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Públicos similares


¿Qué son las audiencias similares?

Las audiencias similares son una poderosa función de segmentación que ofrecen las principales plataformas de publicidad digital como Meta, Google, TikTok y otras redes publicitarias que permiten a los especialistas en marketing llegar a nuevos usuarios que se parecen mucho a clientes, usuarios o jugadores de alto valor existentes.

En otras palabras:

  • Tienes algunos jugadores excelentes y bien pagados en tu juego, usuarios en tu aplicación o clientes de tu tienda
  • Quieres más
  • Comparte algo que identifica a esos usuarios en las principales plataformas de marketing (como una dirección de correo electrónico, una cookie, IDFAo GAID)
  • Le pides a esa plataforma que encuentre nuevos usuarios o clientes que probablemente sean similares
  • Forman una “audiencia” a la que puedes dirigirte con anuncios
  • El objetivo es que respondan positivamente y también se conviertan en usuarios, jugadores o clientes de alto valor

Estas audiencias se pueden generar de forma bastante sencilla, basándose en indicadores de personas de alto valor. Las grandes plataformas suelen utilizar sofisticados algoritmos de aprendizaje automático que analizan patrones de comportamiento, demográficos y de intereses para identificar a personas similares.

Las audiencias requieren el uso de un identificador, como un GAID o una dirección de correo electrónico. Dado que los IDFA son más escasos en iOS tras la Transparencia de Seguimiento de Aplicaciones, es más difícil crear audiencias en iOS que antes.

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Por qué son importantes las audiencias similares

Adquirir nuevos usuarios de alta calidad es fundamental para cualquier marketer de crecimiento. Sin embargo, identificar y alcanzar manualmente nuevos clientes potenciales tan valiosos como los usuarios actuales es increíblemente difícil. Y dirigirse ciegamente a un grupo específico de personas con la esperanza de que sean similares resulta costoso.

La audiencia similar resuelve este problema automatizando el descubrimiento de nuevos clientes potenciales. 

Al aprovechar señales de datos a nivel de plataforma — a menudo mucho más ricas que lo que los anunciantes pueden acceder por sí mismos — estas audiencias ayudan a las marcas a escalar campañas de manera eficiente, aumentar ROI, y minimizar el gasto desperdiciado gasto publicitario.

Cuando funcionan bien, las audiencias similares prácticamente clonan a sus mejores clientes, lo que le proporciona clientes nuevos exactamente iguales a ellos, con un comportamiento y un potencial de compra similares.

Cómo funcionan las audiencias similares

1: Definir una audiencia fuente

Para crear una audiencia similar, debes definir una audiencia fuente. Eso’s típicamente un grupo de personas que han realizado una acción de alto valor. En otras palabras, hicieron algo como:

  • Hice una compra
  • Suscribirse a un servicio
  • Alcanza un nivel específico en un juego móvil
  • Se mantuvo activo después del día 7 en su aplicación

Es fundamental que tu audiencia de origen cumpla con un requisito mínimo de tamaño, generalmente de al menos unos cientos de usuarios. Cuanto más grande, rico en datos y con mayor consistencia de comportamiento sea este grupo, más eficaz será tu audiencia similar.

2: Elija un rango de similitud

Algunas plataformas luego te permiten establecer un porcentaje de similitud o un rango de tamaño. 

Un lookalike 1% significa que la audiencia se asemeja mucho a tu audiencia origen. Esto suele dar alto rendimiento pero bajo alcance. Un lookalike 5–10% incluye segmentos de usuarios más amplios que siguen siendo similares pero ofrecen mayor alcance, probablemente a costa de un rendimiento ligeramente menor.

La experimentación le dará una mejor idea de dónde establecer sus rangos de similitud.

3: Creación y despliegue de audiencia

Una vez que haya definido su audiencia de origen y elegido su rango de similitud, el algoritmo de la plataforma publicitaria toma el control. 

Al utilizar miles de puntos de datos a los que la plataforma tiene acceso sobre sus usuarios (piense en el comportamiento de navegación, los intereses demostrados en la plataforma, el uso del dispositivo, las instalaciones de aplicaciones, la ubicación, la intención de compra y más), crea un nuevo segmento de audiencia que probablemente se comporte como sus usuarios originales. 

Luego, puedes dirigirte a esta audiencia en tus campañas publicitarias como a cualquier otra.

Casos de uso para audiencias similares

1. Adquisición de usuarios de aplicaciones móviles

Los perfiles similares son ideales para captar nuevos usuarios con mayor probabilidad de conversión. Por ejemplo, si tu aplicación monetiza mediante suscripciones, crear perfiles similares de tus suscriptores de pago puede ayudarte a encontrar a otros con mayor probabilidad de suscribirse.

2. Optimización del valor del tiempo de vida del cliente (LTV) minorista

Los especialistas en marketing suelen crear productos similares basados ​​en cohortes de alto LTV (por ejemplo, el 10 % o el 25 % de los que más gastan) para centrar el gasto en la adquisición de usuarios con el mejor potencial de ingresos a largo plazo.

3. Complemento de retargeting

Las audiencias similares pueden complementar las estrategias de retargeting al expandir su alcance a audiencias nuevas pero similares cuando su conjunto de datos propios se satura.

4. Localización

Si se está expandiendo a un nuevo país, puede utilizar audiencias similares basadas en usuarios exitosos en un mercado vecino o similar para ayudar a acelerar el aprendizaje y reducir el riesgo.

Consejos para tener éxito con audiencias similares

1. Calidad > Cantidad

Tu audiencia fuente debe ser muy participativa y valiosa. Un grupo pequeño pero con alta intención generalmente superará a una fuente grande y de calidad mixta, siempre que cumpla con los requisitos mínimos de tamaño.

2. Segmenta tus audiencias de origen

No te limites a crear una audiencia similar. Segmenta a los usuarios por comportamiento (p. ej., grandes consumidores, usuarios frecuentes, usuarios fijos) y evalúa cuáles tienen mejor rendimiento.

3. Refrescar periódicamente

A medida que el comportamiento del usuario evoluciona y tu aplicación o negocio crece, el rendimiento de tus audiencias similares puede disminuir. Actualiza tus audiencias de origen con regularidad, quizás mensualmente.

4. Combinar con otros objetivos

Superponga audiencias similares con filtros demográficos o basados ​​en intereses para refinar el rendimiento o adaptar la creatividad de manera más efectiva.

5. Supervisión de la superposición

Si utiliza varios perfiles similares, verifique que no haya superposición de audiencias para evitar pujar en su contra y aumentar los costos.

Errores comunes con audiencias similares

Evite los errores comunes con audiencias similares…

  • Depender demasiado de una audiencia: La fatiga de la audiencia y los rendimientos decrecientes pueden aparecer rápidamente si no rotas o actualizas
  • Usando datos de origen de baja calidad: Basura entra, basura sale. Si tu audiencia de origen no representa a tus usuarios ideales, el rendimiento se verá afectado
  • Ignorar la alineación creativa: los anuncios similares funcionan mejor cuando el mensaje del anuncio refleja lo que resuena en la audiencia de origen.
  • No probar rangos de similitud: Un 1% de similitudes podría generar un alto ROAS , pero limitaría la escala. Probar porcentajes más altos puede revelar un crecimiento más eficiente.

Resumen

Las audiencias similares son un pilar del marketing de crecimiento, ya que ayudan a las marcas a adquirir nuevos usuarios que se comportan como sus mejores clientes. Cuando se basan en datos propios sólidos y se utilizan con cuidado, pueden permitir campañas escalables, eficientes y con alto ROAS en todas las plataformas.

Ya sea que sea un desarrollador de aplicaciones móviles, una marca de comercio electrónico o una empresa de SaaS B2B, invertir en estrategias inteligentes de apariencia similar es una de las formas más confiables de crecer de manera inteligente en un mundo consciente de la privacidad donde las señales de marketing son cada vez más difíciles de leer.

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