Как привлекать клиентов, которые ещё не ищут ваш продукт: разбор подхода и ошибок

Если реклама в поиске Яндекса перестала масштабироваться, это не значит, что закончились клиенты. Часть аудитории просто ещё не дошла до запроса, но уже проявляет интерес к категории и может быть найдена через анализ их поведения.

В этой статье разберём, как использовать поведенческий таргетинг и look-alike, чтобы привлекать таких пользователей, и какие ошибки чаще всего мешают этому подходу работать.

Почему реклама в поиске перестаёт масштабироваться

Поиск Яндекс Директ — один из самых предсказуемых каналов: человек уже понимает, что ему нужно, вводит запрос и приходит на сайт. Поэтому на старте он почти всегда даёт лучший результат. Но в какой-то момент рост останавливается — и дело не в настройках.

Объём такого спроса ограничен: в каждой нише есть конечное количество людей, которые прямо сейчас готовы искать ваш продукт. Когда этот объём выбран, дальше расти становится просто некуда — даже если кампании настроены хорошо.

К этому добавляется конкуренция. За тех же пользователей борются другие компании, аукцион перегревается, стоимость клика и лида растёт. В итоге вы начинаете платить больше за ту же самую аудиторию.

Логичный шаг — расширять охват: брать более широкие запросы, заходить в смежные темы. Но здесь появляется другая проблема — падает качество трафика. Пользователей становится больше, но их намерение слабее, и конверсия уже не держится на прежнем уровне.

В результате поиск остаётся рабочим каналом, но перестаёт быть точкой роста: дополнительный объём либо не появляется, либо обходится слишком дорого.

Где искать клиентов до того, как они вводят запрос

Если поиск работает только с уже сформированным спросом, следующий вопрос — где находятся эти клиенты до того, как они начинают искать. Они не «появляются» в момент запроса. Просто на этом этапе их становится видно системе. До этого они уже есть — и уже проявляют интерес к категории, но делают это не через поиск, а через поведение.

Искать их нужно не в запросах, а в том, что они делают до них:

• в действиях пользователя до поиска. Человек не сразу идёт в Яндекс: сначала он читает статьи, смотрит решения, сравнивает подходы, возвращается к теме через время
• в цифровом следе, который фиксирует это поведение. Посещённые сайты, интерес к категориям, глубина просмотра, повторные визиты — всё это уже можно собирать и анализировать
• в повторяющихся сценариях поведения. Не один переход, а последовательность действий: возвращение к теме, углубление в детали, сравнение вариантов — именно такие паттерны чаще всего приводят к покупке

Важно, что речь не о «любом интересе». Разовый заход ещё ничего не значит. Ценность появляется там, где поведение начинает повторяться и складываться в понятный сценарий.

Поэтому клиент «до запроса» существует не в поиске, а в его действиях. И рынок на самом деле делится не только на «горячих» и «холодных», а на тех, кого уже видно, и тех, чей интерес пока проявляется только в поведении.

Как поведенческий таргетинг и look-alike находят таких клиентов

Когда понятно, что клиент проявляется через поведение, следующий вопрос — как это использовать в рекламе, а не просто наблюдать. Здесь работает связка из двух вещей: поведенческие сигналы дают понимание интереса, а look-alike позволяет масштабировать эту логику на новую аудиторию.

Процесс выглядит так:

• система фиксирует поведение, связанное с интересом к категории. Она не ждёт запроса, а смотрит на действия: какие темы человек изучает, к чему возвращается, как глубоко погружается
• на основе ваших клиентов формируется эталонная аудитория. Берётся сегмент пользователей (покупатели, лиды), и система ищет, что у них общего в поведении — не отдельные признаки, а повторяющиеся сочетания действий
• дальше ищутся пользователи с похожими сценариями поведения. Алгоритм сопоставляет новые аудитории с этой моделью и находит тех, кто ведёт себя похоже в ключевых точках выбора
• эта аудитория масштабируется в рекламных кампаниях. Вы выходите за пределы текущей базы и начинаете привлекать пользователей, которые ещё не ищут, но с высокой вероятностью придут к покупке

Важно, что речь не о «похожих людях» в привычном смысле. Система ищет не возраст, пол или интересы по отдельности, а поведение в совокупности — и находит совпадения, которые вручную увидеть почти невозможно.

На практике это означает, что реклама начинает показываться не просто «широкой аудитории», а пользователям, которые уже находятся в процессе выбора, просто ещё не сформулировали это через запрос.

Почему результат упирается в качество данных

На этом этапе у многих возникает ощущение, что дальше всё зависит от настроек или алгоритмов. На практике всё проще: результат почти полностью определяется тем, на каких данных обучается система.

Look-alike не ищет «идеального клиента» сам по себе. Он берёт ту аудиторию, которую вы передали, и масштабирует её поведение. Отсюда простой принцип: что на входе — то и на выходе. Чаще всего проблемы возникают в следующих ситуациях:

• в основе лежит слабая аудитория и система начинает находить таких же пользователей
• в базе смешаны разные типы клиентов — модель теряет чёткий профиль и работает «в среднем»
• используется сегмент «все клиенты» — в него попадает слишком много случайных и разовых пользователей
• данных слишком мало — алгоритм начинает опираться на случайные признаки

Отдельная проблема, которая часто недооценивается: у бизнеса уже есть данные, но они не используются как инструмент роста. CRM работает на ретаргет и допродажи, но не становится основой для поиска новых клиентов.

В итоге look-alike усиливает не «настройку рекламы», а ту аудиторию, на которой он обучается. Если база слабая — масштабируется слабый результат. Если база сильная — система начинает находить действительно ценных пользователей.

Как внедрить этот подход и не допустить ошибок

Самая частая ошибка — пытаться начать сразу с настройки рекламы. В интерфейсе всё выглядит логично: выбрали look-alike, задали аудиторию, запустили кампанию. Но если на входе нет нормальной базы, результат будет таким же. Этот подход работает только как процесс — от данных к масштабированию.

Начинать имеет смысл с разбора данных, а не с кампаний. В первую очередь стоит открыть CRM и посмотреть, какие сегменты у вас вообще есть: кто покупает повторно, кто даёт высокий чек, какие лиды действительно доходят до сделки. Без этого невозможно понять, кого именно вы хотите масштабировать.

Следующий шаг — выделить эталонную аудиторию. Это почти никогда не «все клиенты», а конкретный сегмент: лучшие по LTV, повторные покупки или качественные лиды. Именно на этой группе будет строиться модель look-alike, и от её качества напрямую зависит результат.

После этого можно запускать кампании и проверять гипотезу, но ключевой критерий здесь — не объём трафика, а его качество. Важно смотреть на заявки, конверсию, поведение пользователей и их дальнейшую ценность, а не на клики и охват.

Масштабирование имеет смысл только в том случае, если связка уже показала результат на небольшом объёме. Попытка сразу увеличить бюджет чаще всего приводит к тому, что слабая модель просто быстрее начинает давать слабый результат.

При этом ошибки обычно повторяются: в модель загружают «всё подряд», ориентируются только на клики, без учета юнит-экономики, не анализируют реальные сегменты и пытаются масштабировать слишком рано. В результате кажется, что инструмент не работает. Хотя на деле система просто воспроизводит заложенную в неё логику.

Этот подход особенно хорошо работает там, где поиск уже перестал масштабироваться. Если у бизнеса есть данные и понимание ценности клиента, поведенческие сигналы и look-alike становятся инструментом роста, а не экспериментом.

Поиск хорошо работает, когда спрос уже сформирован. Но значительная часть клиентов появляется раньше — на этапе, когда они ещё не ищут, а только изучают и сравнивают.

Если научиться работать с этим этапом, вы начинаете забирать аудиторию до того, как она попадёт в общий аукцион и станет дорогой для привлечения. И здесь ключевую роль играют не настройки, а данные и то, как вы с ними работаете.

Если хотите понять, какие сегменты в вашей базе можно использовать как основу для look-alike, где вы теряете аудиторию до поиска и как внедрить этот подход без лишних потерь бюджета — первый шаг — разобрать текущие рекламные кампании и систему аналитики.