Яндекс Аудитории: сегменты, look-alike и почему они не работают
Разбираю, какие сегменты можно собрать в Яндекс Аудиториях, какой минимальный размер нужен, как строить похожие аудитории и три причины, по которым сегмент отказывается набирать охват или приносит нецелевой трафик.
Яндекс Аудитории — инструмент, который стоит рядом с рекламным кабинетом и используется в лучшем случае наполовину. Обычно им загружают базу телефонов, один раз строят похожую аудиторию и больше не возвращаются.
Сегмент — не список людей, а гипотеза о том, кого стоит показывать. Её нужно формулировать так же аккуратно, как оффер.
1. Из чего можно собрать сегмент
| Источник | Что даёт | Ограничение |
|---|---|---|
| Загруженный файл контактов | Точное попадание в свою базу | Совпадёт не весь список |
| Данные счётчика Метрики | Посетители по условиям: страницы, цели, время | Только те, кто уже был на сайте |
| Геолокация | Люди, регулярно бывающие в точке | Работает для офлайновых задач |
| Пиксель | Видевшие медийную рекламу | Нужен заранее размещённый код |
| Похожая аудитория | Расширение любого из перечисленного | Качество равно качеству источника |
Вторая строка недоиспользуется чаще всего. Сегмент из Метрики может собираться не просто по факту визита, а по достижению цели, по глубине просмотра, по конкретным страницам — то есть по поведению, а не по факту прихода.
2. Порог наполнения
У сегмента есть минимальный размер, ниже которого он недоступен для таргетинга. Это не ограничение сервиса ради ограничения: на слишком маленькой выборке невозможно ни построить похожую аудиторию, ни обеспечить анонимность.
Практическое следствие: загружать нужно с запасом. Совпадёт не весь список — часть контактов не сопоставится с пользователями, часть устарела. Если загрузили ровно по нижней границе, велика вероятность, что сегмент так и останется недоступным.
Если сегмент после обработки оказался маленьким, причина почти всегда в качестве данных, а не в сервисе.
3. Look-alike: источник решает всё
Механика та же, что и в других системах: алгоритм ищет пользователей, похожих по поведению на тех, кого вы дали. И ровно так же он не умеет отличать вашего лучшего клиента от человека, который случайно оформил заказ и вернул его.
Отсюда главное правило: источником берётся самый узкий качественный сегмент, а не вся база. Подробнее логика разобрана в материале про температуру аудитории и look-alike.
Настройка точности похожести — второй рычаг. Высокая точность даёт малый охват и хорошее качество, широкая — наоборот. Разумный порядок: начать с точной, посмотреть на объём и расширять только если его не хватает для открутки.
4. Исключения, которые почти никто не ставит
Сегмент существующих клиентов используется двумя способами. Первый очевидный — построить по нему look-alike. Второй, который пропускают, — поставить его в исключения рекламной кампании.
Смысл прямой: человек, который уже купил, не должен видеть объявление «купите впервые». Каждый такой показ — потраченные деньги и, что хуже, испорченное впечатление.
Исключение оформляется в кампании за минуту и обычно даёт заметную экономию сразу же, без всяких оптимизаций ставок.
5. Почему сегменты протухают
Загруженная база — снимок на момент загрузки. Дальше она стареет: контакты меняются, интересы уходят, часть людей становится клиентами и должна быть перенесена в другой сегмент.
Через год без обновления такой сегмент не просто бесполезен — он вреден, потому что создаёт иллюзию точного таргетинга там, где её уже нет. Кампания выглядит настроенной, а показы уходят мимо.
Раз в квартал: перезалить актуальную выгрузку, вычесть тех, кто купил, проверить размер после обработки.
6. Три причины, по которым сегмент не работает
Мало совпадений при загрузке. Файл маленький или данные старые. Проверяется размером сегмента после обработки.
Слишком узкие условия. Сегмент из Метрики с пятью одновременными условиями может не набрать никого. Условия снимаются по одному, пока сегмент не наполнится.
Максимальная точность похожести при малом источнике. Тысяча человек и требование высокой похожести дают аудиторию, которой не хватает на открутку. Лечится расширением похожести, а не увеличением ставки.
7. Итог
Сегменты собираются не только из загруженной базы: данные Метрики по поведению обычно дают более осмысленные аудитории, чем список телефонов. Look-alike строится от узкого качественного источника. Клиенты ставятся в исключения. Базы обновляются раз в квартал.
Из всего перечисленного самая недооценённая вещь — исключения. Она не требует ни данных, ни аналитики, и экономит бюджет с первого дня.
Связанные материалы: аудитории по температуре, ретаргетинг, гайд по Директу, RFM-сегментация.