📁 Аудитории и ретаргетинг

Короткий ответ Исключающая аудитория — это список пользователей, которых специально не показывают в конкретной кампании (например, уже совершивших покупку), чтобы не тратить бюджет на нерелевантный повторный показ. Как это работает подробнее В настройках аудитории кампании указывается аудитория для исключения (например, «покупатели за последние 30 дней»), и платформа не показывает объявление пользователям из этого списка, даже если они входят в основную аудиторию таргетинга. Что использовать на практике На практике. Исключения чаще всего применяют, чтобы не показывать рекламу товара тем, кто его уже купил, или не показывать прогревающий контент тем, кто уже на следующем этапе воронки. Пример. Кампания ретаргетинга «Брошенная корзина» исключает аудиторию «Покупатели за 14 дней». Проверка: в отчёте по пересечению (Overlap) эти две аудитории не должны пересекаться в активном показе. Подводные камни Частая ошибка. Частая ошибка — забыть обновлять или вообще не настроить исключение покупателей, из-за чего бюджет т

Читать полностьюad-platforms

Короткий ответ Окно ретаргетинга — это период, за который учитываются действия пользователя (например, визит на сайт) для включения его в аудиторию; оно влияет на размер аудитории и на то, насколько «свежим» или «тёплым» является контакт с пользователем. Как это работает подробнее Аудитория «посетители сайта за 7 дней» включает только тех, кто заходил в последнюю неделю, тогда как «за 30 дней» — более широкий список, но с пользователями, которые заходили давно и могли потерять интерес. Что использовать на практике На практике. Короткое окно подходит для товаров с быстрым циклом решения (например, импульсные покупки), длинное — для дорогих товаров/услуг с долгим обдумыванием; выбор зависит от специфики продукта, а не от настроек «по умолчанию». Пример. Аудитория «Посетители страницы товара за 7 дней» против «за 30 дней» — вторая обычно больше по размеру, но может показывать более низкий CTR/CVR из-за давности визита. Проверка: сравнить CPA каждой аудитории отдельно. Подводные камни Частая ошибка. Частая ошибка

Читать полностьюad-platforms

Короткий ответ Пересечение аудиторий — это ситуация, когда один и тот же пользователь входит в несколько ad set'ов или кампаний одновременно, из-за чего эти кампании начинают конкурировать друг с другом в одном аукционе за показ одному и тому же человеку. Как это работает подробнее Если два ad set'а внутри одного аккаунта таргетируют во многом одних и тех же людей, они участвуют в одном внутреннем аукционе платформы, что может повышать стоимость показа без увеличения общего охвата. Что использовать на практике На практике. Для проверки пересечения используют встроенные инструменты платформы (например, Audience Overlap в Meta Ads Manager) и при высоком пересечении объединяют аудитории или разграничивают их через исключения. Пример. Два ad set'а: «Женщины 25-34, интерес Фитнес» и «Женщины 25-40, интерес Здоровье» показывают 40% пересечения аудитории. Проверка: инструмент Audience Overlap в кабинете покажет процент пересечения напрямую. Подводные камни Частая ошибка. Частая ошибка — запускать несколько похожих п

Читать полностьюad-platforms

Короткий ответ Последовательный ретаргетинг — это показ пользователю не одного объявления, а серии объявлений в определённом порядке, где каждое следующее сообщение логически продолжает предыдущее в зависимости от этапа воронки или времени с момента визита. Как это работает подробнее Аудитория делится на сегменты по времени или действию (например, «день 1–3», «день 4–7», «день 8–14» с момента визита), и для каждого сегмента показывается своё объявление с соответствующим сообщением — напоминание, затем оффер, затем ограниченная по времени скидка. Что использовать на практике На практике. Такой подход позволяет вести пользователя по воронке более персонализированно, чем один статичный баннер, который показывается одинаково всем вне зависимости от давности и глубины интереса. Пример. Сегмент A (день 1-3 после визита): объявление-напоминание о товаре. Сегмент B (день 4-7): объявление со скидкой 10%. Проверка: аудитории сегментов A и B не пересекаются (A исключает тех, кто уже в B, и наоборот). Подводные камни Час

Читать полностьюad-platforms

Короткий ответ Сначала нужно проверить качество и размер seed-аудитории (сколько реальных покупателей, а не всех посетителей, попало в список, и насколько они однородны по ценности), затем — не находится ли сам ad set ещё в фазе обучения, и только потом пересматривать проценты similarity или объединять источники для лучшего сигнала. Как это работает подробнее Качество look-alike прямо зависит от качества seed: если в исходный список попали случайные посетители или разовые промо-покупатели наряду с постоянными клиентами, алгоритм обучается на смешанном и менее информативном сигнале, что снижает точность похожей аудитории. Что использовать на практике На практике. Полезно пересобрать seed только из покупателей с высокой ценностью за репрезентативный период (например, 90-180 дней), проверить его размер (не менее нескольких сотен-тысяч), сравнить результат look-alike 1% против более широкого 3-5% для понимания, не является ли аудитория 1% слишком узкой и уже частично исчерпанной. Пример. Текущий seed — все посети

Читать полностьюad-platforms

Короткий ответ Здесь нет единственно верного ответа: полностью убирать бюджет ретаргетинга на основании одного holdout-теста рискованно, так как часть инкрементального эффекта всё же есть и зависит от сегмента и давности взаимодействия, поэтому решение должно балансировать между доверием к отчётному ROAS платформы и данными инкрементальности, с постепенным пересмотром, а не резким переключением. Как это работает подробнее Отчётный ROAS платформы основан на модели атрибуции рекламного кабинета, которая засчитывает конверсию кампании, даже если пользователь купил бы и без показа рекламы (например, уже решивший купить клиент, которому просто показали баннер перед покупкой); holdout-тест с контрольной группой без показа рекламы измеряет именно добавленную ценность рекламы, сравнивая конверсию в тестовой и контрольной группах. Что использовать на практике На практике. Практически стоит сегментировать ретаргетинг по давности/глубине взаимодействия и повторить holdout отдельно по сегментам: вероятно, инкрементальнос

Читать полностьюad-platforms