Как найти «ту самую» аудиторию для таргета? ​Только неочевидные способы, с хитринкой

При настройке таргетированной рекламы мы в агентстве для каждого проекта разрабатываем связки: сегменты аудитории — их ценности — ценностные предложения, которые мы можем им сделать — форматы и каналы для продвижения.

В этой статье мы расскажем про нижнюю часть схемы — как находим в социальных сетях максимально целевую аудиторию и за счет этого добиваемся высокого коэффициента конверсии при низкой ее стоимости.

Сосредоточимся только на тех способах, которые не на поверхности, с хитринкой, и поделимся, как они отработали у нас на проектах.

С поиском интересов для подбора аудитории Facebook справляется не всегда так хорошо, как нам хотелось бы — при настройке рекламы стандартный интерфейс может не показывать некоторые полезные для нас тематики. Например, если мы ищем интересы, которые есть у целевой аудитории стримингового сервиса тренировок, Facebook порекомендует нам только то, что связано со спортом: фитнес, физические упражнения, бег и т. д.

Так мы найдем аудиторию, которая интересуется спортом в целом, а не конкретно стриминговыми тренировками. Чтобы попасть в цель, нам нужны более точечные интересы: Aaptiv — приложение для проведения онлайн-тренировок, Fitbit — производитель фитнес-гаджетов и т. п. Таких интересов не будет в стандартном предложении Facebook. Их нам нужно находить и вписывать вручную — они и называются скрытыми.

Для поиска скрытых интересов мы пользуемся внутренним функционалом Facebook — Audience insights. Здесь мы можем больше узнать о целевой аудитории: ее возраст, семейное положение, сферу деятельности, в каких сообществах она состоит и т. д. Например, нам нужны мужчины 30-45 лет, занимающиеся бизнесом или финансами. Указав эти параметры, мы увидим, какие страницы им нравятся и чем они интересуются: коммерческие банки, инвестиционные услуги, недвижимость.

Из списка этих интересов берем те, которые подходят под наше предложение, и используем их при настройке рекламы — если мы продаем тренинг по инвестированию, то инвестиционные услуги берем, а игры/игрушки — нет.

Однако в Audience insights отображаются не все интересы и группы, поэтому мы заранее продумываем и составляем список того, что может быть в центре внимания нашей ЦА, а потом вручную пробиваем каждый интерес — смотрим, какие группы ему отвечают и есть ли смысл использовать его при настройке рекламы.

С помощью скрытых интересов мы охватываем целевую аудиторию, за которую на аукционе борется меньше наших прямых конкурентов, за счет чего улучшаем показатели рекламных кампаний. На одном из наших проектов с помощью скрытых интересов нам удалось увеличить ROAS почти в 2 раза и повысить CTR с 1,98 до 2,4% по сравнению с кампанией, запущенной на широкие интересы из стандартного меню.

Распространенная ошибка при запуске рекламы с целью конверсии — создавать Look-alike на основе всего списка клиентов или всех посетителей бизнес-профиля. Такую аудиторию будут составлять не самые ценные клиенты — не те, кто совершал покупки часто или на крупные суммы — а для конверсии нам нужны пользователи, максимально похожие именно на них.

Чтобы попасть в цель и добиться высокого коэффициента конверсии и низкой ее стоимости, нужно фильтровать аудиторию. Например, на проекте в тематике художественных материалов мы с помощью кабинета аналитики в Facebook собрали людей, которые совершали покупки чаще, чем 90% других клиентов, и сделали на основе этой аудитории Look-alike.

За счет такого метода создания аудитории мы добились роста CTR с 0,7 до 2,3%, а также снижения CPC с 62 рублей до 19.

Для поиска качественной аудитории стандартных функций рекламного кабинета Вконтакте не всегда достаточно. Чтобы расширить его функционал, мы используем парсеры, в частности, TargetHunter. С помощью заданных алгоритмов собираем ID пользователей, которые:

Мы можем не только найти пользователей, но и изучить их социально-демографические характеристики. В тематике женской одежды от корейского производителя, мы взяли страницу конкурентного интернет-магазина и проанализировали ее подписчиков.

Так мы поняли, что нам нужны женщины 21-45 лет (мы не знаем, какая возрастная группа конверсионнее, поэтому берем не только самую популярную категорию — 30-34, но и другие), проживающие в основном в Москве.

Функционал парсера огромен — это только малая часть того, что мы делаем с его помощью.

Контекстный таргетинг позволяет находить аудиторию, которая уже интересуется нашим продуктом — вводит соответствующие запросы или просматривает карточки товаров и услуг на ресурсах Mail.ru Group:

Настроить контекстный таргетинг можно через рекламные кабинеты myTarget и Вконтакте. Последний добавил функцию только осенью 2020 года, но мы уже успели ее опробовать, настроив рекламу для проекта по продаже франшиз.

Для этого мы собрали список ключевых слов — то, что люди искали по нашей теме. Взяли не только целевые запросы: «купить бизнес», «стоимость франшиз» — но и околоцелевые: «идеи бизнеса», «прибыльные франшизы», «рейтинг франшиз». Все-таки люди не сразу принимают решение о покупке готового бизнеса: сначала они присматриваются к вариантам, изучают рейтинги, ищут идеи.

Объявления показывали тем, кто вводил интересующие нас запросы в течение последних 14 дней. Мы тестируем разные периоды в рекламных кампаниях с идентичными настройками — у двухнедельного периода поиска пока самый высокий CTR.

Эту кампанию мы запустили меньше недели назад, но уже получили 26 заявок по цене 436 ₽ — в сфере B2B это хороший показатель.

С помощью стандартных функций рекламных кабинетов можно собрать какую-то аудиторию. Возможно, даже неплохую. Мы же в агентстве привыкли измерять не только трафик, но и прибыль — если вы тоже, вряд ли вас устроит «неплохая аудитория». Вам она нужна максимально целевая — а такую редко найдешь, нажав на 3 кнопки. Так что копаем глубже: тестируем новые инструменты и отбираем в копилку самые эффективные способы. Скоро напишем продолжение этой подборки — подписывайтесь.