什麼是相似受眾以及如何利用它?

2013年,Facebook為廣告主推出了一項新功能:類似受眾。這些透過演算法產生的受眾群體使廣告商能夠在不犧牲複雜定位的情況下大幅擴大其覆蓋範圍。

首先,廣告商選擇了“種子受眾”,即至少 100 名客戶或潛在客戶的群體。然後,Facebook 利用其龐大的數據生態系統(取自其同名社交平台 Instagram、WhatsApp、追蹤像素等),透過演算法產生更多、整體相似的受眾。

基本邏輯:你最好的客戶可能有某些共同的興趣和人口特徵;這就是為什麼您的產品和您的特定品牌會引起他​​們的共鳴。

這不是一個新想法。市場研究公司Lucid總裁布雷特·施尼特利希(Brett Schnittlich) 告訴《Built In》,“在Facebook 成為扎克伯格先生眼中的閃光似受眾以及如何  點之前”,公司,尤其是直郵廣告公司,就開始購買線下資料集,並打造線下相似的受眾。

此時,這個概念已經在網路上擴散到從LiveRamp到Oracle 的資料管理平台。

不過,Facebook 是第一個在社群媒體領域應用這 越南電話號碼圖書館 個概念的公司,很快,它的競爭對手也跟進了。 Twitter於 2014 年推出了類似受眾,Snapchat於 2016 年緊隨其後。自 2018 年在美國推出以來,TikTok 也吸引了相似的受眾。

 

Lucid 受眾產品高級總監 Lindsay Fordham 告訴《Built In》:“在相似的建模領域可能有數千家公司。”

什麼是相似受眾?
潛在新客戶的受眾,由當前客戶或潛在客戶的「種子受眾」產生(通常透過演算法)。這使得公司能夠在不犧牲複雜定位的情況下大幅擴大廣告覆蓋範圍。
儘管如此,Facebook 仍然是優質的數位產品,這要歸功於其無處不在的追蹤像素和其廣告的全球影響力。

“如果你訪問一個網站,”達拉·丹尼 (Dara Denney) 告訴《Built In》,“99% 的時候它都有 Facebook 像素。”

她會知道的。 Denney 是廣告公司Fetch & Funnel的付費社群總監,她使用自己的 YouTube 頻道透過影片部落格講述 Facebook 廣告的細微差別。

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儘管她從事內容工作並涉足其他行銷管道,但她仍然 2025 年超越競爭對手的 15 個競爭對手分析工具  傾向於使用 Facebook 廣告和 Facebook 相似受眾,她和她的團隊發現這對於獲取客戶特別方便。

「我發現這只是一個每天都有更多用戶參與的平台,」她說。

儘管如此,對於某些品牌來說,其他平台的類似受眾可能會提供更高的投資報酬率。這一切都取決於廣告商的產品、策略和目標受眾。

那麼,如何才能讓相似的受眾為你服務呢?施尼特里希、福特漢姆和丹尼也參與了討論。

 

如果可以的話,根據強烈的第一手訊號建立種子受眾…
一個好的經驗法則是,你的種子受眾 名譽互換 越多,你的相似度就越高——前提是種子受眾中的每個人都有一些具體的共同點。理想情況下,這將是廣告商直接觀察到的特徵。

丹尼經常從客戶的最高價值客戶中建立種子受眾。也許他們購買了兩次或兩次以上,或者在過去 30 天內購買了一些東西。

這是直接來自客戶 CRM 的最終第一手資料。

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….如果不能,請考慮資料來源
施尼特利希建議,如果你根據沒有直接觀察到的東西來建立種子,請確保你仍然圍繞著「強訊號」來建構它。

例如,如果您想向市場上的人們做汽車廣告,那麼針對汽車租賃剛剛到期的人可能比在過去一年訪問過一次汽車經銷商網站的人更好。

前者只是一個更強的訊號。

然而,如果你從數據經紀人那裡購買了「汽車意向者」的種子受眾,那麼你可能很難知道他們依賴的訊號是什麼。一些數據公司從許多不同的來源購買數據,他們的方法可能是黑盒子。

不過,值得詢問詳細資訊。 「基於模型的模型是有問題的,」施尼特里希說。

如果您不小心,您可能會使用其他人的相似受眾作為您的類似受眾的種子 – 這會導致不準確。

 

第三方驗證可以派上用場
如有疑問,您可以在購買資料集之前使用第三方驗證產品進行嘗試。

Lucid 是一家可以大規模管理數位調查的市場研究公司,它提供了一種名為「數據評分」的產品。廣告主可以使用它來驗證資料經紀人關於種子受眾資料的聲明,或檢查類似受眾與種子受眾的相似性(在 Facebook 等圍牆花園之外)。

從本質上講,它的工作原理是對資料集中的人員樣本進行數位調查,直接詢問他們是否具有廣告商想要定位的意圖或特徵。

 

永遠不要停止測試
當然,大多數廣告活動都有許多可能的種子受眾。哪些會產生表現最高的相似觀眾?丹尼透過不斷的小實驗發現了這一點。

「我們必須對 5 到 15 名相似的觀眾進行測試,才能找到最適合的觀眾,」她說。

即使她發現根據常見績效指標(例如點擊率、每次點擊成本和投資回報率)表現良好的種子,它也不會永遠有效。

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