Definición:
Una Audiencia Lookalike, también conocida como audiencia similar, es una opción como objetivo ofrecida por plataformas de publicidad que permite generar audiencias parecidas a los usuarios de una segmentación previamente definida.
Es una característica propia de los sistemas de aprendizaje automático que permite mejorar la calidad de las campañas publicitarias como Google o Facebook, al dirigirse a un perfil mucho más específico similar a un perfil tipo.
Las audiencias similares permiten impactar a los usuarios que tienen una afinidad con el target de una campaña y forman parte de las estrategias fundamentales dentro del marketing digital. Suponen una de las formas más efectivas para llegar a aquellas personas que tienen más probabilidades de interesarse por los servicios o productos que ofrece la empresa, ya que se parecen a los clientes actuales.
Índice de contenidos
Audiencias Lookalike en Facebook
Las audiencias Lookalike de Facebook o Audiencias similares son audiencias creadas por el algoritmo de Facebook basadas en un público original como puede ser los seguidores de una página de Facebook, de un listado de email o de los recogidos por un pixel. En base a esto Facebook identificará características comunes entre los miembros de su audiencia. Ello nos permitirá segmentar las campañas en Facebook Ads a un público que tenga características similares en cuanto a intereses y comportamiento.
Audiencias basadas en el pixel de Facebook
En la construcción de audiencias el Pixel de Facebook juega un papel fundamental, ya que este pixel se encarga de recoger los atributos (datos geográficos, demográficos, interés, comportamiento) que se utilizará para definir usuarios de características similares a las de los recogidos con dicho pixel. Se podrá a su vez clasificar a los usuarios tipo en función de las interacciones que realizan: visitas a la página, registros, compras…
Audiencias basadas en los seguidores
Se genera la audiencia tomando como origen los usuarios que siguen al anunciante y definiendo un porcentaje de similitud a dichos seguidores. Cuanto menor sea la similitud mayor será la audiencia debido a que habrá más usuarios en dicho segmento.
Audiencias Lookalike en Google Ads
Este tipo de audiencias dejó de estar disponibles en Agosto de 2023. En Google Ads estas audiencias se denominanban audiencias similares a la segmentación. La segmentación de audiencias similares estaba disponible tanto para las campañas de la Red de Búsqueda como de la Red de Display. Su funcionamiento era análogo al de las audiencias Lookalike de Facebook, y permitía crear campañas en Google Ads en las cuales se mostrarán los anuncios a los usuarios con mayor potencial de conversión.
Preguntas frecuentes sobre Audiencia Lookalike
¿Qué significa Audiencia Lookalike en marketing digital?
La audiencia lookalike se refiere a la idea explicada en esta página del glosario: Definición: Una Audiencia Lookalike , también conocida como audiencia similar, es una opción como objetivo ofrecida por plataformas de publicidad que permite generar audiencias parecidas a los usuarios de una segmentación previamente definida. Las audiencias similares permiten impactar a los usuarios que tienen una afinidad con el target de una campaña y forman parte de las estrategias fundamentales dentro del market En la práctica, sirve para que el equipo hable del mismo fenómeno con un criterio común.
¿Cuándo conviene prestar atención a Audiencia Lookalike?
Conviene revisarlo cuando influye en la captación, la medición, la experiencia de usuario o el rendimiento de una campaña. Lo importante es vincular Audiencia Lookalike con una decisión concreta, no tratarlo como una definición aislada.
¿Cómo se aplica Audiencia Lookalike dentro de una estrategia digital?
Se aplica llevando la definición a acciones: revisar los datos relacionados, detectar en qué punto del embudo aparece y decidir si requiere optimización, seguimiento o documentación interna.
¿Qué errores son habituales al interpretar Audiencia Lookalike?
El error más frecuente es usar Audiencia Lookalike de forma demasiado amplia. Antes de sacar conclusiones conviene comprobar el contexto, el canal o herramienta implicados y la métrica o comportamiento que se quiere explicar.