Похожая аудитория
Концепция цифрового маркетинга

Похожая аудитория — это группа участников социальной сети, которые определяются как имеющие общие характеристики с другой группой участников. [1] В цифровой рекламе это относится к инструменту таргетинга для цифрового маркетинга , впервые инициированному Facebook , который помогает охватить потенциальных клиентов в Интернете, которые, вероятно, разделяют схожие интересы и поведение с существующими клиентами. [2] С тех пор как Facebook дебютировал с этой функцией в 2013 году, другие рекламные платформы последовали этому примеру, включая Google Ads , [3] Outbrain , [4] Taboola , [5] LinkedIn Ads [6] и другие.

Соображения

Похожие аудитории анализируют существующих клиентов и их профили пользователей, чтобы найти общие черты в существующей аудитории. Это помогает найти высококвалифицированных клиентов, которых ранее было бы трудно идентифицировать и охватить. [7] Это расширяет потенциальную аудиторию в разных странах и применяется к новым дифференцированным сегментам аудитории; [8] Такой подход экономит время и снижает рекламные расходы на приобретение новой аудитории.

Чтобы быть эффективным, [9] посадочный материал аудитории-двойника должен быть однородным. Обычно это достигается с помощью последовательной поведенческой модели. Однородность посадочного материала-двойника оказывает большее влияние на эффективность аудитории, чем размер этой выборочной группы. В Facebook минимальный размер посадочного материала-двойника составляет 100 пользователей из одной страны. [10] Facebook обычно рекомендует создавать посадочный материал из аудитории от 1000 до 5000 пользователей. [10]

Похожие аудитории могут иметь ограниченный эффект на небольшие компании или стартапы из-за небольшого размера выборки их существующей аудитории, что неизбежно приведет к недостаточности данных, полученных от текущей аудитории, и помехам от выбросов . А именно, не будет высокого показателя отказов на веб-сайтах этих компаний. [11]

Примеры семян

Маркетологи используют множество источников данных для создания похожих семян. Вот некоторые примеры похожих семян электронной коммерции: [12]

  • CRM -based – посевной материал на основе списка адресов электронной почты или телефонных номеров клиентов, которые имели прошлое взаимодействие с бизнесом. Его можно далее сегментировать, например, клиенты с самой высокой ценностью жизненного цикла или прошлые покупки определенного продукта.
  • На основе конверсии — выборка, основанная на пользователях, которые выполнили действие, например, совершили покупку или заполнили форму лида на веб-сайте.
  • На основе вовлеченности – выборка, основанная на пользователях, сегментированных по их вовлеченности, например, просмотренные страницы, время, проведенное на сайте, просмотры видео и т. д. [13]

Методология

Например, Facebook предпринимает три шага для создания похожей аудитории: [14]

  • Выберите начальный набор аудитории, из которого будет создана похожая аудитория. Это могут быть поклонники страницы, посетители веб-сайта, списки клиентов и т. д. Обычно базовая аудитория должна состоять минимум из 500 человек. Более крупные пулы повысят точность похожей аудитории.
  • Выберите конкретное местоположение (страну или регион), в котором вы хотите найти похожую аудиторию.
  • Настройте размер аудитории. Facebook предлагает диапазон процентилей от 1% до 10%, указывающих размер совокупного населения выбранных местоположений. Более крупные аудитории обеспечивают более широкий охват, но меньшая похожая аудитория более таргетирована, что означает, что рекламу увидит меньше людей, но она, скорее всего, будет лучше соответствовать характеристикам исходной аудитории.

Дебаты

Одно исследование показало, что инструмент похожих аудиторий в некоторой степени хорош для общих результатов рекламы. [15] Он также указан как важный тренд оплаты за клик (PPC) Делийской школой интернет-маркетинга. [16] Однако дебаты по поводу использования такого стороннего поведенческого таргетинга для цифрового маркетинга также не прекратились, поскольку использование данных клиентов противоречит настройкам конфиденциальности в Интернете. [17]

В 2019 году Facebook ввел ограничения, чтобы прекратить дискриминационное таргетинг аудитории по почтовому индексу, уровню дохода и демографическим данным (возраст и пол). [18] В июне 2022 года Отдел гражданских прав Министерства юстиции США подал иск в Окружной суд Южного Нью-Йорка США против Meta Platforms, утверждая, что инструмент Lookalike Audience для таргетированной рекламы на Facebook дискриминирует пользователей по признаку их расы, цвета кожи, религии, пола, инвалидности, семейного положения и национального происхождения при распространении рекламы жилья в нарушение Раздела VIII Закона о гражданских правах 1968 года . Meta Platforms урегулировала вопрос с Министерством юстиции в тот же день, когда был подан иск. [19] [20] [21]

Ссылки

  1. ^ "CUSTOMER ON FACEBOOK - NCMA" (PDF) . google.com.hk . Получено 18 марта 2018 г. .
  2. ^ «Как использовать похожие аудитории Facebook | WordStream». www.wordstream.com . Получено 18 марта 2018 г. .
  3. ^ "О похожих аудиториях для поиска" . Получено 8 августа 2019 г. .
  4. ^ "Решение для рекламодателей с похожими аудиториями" . Получено 8 августа 2019 г. .
  5. ^ "Lookalike Targeting" . Получено 8 августа 2019 г. .
  6. ^ "Таргетинг с использованием похожих аудиторий LinkedIn – Обзор" . Получено 8 августа 2019 г.
  7. ^ «Что такое похожая аудитория Facebook и почему она важна?». Bigcommerce . Получено 18 марта 2018 г.
  8. ^ "Сила похожих аудиторий". Школа интернет-рекламы . 5 декабря 2016 г. Получено 18 марта 2018 г.
  9. ^ Шпивак, Этгар (6 июня 2019 г.). «Как лучше всего масштабировать похожие аудитории». Kenshoo . Получено 8 августа 2019 г.
  10. ^ ab "О похожих аудиториях" . Получено 28 сентября 2021 г. .
  11. ^ «Похожая аудитория: почему ее нельзя игнорировать — South Agency». South Agency . 24 апреля 2017 г. Получено 18 марта 2018 г.
  12. ^ Леви, Элад (25 апреля 2019 г.). «7 похожих аудиторий электронной коммерции, которые стоит протестировать». Ladder . Получено 8 августа 2019 г.
  13. ^ Basis, Ehud (29 октября 2018 г.). «Масштабирование платных кампаний с помощью сигналов вовлеченности пользователей». Outbrain . Получено 8 августа 2019 г. .
  14. ^ "Ticketfly Community". community.ticketfly.com . Получено 18 марта 2018 г. .
  15. ^ "Преимущества рекламы WCA Facebook с анализом и сравнением эффективности с классической рекламой Facebook" (PDF) . google scholar . Получено 18 марта 2018 г. .
  16. ^ "DSIM- Digital Marketing Blog". Digital Marketing Blog - DSIM . Получено 18 марта 2018 г.
  17. ^ «Условия обслуживания индивидуально настроенной аудитории Facebook: нарушаете ли вы правила? — Jon Loomer Digital». Jon Loomer Digital . 31 октября 2013 г. Получено 18 марта 2018 г.
  18. ^ "Facebook удаляет таргетинг по возрасту, полу и почтовому индексу для объявлений о жилье, трудоустройстве и кредитах" . Получено 8 августа 2019 г.
  19. ^ Файнер, Лорен (21 июня 2022 г.). «Министерство юстиции урегулировало судебный процесс с Facebook из-за предположительно дискриминационной рекламы жилья». CNBC . Получено 26 июля 2022 г.
  20. ^ Никс, Наоми; Двоскин, Элизабет (21 июня 2022 г.). «Министерство юстиции и Мета урегулировали знаковое дело о дискриминации в сфере жилья». The Washington Post . Получено 26 июля 2022 г.
  21. ^ «Прокурор США разрешает новаторский иск против Meta Platforms, Inc., ранее известной как Facebook, с целью решения проблемы дискриминационной рекламы жилья» (пресс-релиз). Министерство юстиции США. 21 июня 2022 г. Получено 26 июля 2022 г.
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Lookalike_audience&oldid=1260444445"