Look-alike (похожая аудитория) — это новые пользователи, которых рекламная система находит по образцу вашей исходной базы: она анализирует ваших клиентов или посетителей и подбирает похожих на них по поведению и признакам. Для завода это способ дотянуться в сетях и соцсетях до снабженцев, которые ещё не искали вас, но похожи на тех, кто уже покупает.
Обновлено: 13 июля 2026Вы даёте системе «образец» — список ваших клиентов из CRM, посетителей сайта, оставивших заявку, или подписчиков. Алгоритм изучает, что общего у этих людей: интересы, поведение, площадки, соцдем, — и находит других пользователей, похожих на них. Им и показывается реклама. Чем чище и однороднее исходная база, тем точнее получается похожая аудитория.
Работает look-alike там, где нет прямого поискового спроса, — в сетях Яндекса (РСЯ) и в соцсетях. Это инструмент холодного охвата: вы обращаетесь к людям, которые вас ещё не искали, но по профилю похожи на ваших покупателей.
Главная сложность B2B — узкий спрос: прямых запросов «купить наше оборудование» мало, а расти надо. Look-alike обходит это ограничение. Если у вас накоплена база реальных покупателей — снабженцев, дилеров, проектировщиков, — система находит похожих на них специалистов, до которых вы не дотянулись бы по ключевым словам.
Ключевой момент — качество образца. Look-alike, построенный по базе оплативших клиентов, приводит одних людей, а построенный по всем, кто когда-либо зашёл на сайт, — совсем других, часто нецелевых. Поэтому в B2B за образец берут не «всех посетителей», а сегмент реальных сделок из CRM: тогда похожая аудитория состоит из тех, кто способен купить, а не просто полистать сайт.
Похожая аудитория бесполезна как канал горячих заявок: эти люди вас не искали и не готовы купить сегодня. Это верх воронки — охват и прогрев, а не прямые продажи. Оценивать её по мгновенным заявкам, как поиск, — ошибка: часть приведённых людей дозреет позже, через ретаргетинг и контент. И ещё: слишком маленький образец (десятки контактов) не даёт системе обучиться — нужна база хотя бы в несколько сотен.
Мы строим look-alike не по «всем подряд», а по сегментам реальных покупателей из вашей CRM — по тем, кто дошёл до сделки. Запускаем похожие аудитории в РСЯ и соцсетях как инструмент охвата и связываем с ретаргетингом и контентом, чтобы приведённый холодный трафик дозревал, а не терялся. Оцениваем не по кликам, а по вкладу в заявки и сделки через сквозную аналитику. Это часть контекстной рекламы под B2B.
По сегменту реальных покупателей из CRM — тех, кто дошёл до сделки, а не по всем посетителям сайта. Образец решает всё: похожая аудитория будет копией того, что вы в неё заложили. База оплативших клиентов приводит целевых снабженцев, база «всех, кто зашёл» — случайных людей. Нужно хотя бы несколько сотен контактов, чтобы система обучилась.
Редко и не сразу. Это холодный охват: люди похожи на ваших клиентов, но вас ещё не искали и не готовы покупать сегодня. Look-alike работает как верх воронки — знакомит и прогревает, а до заявки таких людей доводят ретаргетинг и контент. Оценивать его по мгновенным заявкам, как поиск, неправильно.
Ретаргетинг догоняет тех, кто уже был у вас на сайте, — тёплую аудиторию. Look-alike ищет новых людей, похожих на ваших клиентов, но пока с вами не знакомых, — холодную. Ретаргетинг возвращает, look-alike расширяет. В связке они закрывают и удержание, и охват новой целевой аудитории.
Оставьте контакт — свяжемся и проведём аудит за 1–2 дня.
