Що таке Lookalike-аудиторія і як вона допомагає у рекламі та продажах

У рекламних кампаніях якість аудиторії часто важливіша за її розмір. Для власників бізнесів правильно підібрана цільова аудиторія знижує витрати на залучення клієнта і підвищує конверсію. Тож у цій статті розглянемо, що таке lookalike-аудиторія, як і чому вона працює, які переваги дає бізнесу Покроково опишемо створення у Meta (Facebook) Ads, а також виділимо ключові особливості застосування LaL-аудиторій у 2026 році.

Що таке lookalike-аудиторія

Lookalike (англ. — «схожа», LAL) аудиторія — це інструмент платформ реклами, який дозволяє знайти нових користувачів, схожих на ваших існуючих клієнтів або на іншу джерельну аудиторію (seed-аудиторію). Ви надаєте платформі «зразок» — список покупців, відвідувачів сайту, користувачів додатку чи інші сигнали — а алгоритм знаходить користувачів з подібними характеристиками та поведінкою. Метою є масштабування трафіку, зберігаючи релевантність.

Чому lookalike-аудиторії ефективні

Алгоритм аналізує поведінкові та демографічні патерни аудиторії: покупки, взаємодії з контентом, конверсійні події тощо. Потім він знаходить користувачів із подібними профілями, яких ви навряд чи б охопили простим таргетингом за інтересами. Це дає дві ключові переваги: по-перше — краща релевантність, по-друге — економія бюджету на тестування великих сегментів. У Meta також з’являються автоматизовані режими (наприклад Advantage+ / сигналізація системи), які поєднують LaL з машинним навчанням для оптимізації показів у реальному часі.

Коли використовувати та які переваги

Lookalike-аудиторії варто застосовувати, коли у вас уже є якісний джерельний сегмент з ознаками «якісного» клієнта, тобто такого, що робив повторні покупки, має високий середній чек та активно взаємодіє з продуктом чи компанією.

Отже, основні переваги використання lookalike-аудиторії:

• збільшення охоплення релевантної аудиторії без ручного підбору інтересів;
• кращий CPA (вартість за дію) у порівнянні з широким таргетингом на початкових етапах;
• можливість масштабування виграшних креативів: коли креатив показує результат на LaL, його простіше масштабувати;
• сумісність з різними форматами даних: CSV-бази клієнтів, pixel-сегменти, списки з офлайн-подій.

Для кращого розуміння розглянемо типи lookalike-аудиторій і рекомендоване застосування:

Для оптимальної роботи джерело аудиторії повинно бути якісним і репрезентативним, адже алгоритм краще вчиться на чітких прикладах «якісних» клієнтів.

Як створити та налаштувати lookalike-аудиторію у Meta

Процес створення lookalike-аудиторії у Meta складається з кількох логічних кроків, які варто виконувати послідовно. Основна ідея полягає у правильному формуванні вихідної бази (seed) та коректному налаштуванні параметрів пошуку «схожих» користувачів.

1. Перехід у Ads Manager.

Перший крок — відкрити Ads Manager та перейти до розділу «Аудиторії». Тут можна створювати Custom Audience та Lookalike Audience. Якщо вихідної бази немає, її варто підготувати заздалегідь. Наприклад, зробити експорт списку покупців за останній період. Для інтернет-магазину одягу це часто база користувачів, які вже здійснили покупки, — у такому випадку Meta зосереджується на тих, хто має реальну комерційну історію.

2. Створення нового типу аудиторії.

Після натискання «Create Audience» оберіть «Lookalike Audience» система запропонує вибрати джерело та задати параметри. Варто впевнитися, що вихідна база містить саме тих людей, чия поведінка для вас найбільш цінна.

3. Вибір seed-аудиторії.

Lookalike будується винятково на основі вже існуючої сегментованої групи. Найкраще для цього підходять аудиторії із чітко визначеною цінністю: наприклад, покупці, користувачі з високим LTV або активні учасники. Якщо, умовно кажучи, мобільний застосунок для навчання формує групу користувачів, які не просто встановили застосунок, а пройшли перші уроки, система буде шукати людей зі схожими характеристиками використання. Таким чином, ви одразу підвищуєте ймовірність залучення користувачів, готових діяти, а не лише переглядати.

4. Географічні параметри.

Наступний етап — вибір країни або регіону. Lookalike створюється окремо під конкретну країну. Для кращого розуміння уявімо, що онлайн-платформа вже має якісний сегмент покупців в Україні. Тоді можна створити LAL для Польщі чи Чехії, тестуючи потенціал нових ринків та коригуючи бюджет залежно від перших результатів.

5. Вибір розміру аудиторії (1–10%).

Сегмент у 1–3% зазвичай забезпечує вищу точність, оскільки алгоритм обирає найбільш схожих користувачів. Для старту найчастіше використовують саме такі діапазони, а при масштабуванні додають ширші (наприклад 4–7%), щоб збільшити охоплення.

6. Збереження та формування.

Після підтвердження налаштувань Meta автоматично будує lookalike-модель. Зазвичай це займає кілька годин. Після зміни статусу на «Ready» аудиторія з’являється у списку доступних сегментів для вибору на рівні рекламного набору (ad-set).

7. Додавання в рекламну кампанію.

Після створення lookalike перейдіть до налаштування ad-set та оберіть нову аудиторію. Як правило, додаткове звуження за віком або інтересами не рекомендується, адже може обмежити алгоритм. Це особливо важливо у період тестування, коли Meta має зібрати дані щодо конверсій.

8. Тестування варіантів.

У більшості випадків доцільно створювати кілька lookalike-аудиторій паралельно. Наприклад, одну — за покупками, іншу — за підписниками, третю — за поведінковими сигналами, як-от додавання у кошик, тривалий час на сайті. Такий підхід дозволяє порівняти сегменти і вибрати найефективніший. Наприклад, мобільний застосунок створює lookalike спочатку для тих, хто встановив застосунок, а потім окремо лише для користувачів, які регулярно повертаються. На практиці саме другий варіант часто забезпечує кращі результати.

9. Регулярне оновлення даних.

Аудиторію вихідної бази варто оновлювати, коли з’являються нові користувачі або змінюється профіль клієнтів. Якщо бізнес масштабувався і вийшов на нові ринки, має сенс створювати окремі Lookalike-сегменти під нові регіони. Таким чином, алгоритм працює з актуальними сигналами та будує моделі на підставі останніх комерційних результатів.

Особливості застосування lookalike-аудиторій у 2026 році

У 2026 році lookalike-аудиторії вже не можна розглядати як просту «галочку» в налаштуваннях реклами — це елемент стратегічного підходу до даних, який вимагає системної організації, контролю та постійного тестування. Тому зупинимось на важливих нюансах.

Якість джерельних даних

Якісні вхідні сигнали — основа успішної LaL-моделі. Окрім того, що варто віддавати пріоритет подіям із високою інтенцією, як покупки, оплати чи підписки. Потрібно також слідкувати за чистотою і коректністю даних: видаляти дублікати, нормалізувати формати контактів, усувати аномальні транзакції. Регулярна валідація джерел, що проводиться кожен місяць або квартал, дозволяє убезпечити модель від дрейфу сигналів і підтримувати стабільну якість прогнозів у довгостроковій перспективі.

Роль автоматизації та алгоритмів

Автоматизовані режими значно пришвидшують пошук релевантних груп, але вони працюють як «чорна скринька»: система приймає рішення на підставі багатьох внутрішніх сигналів. Тому рекламодавцю важливо поєднувати автоматизацію з контролем гіпотез — планувати експерименти, фіксувати зміни в налаштуваннях і приймати рішення на підставі статистично значущих результатів. Крім того, слід відстежувати, як автоматизація впливає на показники LTV і довгостроковий ROAS, а не лише на короткостроковий CPA.

Комбінація сигналів і крос-канальна агрегація

Чим ширше та глибше набір сигналів, тим стійкіша модель. Поєднання веб-поведінки, мобайл-активності, взаємодій із відео та офлайн-транзакцій дає більш повну картину користувача і знижує ризик, що модель «переспрямовуватиме» нецільовий трафік. Практичний крок — налагодити ETL-процес для збирання та приведення різнорідних даних у спільний формат, щоб алгоритм мав доступ до наскрізних сигналів і краще відділяв релевантні патерни від шуму.

Системне тестування масштабів аудиторії

Тестування варто будувати за затвердженим планом. Маюсь бути контрольні і експериментальні групи, чіткі KPI і періоди збору даних. Регулярне порівняння вузьких (1–3%) і широких (4–10%) сегментів у різних географіях і нішах дає інсайти про ефективність масштабування. Корисно використовувати окремі тести, які показують, чи справді реклама дає додатковий результат, а не просто «перетягує» користувачів, які і так прийшли б з інших ваших каналів. Тобто ви бачите чистий ефект реклами, а не суміш уже існуючого трафіку.

Етичні та юридичні аспекти

Дотримання локальних і міжнародних вимог щодо персональних даних — не опція, а обов’язок. Це включає документовані політики зберігання даних, процеси анонімізації та прозорі механізми отримання згоди. Для бізнесу також важливо мати внутрішні інструкції щодо обмеження доступу до баз, аудит логів та регулярні перевірки відповідності практик чинному законодавству та політикам платформ.

У 2026 році ефективне використання lookalike-аудиторій вимагає від бізнесу системності: чисті дані, продумане тестування, контроль автоматизації та відповідальне ставлення до приватності. Тільки такий підхід забезпечить стійкий приріст релевантності трафіку та довгострокову вигоду від рекламних інвестицій.

Ольга Тищенко

Редактор-копірайтер

Сторінка автора