Сообщить об ошибкеКороткий ответ
Чем меньше исходная аудитория, тем меньше сигналов о характеристиках и поведении есть у алгоритма, из-за чего построенная по ней look-alike аудитория получается менее точной и может включать много нерелевантных пользователей.
Как это работает подробнее
Алгоритм ищет статистические закономерности в seed-аудитории (демография, интересы, поведение), и при малом числе людей такие закономерности менее надёжны — модель может ошибочно обобщать случайные совпадения.
Что использовать на практике
- На практике. Платформы обычно рекомендуют минимальный размер seed от нескольких сотен до пары тысяч человек; для более надёжного результата желательно использовать аудиторию с чётким общим признаком (например, именно покупатели, а не все посетители).
- Пример. Seed-аудитория всего 80 человек (покупатели за неделю) — платформа может предупредить о недостаточном размере аудитории или дать нестабильный результат. Проверка: сравнить рекомендованный минимальный размер seed в документации платформы с фактическим размером списка.
Подводные камни
- Частая ошибка. Частая ошибка — строить look-alike на seed из 50–100 человек и ожидать результат, сравнимый по качеству с look-alike на тысячах покупателей.