✨Таргет Вконтакте | VK Реклама | СММ | Яндекс Карты
Маркетинг · 25 августа 2026 г.
🎯 Почему "похожая аудитория" ещё не означает похожих покупателей
🎯 Почему "похожая аудитория" ещё не означает похожих покупателей Название звучит очень заманчиво. Берём людей, которые уже взаимодействовали с бизнесом, создаём похожую аудиторию — и получаем ещё больше потенциальных клиентов. Но есть один важный нюанс. Алгоритм действительно будет искать похожих. Вопрос — похожих на кого? 📌 Представим, что для создания аудитории мы взяли людей, которые когда-то оставляли заявки. Технически всё правильно. Но среди этих заявок могли быть совершенно разные люди: — кто-то купил; — кто-то действительно выбирал и общался с менеджером; — кто-то просто спросил цену; — кто-то оказался нецелевым; — а кто-то вообще оставил заявку случайно. И если собрать всех в одну исходную аудиторию, для алгоритма это и будет образец, на который нужно ориентироваться. 🧠 Он не знает, кого из этих людей бизнес считает хорошим клиентом. Он видит данные, которые ему передали, и ищет закономерности. Поэтому две похожие аудитории могут дать совершенно разный результат. Одна построена, например, на реальных покупателях. Другая — на всех, кто когда-либо оставлял заявку. Технически механизм один и тот же. А качество исходных данных — совершенно разное. 🎯 И вот здесь начинается работа таргетолога. Недостаточно просто нажать "создать похожую аудиторию". Сначала нужно понять, какой сигнал мы даём алгоритму и кого фактически просим его найти ещё. Иногда небольшая, но качественная база может оказаться гораздо полезнее огромного списка, в котором смешаны совершенно разные люди. 💡 Поэтому look-alike — не способ автоматически получить "ещё таких же покупателей". Он скорее говорит алгоритму: "Вот эти люди для меня важны. Попробуй найти тех, кто на них похож". И чем точнее мы выбрали этих людей, тем осмысленнее будет поиск.