Авторы рассмотрят ряд вопросов связанных с look alike аудиториями: зачем нужен look alike, как он работает и как правильно сравнивать подрядчиков.

2. У кого Look-alike
длиннее круче

3. 17 лет на рынке интернет-
рекламы и веб-разработок
Офисы в Москве, Риге
и Санкт-Петербурге
Более 300 сотрудников
Более 500 клиентов
Сергей Мариев
Head of Performance Marketing

4. С 2005 г.
#1 в России
70 магазинов
Мария Вишневская
Inventive Retail Group
Руководитель отдела
онлайн-маркетинга

5. Найти источники дополнительного
целевого трафика
1st party data эффективна, но её мало
Решаем бизнес-задачу

6. Поиск похожей аудитории на ту, что нам
интересна
Технология определяет уникальные модели
поведения пользователей, которые достигли
определённых целей на сайте
рекламодателя (например, положили товар
в корзину) и ищет похожих на них людей
Look-alike

7. Новая аудитория (%)
Теплее, чем холодный трафик (исключая
бренд)
Больше, чем ремаркетинга
Look-alike

8. LAL наглядно

9. Помните
эти картинки?

12. Сыграем в игру:
Угадайте, кого я искал?

15. Протестируйте
на соседе слева

16. Найти с кем запустить LAL
Оценить «сервис» DSP/DMP
Оценить качество технологии:
• Pre-click (CPM, CPC, клики и пр.)
• Post-click (Транзакции, BR, СРО, CR, глубина и пр.)
Сравнить: прямой / ремаркетинг / LAL
Оценить разницу между:
• Ремаркетинг от «холодной» аудитории
• Ремаркетинг от LAL-аудитории
• Влияние на ретаргетеров
Задача

17. Разный инвентарь
Разное «состояние» людей
Разная модель построения LAL-аудитории
Разный предиктор / биддер / стратегии
Разные поставщики данных (cookies, dpi)
…
Проблема сравнения
Помехи, которые мешают сделать чистый анализ

18. Сравнивать аудитории в однородной среде
Оценка «качества» по ремаркетингу в AdWords
• Пробросить сегменты из Google Analytics
• DBM != GA
Идея-фикс

19. Независимые DSP с LAL
(или аффинитивностью)
• Getintent
• iMarker
• Hybrid
• Exebid
• Soloway
• Kavanga
• Weborama
«Большие» DSP с LAL:
• DBM
• Facebook
• Yandex
Кого взяли для теста
DMP без SS DSP, но
готовые построить LAL и
пробросить их куда-либо:
• Aidata
• AmberData
• CleverData
• Nous
• TBh

20. Одни креативы
Одна посадочная
Условия теста
Бюджет
Один период

21. And the Winner is…

22. Цифры и полные выводы: через 2-3 месяца
с учётом отложенных конверсий
атрибуцией (first-click)
% новой аудитории
…
Цифры и выводы

23. Кто меньше пиарится – с тем запуститься проще
Кто молодец: присылают 1 пиксель, готовый под
загрузку в GTM.
Даже если подписан договор, сбор даты займёт
от 2х недель
Первые выводы

24. DSP/DMP, подойдите. Я - ваш лучший друг.
Бизнесы, подойдите. Если есть чем
поделиться или готовы к тестам.
Сделать хорошо
для programmatic-сообщества

25. И ещё одна вещь для
маркетологов-технарей

26. С развитием DMP, AI, алгоритмов и всего такого:
Look-alike - The Next Big Thing в маркетинге

27. Machine Learning by Stanford University, 30 мая
Introduction to Recommender Systems
by University of Minnesota, 13 июня
Machine Learning: Recommender Systems, июль

28. Спасибо за внимание
Сергей Мариев
Head of Performance Marketing, Realweb
sm@realweb.ru
Мария Вишневская
Руководитель отдела онлайн-маркетинга
Inventive Retail Group