.

Ещё частая ошибка — использовать слишком большую аудиторию для обучения. Если ты загрузил 100 000 юзеров, платформа выучит широкий паттерн. Лучше взять топ-20% по LTV — меньше данных, но чище сигнал. На Facebook и TikTok это даст более релевантную выборку.

Размер look-alike тоже имеет значение. Если выбрать 1% — получишь узкую, но рискованную аудиторию. 10% уже мягче. Для холодного трафика начни с 5-10%, посмотри метрики неделю, потом масштабируй или сужай.

Не ставь look-alike как финальное решение. Используй её как второй уровень: основной трафик — интересы и поведение, look-alike — дополнение. И не забывай рег