Look a Like аудитории в Яндекс Директ помогают находить людей, которые по поведению и характеристикам похожи на ваших лучших клиентов. По сути это способ аккуратно масштабировать результат без потери качества, когда классические интересы уже выжаты, а ретаргетинг слишком узкий. В этой статье разберем, как работает Look a Like, как правильно собрать базу, как настроить сегменты и как использовать их в кампаниях, чтобы получать стабильные заявки и продажи.

Важно: в разговорной практике встречаются разные написания, но в SEO запросах часто фигурируют формулировки look a like аудитории в яндекс директ и look alike яндекс директ. Ниже я буду использовать обе, чтобы статья соответствовала поисковому спросу.

Look a Like (похожие аудитории) это алгоритмический подбор пользователей, которые напоминают вашу исходную аудиторию (seed, или база-источник). Яндекс анализирует множество сигналов: поведение в интернете, интересы, устройства, паттерны посещений, реакцию на рекламу, вероятные намерения. Затем строит сегмент людей, которые с высокой вероятностью будут вести себя похоже на выбранную базу.

На практике Look a Like чаще всего создают через Яндекс.Аудитории и затем используют в Яндекс Директ в блоке ретаргетинга и подбора аудитории, в РСЯ, смарт-баннерах, медийных и performance-форматах.

Иногда Look a Like путают с автоматическими подборками, но разница принципиальная:

Если говорить языком запросов, то look alike яндекс директ чаще выбирают те, кто уже пробовал авторасширение и хочет более контролируемый рост.

Качество Look a Like напрямую зависит от того, кого вы кладете в seed. Универсальное правило: лучше меньше, но «правильнее».

Идеально, если вы можете выгрузить клиентов с подтвержденной покупкой или квалифицированных лидов. Это самый ценный seed, потому что алгоритм учится на людях, которые уже принесли деньги.

Если CRM недоступна, используйте Метрику:

Хороший вариант для услуг: посетители страниц «цены», «кейсы», «контакты», «калькулятор», «бриф». Эти люди ближе к решению, чем те, кто просто зашел на блог.

Если у вас есть офлайн продажи, можно загрузить данные в Яндекс.Аудитории (при соблюдении требований к данным). Такой seed часто дает сильный результат в нишах, где покупка происходит не на сайте.

Слишком маленькая база плохо обучает модель, слишком большая может размывать качество. Практичная логика такая:

Главный критерий: сегмент должен быть однородным по смыслу. Не смешивайте «всех посетителей» и «покупателей» в один котел.

Ниже универсальный сценарий, который я использую в проектах, когда нужна предсказуемость.

Выберите, кого вы считаете эталонным клиентом:

Чем точнее формулировка, тем лучше будет Look a Like.

Варианты:

При создании похожего сегмента обычно предлагается выбор баланса:

Рекомендация: сделайте 2-3 сегмента с разной «плотностью» и тестируйте, а не ставьте все на один вариант. Именно так подход к look a like аудитории в яндекс директ становится управляемым и измеримым.

Дальше путь стандартный:

Обязательно исключайте:

Иначе статистика будет «красивой» только на бумаге.

Самый частый кейс: вы берете seed по заявкам или покупкам и запускаете отдельные группы объявлений под Look a Like. Креативы делайте не абстрактные, а с конкретным оффером и триггерами доверия:

Классический ретаргетинг заканчивается быстро. Тогда вы добавляете look a like к тем, кто уже проявил интерес, и получаете «похожих на теплых», а не «похожих на всех».

Если есть данные, делайте несколько seed:

Когда появляется новая услуга и семантика еще не вылизана, look alike яндекс директ помогает быстрее найти релевантных людей, а затем на основе данных уточнить связки.

Чтобы понять, действительно ли Look a Like работает, оценивайте не только цену лида:

Практика: запускайте минимум 2 группы одновременно: одна с look a like, другая контрольная (например, интересы или более узкий таргет). Тогда вы видите реальную разницу, а не «кажется, стало лучше».

Я часто вижу ситуацию: сегменты созданы, но кампании не дают ожидаемого роста из-за seed, структуры или неверной интерпретации данных. В рамках работ по Яндекс Директ я обычно начинаю с аудита: проверяю источники данных, корректность целей, качество сегментов, структуру групп, креативы и стратегию ставок. Затем собираю тестовый план и запускаю связки так, чтобы было понятно, что именно дает результат.