Lookalike Audience란 무엇인가요? Facebook 및 Google 유사 오디언스 타겟팅에 대한 완벽 가이드

룩얼라이크 오디언스란 무엇인가요?

룩얼라이크 오디언스는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 기존의 고가치 고객이나 웹사이트 방문자와 유사한 특성, 행동 및 관심사를 가진 새로운 잠재 고객을 찾는 고급 타겟팅 기능입니다. Facebook, Instagram, Google Ads 및 LinkedIn과 같은 플랫폼에서 제공되는 룩얼라이크 오디언스는 소스 오디언스(예: 고객 이메일 목록 또는 웹사이트 방문자)에서 데이터를 분석하여 전환 가능성이 가장 높은 잠재 고객을 식별합니다. 이 타겟팅 방법은 기존 오디언스를 넘어 도달 범위를 확장하면서도 관련성과 전환 가능성을 유지합니다.

룩얼라이크 오디언스는 예측 분석을 활용하여 고객 확보를 효율적으로 확장하며, 기업이 가장 가치 있는 기존 고객과 유사한 디지털 행동, 인구 통계 및 구매 패턴을 보이는 새로운 고객을 찾을 수 있도록 합니다.

룩얼라이크 오디언스가 확장 가능한 성장에 필수적인 이유

• 효율적인 고객 확보: 기존 고객 성공 패턴을 기반으로 전환 가능성이 높은 새로운 잠재 고객을 찾습니다.
• 학습 곡선 감소: 플랫폼이 검증된 고객 데이터를 기반으로 최적의 타겟팅을 자동으로 식별합니다.
• 확장 가능한 도달 범위: 타겟팅의 관련성과 성과 품질을 유지하면서 오디언스 규모를 성장시킵니다.
• 비용 효율적인 타겟팅: 넓은 인구 통계보다는 전환 가능성이 가장 높은 잠재 고객에게 광고 지출을 집중합니다.
• 데이터 기반 최적화: 기계 학습 및 성과 피드백을 통해 타겟팅 정확성을 지속적으로 개선합니다.

룩얼라이크 오디언스 전략의 주요 이점

예측 고객 발견

룩얼라이크 오디언스는 정교한 알고리즘을 사용하여 최고의 고객과 행동 패턴 및 특성을 공유하는 잠재 고객을 식별하여 인구 통계적 타겟팅만으로는 얻을 수 없는 전환 가능성을 크게 향상시킵니다.

자동화된 최적화 학습

플랫폼 알고리즘은 캠페인 성과를 기반으로 룩얼라이크 오디언스 품질을 지속적으로 개선하여 타겟팅 정확성을 자동으로 향상시키고 수동 최적화 요구 사항을 줄입니다.

희석 없이 확장 가능한 성장

룩얼라이크 오디언스는 기업이 전환 품질을 유지하면서 도달 범위를 크게 확장할 수 있게 하여 성과 지표나 수익성을 희생하지 않고 지속 가능한 성장을 가능하게 합니다.

검증된 룩얼라이크 오디언스 전략 및 성공 사례

• 전자상거래 확장: 온라인 소매업체는 고평생가치 고객으로부터 룩얼라이크를 생성하여 유사한 수익성 있는 구매자를 찾습니다.
• 리드 생성 확장: B2B 기업은 자격을 갖춘 리드를 기반으로 룩얼라이크를 사용하여 잠재 고객 발견을 확장합니다.
• 앱 사용자 확보: 모바일 앱은 참여한 사용자로부터 룩얼라이크를 생성하여 설치하고 사용할 가능성이 높은 잠재 고객을 찾습니다.
• 구독 성장: SaaS 기업은 전환된 체험 사용자로부터 룩얼라이크를 구축하여 유료 구독자 확보를 확장합니다.
• 지역 비즈니스 확장: 서비스 기업은 최고의 고객으로부터 룩얼라이크를 사용하여 새로운 지리적 지역에서 유사한 잠재 고객을 찾습니다.

1% 또는 10% 룩얼라이크 오디언스를 사용해야 할까요? 전략적 크기 결정

작은 룩얼라이크 비율(1-2%)은 소스 오디언스와의 정확성과 유사성을 높이지만 도달 가능성을 제한합니다. 더 큰 비율(5-10%)은 더 넓은 도달 범위를 제공하지만 정확성이 감소합니다. 최고의 품질을 위해 1-3% 룩얼라이크로 시작한 후 성과가 입증되면 더 큰 크기를 테스트하세요.

여러 룩얼라이크 크기를 동시에 사용하세요: 1%는 가장 높은 의도 타겟팅, 3-5%는 확장을 위해, 6-10%는 강력한 크리에이티브와 제안과 결합하여 넓은 인지도 캠페인에 사용합니다.

룩얼라이크 오디언스 생성 마스터하기: 단계별 가이드

1단계: 고품질 소스 오디언스 구축

• 평생 가치, 참여 및 전환 데이터를 기반으로 가장 가치 있는 고객 세그먼트를 식별합니다.
• 최적의 알고리즘 학습을 위해 최소 100-1000명의 고품질 사용자로 소스 오디언스를 생성합니다.
• 픽셀 데이터, 고객 목록, 앱 활동 및 참여 행동을 소스 자료로 사용합니다.
• 타겟팅 룩얼라이크 생성을 위해 가치, 행동 및 특성에 따라 소스 오디언스를 세분화합니다.
• 소스 데이터가 최근(6-12개월 이내)이며 현재 고객 선호도를 반영하는지 확인합니다.

2단계: 룩얼라이크 오디언스 매개변수 구성

• 비즈니스 확장 목표 및 물류에 맞는 적절한 지리적 타겟팅을 선택합니다.
• 캠페인 목표 및 도달 요구 사항에 따라 최적의 오디언스 크기 비율을 선택합니다.
• 테스트를 위해 서로 다른 소스 오디언스에서 여러 룩얼라이크 변형을 생성합니다.
• 데이터 품질과 관련성을 유지하기 위해 자동 오디언스 새로 고침을 설정합니다.
• 일관된 복제 및 확장을 위해 오디언스 생성 매개변수를 문서화합니다.

3단계: 성과 테스트 및 최적화

• 룩얼라이크 오디언스 성과를 다른 타겟팅 방법과 비교하기 위해 소규모 예산 캠페인을 시작합니다.
• 오디언스 변형 간의 전환율, 고객 확보 비용 및 광고 지출 수익을 비교합니다.
• 각 룩얼라이크 오디언스 세그먼트에 대해 다양한 크리에이티브 접근 방식 및 메시지를 테스트합니다.
• 오디언스 중복을 모니터링하고 기존 고객을 제외하여 새로운 확보에 집중합니다.
• 다양한 룩얼라이크 비율 및 소스 오디언스 조합을 A/B 테스트합니다.

4단계: 성공적인 오디언스 확장 및 정제

• 효율성을 모니터링하면서 가장 성과가 좋은 룩얼라이크 오디언스의 예산을 점진적으로 증가시킵니다.
• 여러 고성과 소스 세그먼트를 결합하여 스택된 룩얼라이크 오디언스를 생성합니다.
• 품질 유지를 위해 새로운 고객 데이터로 소스 오디언스를 정기적으로 새로 고칩니다.
• 지속적인 캠페인에서 전환된 고객을 제외하여 새로운 잠재 고객 확보에 집중합니다.
• 룩얼라이크 성과 데이터를 사용하여 소스 오디언스 품질 및 선택을 개선합니다.

최대 성과를 위한 룩얼라이크 오디언스 모범 사례

• 소스 품질 집중: 더 나은 결과를 위해 가장 가치 있는 고객과 가장 참여한 사용자를 소스 오디언스로 사용합니다.
• 지리적 정렬: 룩얼라이크 지리와 비즈니스 능력 및 시장 기회를 일치시킵니다.
• 정기적인 새로 고침: 관련성을 유지하기 위해 매달 새로운 고객 데이터로 소스 오디언스를 업데이트합니다.
• 성과 모니터링: 오디언스 피로를 추적하고 성과가 크게 감소할 때 새로 고칩니다.
• 크로스 플랫폼 테스트: 포괄적인 도달을 위해 여러 플랫폼에서 룩얼라이크 오디언스를 테스트합니다.

룩얼라이크 오디언스 FAQ: 자주 묻는 질문

효과적인 룩얼라이크 생성을 위해 소스 오디언스에 몇 명이 필요합니까?

Facebook은 최소 100-500명을 권장하며, 1,000명 이상이 최적의 결과를 제공합니다. Google은 유사 오디언스에 대해 1,000명 이상을 제안합니다. 품질이 양보다 더 중요합니다—100명의 고가치 고객이 종종 1,000명의 저참여 사용자를 초월합니다.

룩얼라이크 오디언스는 얼마나 자주 업데이트하거나 새로 고쳐야 합니까?

품질 유지를 위해 매달 새로운 고객 데이터로 소스 오디언스를 새로 고칩니다. 플랫폼 알고리즘은 룩얼라이크 오디언스를 자동으로 업데이트하지만, 분기마다 신선한 소스 데이터로 재생성하면 성과와 정확성이 향상되는 경우가 많습니다.

1% 룩얼라이크와 10% 룩얼라이크의 차이는 무엇인가요?

1% 룩얼라이크는 소스 오디언스와 가장 유사한 사용자(더 높은 품질, 더 작은 도달 범위)를 포함하는 반면, 10% 룩얼라이크는 더 넓고 덜 유사합니다(더 낮은 품질, 더 큰 도달 범위). 최고의 성과를 위해 1-3%로 시작한 후 더 큰 크기를 테스트하세요.

웹사이트 방문자 또는 고객으로부터 룩얼라이크 오디언스를 생성할 수 있나요?

웹사이트 방문자, 이메일 구독자, 소셜 미디어 참여자, 앱 사용자 또는 고객 목록 등 모든 오디언스에서 룩얼라이크를 생성할 수 있습니다. 그러나 고가치 행동(구매, 리드)을 기반으로 한 오디언스가 일반 방문자보다 더 나은 성과를 내는 경우가 많습니다.

룩얼라이크 오디언스가 다른 타겟팅 방법보다 성과가 떨어질 수 있는 이유는 무엇인가요?

저품질 소스 오디언스, 불충분한 소스 데이터, 지나치게 넓은 지리적 타겟팅, 오디언스 피로 또는 잘못된 크리에이티브 메시지로 인해 성과가 저조할 수 있습니다. 고가치 소스 오디언스에 집중하고 체계적으로 테스트하세요.