Что такое Lookalike-аудитория и как она помогает в рекламе и продажах

В рекламных кампаниях качество аудитории часто важнее ее размера. Для владельцев бизнесов правильно подобранная целевая аудитория снижает затраты на привлечение клиента и повышает конверсию. Поэтому в этой статье рассмотрим, что такое lookalike-аудитория, как и почему она работает, какие преимущества дает бизнесу. Пошагово опишем создание в Meta (Facebook) Ads, а также выделим ключевые особенности применения LaL-аудиторий в 2026 году.

Что такое lookalike-аудитория

Lookalike (англ. – «похожая», LAL) аудитория — это инструмент платформ рекламы, который позволяет найти новых пользователей, похожих на ваших существующих клиентов или на другую исходную аудиторию (seed-аудиторию). Вы предоставляете платформе «образец» – список покупателей, посетителей сайта, пользователей приложения или другие сигналы – а алгоритм находит пользователей с подобными характеристиками и поведением. Целью является масштабирование трафика, сохраняя релевантность.

Почему lookalike-аудитории эффективны

Алгоритм анализирует поведенческие и демографические паттерны аудитории: покупки, взаимодействия с контентом, конверсионные события и т.д. Затем он находит пользователей с подобными профилями, которых вы вряд ли бы охватили простым таргетингом по интересам. Это дает два ключевых преимущества: во-первых – лучшая релевантность, во-вторых – экономия бюджета на тестирование больших сегментов. В Meta также появляются автоматизированные режимы (например Advantage+ / сигнализация системы), которые сочетают LaL с машинным обучением для оптимизации показов в реальном времени.

Когда использовать и какие преимущества

Lookalike-аудитории стоит применять, когда у вас уже есть качественный исходный сегмент с признаками «качественного» клиента, то есть такого, который делал повторные покупки, имеет высокий средний чек и активно взаимодействует с продуктом или компанией.

Итак, основные преимущества использования lookalike-аудитории:

• увеличение охвата релевантной аудитории без ручного подбора интересов;
• лучший CPA (стоимость за действие) по сравнению с широким таргетингом на начальных этапах;
• возможность масштабирования выигрышных креативов: когда креатив показывает результат на LaL, его проще масштабировать;
• совместимость с различными форматами данных: CSV-базы клиентов, pixel-сегменты, списки из офлайн-событий.

Для лучшего понимания рассмотрим типы lookalike-аудиторий и рекомендуемое применение:

Для оптимальной работы источник аудитории должен быть качественным и репрезентативным, ведь алгоритм лучше учится на четких примерах «качественных» клиентов.

Как создать и настроить lookalike-аудиторию в Meta

Процесс создания lookalike-аудитории в Meta состоит из нескольких логических шагов, которые следует выполнять последовательно. Основная идея заключается в правильном формировании исходной базы (seed) и корректной настройке параметров поиска «похожих» пользователей.

1. Переход в Ads Manager.

Первый шаг – открыть Ads Manager и перейти в раздел «Аудитории». Здесь можно создавать Custom Audience и Lookalike Audience. Если исходной базы нет, ее стоит подготовить заранее. Например, сделать экспорт списка покупателей за последний период. Для интернет-магазина одежды это часто база пользователей, которые уже совершили покупки, – в таком случае Meta сосредотачивается на тех, кто имеет реальную коммерческую историю.

2. Создание нового типа аудитории.

После нажатия «Create Audience» выберите «Lookalike Audience» система предложит выбрать источник и задать параметры. Стоит убедиться, что исходная база содержит именно тех людей, чье поведение для вас наиболее ценно.

3. Выбор seed-аудитории.

Lookalike строится исключительно на основе уже существующей сегментированной группы. Лучше всего для этого подходят аудитории с четко определенной ценностью: например, покупатели, пользователи с высоким LTV или активные участники. Если, условно говоря, мобильное приложение для обучения формирует группу пользователей, которые не просто установили приложение, а прошли первые уроки, система будет искать людей с похожими характеристиками использования. Таким образом, вы сразу повышаете вероятность привлечения пользователей, готовых действовать, а не только просматривать.

4. Географические параметры.

Следующий этап – выбор страны или региона. Lookalike создается отдельно под конкретную страну. Для лучшего понимания представим, что онлайн-платформа уже имеет качественный сегмент покупателей в Украине. Тогда можно создать LAL для Польши или Чехии, тестируя потенциал новых рынков и корректируя бюджет в зависимости от первых результатов.

5. Выбор размера аудитории (1-10%).

Сегмент в 1-3% обычно обеспечивает более высокую точность, поскольку алгоритм выбирает наиболее похожих пользователей. Для старта чаще всего используют именно такие диапазоны, а при масштабировании добавляют более широкие (например, 4-7%), чтобы увеличить охват.

6. Сохранение и формирование.

После подтверждения настроек Meta автоматически строит lookalike-модель. Обычно это занимает несколько часов. После изменения статуса на «Ready» аудитория появляется в списке доступных сегментов для выбора на уровне рекламного набора (ad-set).

7. Добавление в рекламную кампанию.

После создания lookalike перейдите к настройке ad-set и выберите новую аудиторию. Как правило, дополнительное сужение по возрасту или интересам не рекомендуется, так как может ограничить алгоритм. Это особенно важно в период тестирования, когда Meta должна собрать данные по конверсиям.

8. Тестирование вариантов.

В большинстве случаев целесообразно создавать несколько lookalike-аудиторий параллельно. Например, одну – по покупкам, другую – по подписчикам, третью – по поведенческим сигналам, таким как добавление в корзину, длительное время на сайте. Такой подход позволяет сравнить сегменты и выбрать самый эффективный. Например, мобильное приложение создает lookalike сначала для тех, кто установил приложение, а затем отдельно только для пользователей, которые регулярно возвращаются. На практике именно второй вариант часто обеспечивает лучшие результаты.

9. Регулярное обновление данных.

Аудиторию исходной базы стоит обновлять, когда появляются новые пользователи или меняется профиль клиентов. Если бизнес масштабировался и вышел на новые рынки, имеет смысл создавать отдельные Lookalike-сегменты под новые регионы. Таким образом, алгоритм работает с актуальными сигналами и строит модели на основании последних коммерческих результатов.

Особенности применения lookalike-аудиторий в 2026 году

В 2026 году lookalike-аудитории уже нельзя рассматривать как простую «галочку» в настройках рекламы — это элемент стратегического подхода к данным, который требует системной организации, контроля и постоянного тестирования. Поэтому остановимся на важных нюансах.

Качество исходных данных

Качественные входные сигналы – основа успешной LaL-модели. Кроме того, что стоит отдавать приоритет событиям с высокой интенцией, как покупки, оплаты или подписки. Нужно также следить за чистотой и корректностью данных: удалять дубликаты, нормализовать форматы контактов, устранять аномальные транзакции. Регулярная валидация источников, проводимая каждый месяц или квартал, позволяет обезопасить модель от дрейфа сигналов и поддерживать стабильное качество прогнозов в долгосрочной перспективе.

Роль автоматизации и алгоритмов

Автоматизированные режимы значительно ускоряют поиск релевантных групп, но они работают как «черный ящик»: система принимает решение на основании многих внутренних сигналов. Поэтому рекламодателю важно сочетать автоматизацию с контролем гипотез – планировать эксперименты, фиксировать изменения в настройках и принимать решения на основании статистически значимых результатов. Кроме того, следует отслеживать, как автоматизация влияет на показатели LTV и долгосрочный ROAS, а не только на краткосрочный CPA.

Комбинация сигналов и кросс-канальная агрегация

Чем шире и глубже набор сигналов, тем устойчивее модель. Сочетание веб-поведения, мобайл-активности, взаимодействий с видео и офлайн-транзакций дает более полную картину пользователя и снижает риск, что модель будет «перенаправлять» нецелевой трафик. Практичный шаг – наладить ETL-процесс для сбора и приведения разнородных данных в общий формат, чтобы алгоритм имел доступ к сквозным сигналам и лучше отделял релевантные паттерны от шума.

Системное тестирование масштабов аудитории

Тестирование стоит строить по утвержденному плану. Должны быть контрольные и экспериментальные группы, четкие KPI и периоды сбора данных. Регулярное сравнение узких (1-3%) и широких (4-10%) сегментов в разных географиях и нишах дает инсайты об эффективности масштабирования. Полезно использовать отдельные тесты, которые показывают, действительно ли реклама дает дополнительный результат, а не просто «перетягивает» пользователей, которые и так пришли бы из других ваших каналов. То есть вы видите чистый эффект рекламы, а не смесь уже существующего трафика.

Этические и юридические аспекты

Соблюдение локальных и международных требований по персональным данным – не опция, а обязанность. Это включает документированные политики хранения данных, процессы анонимизации и прозрачные механизмы получения согласия. Для бизнеса также важно иметь внутренние инструкции по ограничению доступа к базам, аудит логов и регулярные проверки соответствия практик действующему законодательству и политикам платформ.

В 2026 году эффективное использование lookalike-аудиторий требует от бизнеса системности: чистые данные, продуманное тестирование, контроль автоматизации и ответственное отношение к приватности. Только такой подход обеспечит устойчивый прирост релевантности трафика и долгосрочную выгоду от рекламных инвестиций.

Ольга Тищенко

Редактор-копирайтер

Страница автора