Segmentación por similitud

¿Qué es el look-alike targeting?

El look-alike targeting es una técnica de marketing digital cada vez más popular. Esta técnica se basa en encontrar nuevas audiencias similares a aquellas que ya han demostrado un interés en el producto o servicio que está ofreciendo una empresa. Esto se logra a través del uso de la inteligencia artificial y el análisis de datos para encontrar a otros usuarios que comparten los mismos intereses, gustos y características demográficas que los usuarios existentes.

Ventajas del look-alike targeting

El look-alike targeting ofrece muchas ventajas, entre las que se encuentran las siguientes:

  • Mayor alcance: la técnica permite llegar a una audiencia mucho más amplia que con otras técnicas de marketing.
  • Más eficiencia: el uso de la inteligencia artificial permite encontrar a usuarios con mayores probabilidades de convertirse en clientes.
  • Ahorro de tiempo: las empresas pueden ahorrar tiempo al no tener que crear segmentos de audiencia nuevos.
  • Mayor personalización: al encontrar a usuarios similares a los existentes, se pueden ofrecer contenidos más personalizados.

Ejemplos de look-alike targeting

Un ejemplo típico de look-alike targeting es una campaña de publicidad dirigida a los usuarios que ya han comprado un producto o usado un servicio. Esto se logra a través del uso de datos de comportamiento de los usuarios existentes para encontrar a otros usuarios similares que puedan estar interesados en el producto o servicio.

Otro ejemplo común de look-alike targeting es el uso de datos demográficos para encontrar a usuarios con características similares a los usuarios existentes. Esto se hace con el fin de encontrar a usuarios con un mayor potencial de compra.

Conclusion

El look-alike targeting es una técnica de marketing digital cada vez más utilizada por las empresas. Esta técnica permite a las empresas llegar a una audiencia mucho más amplia y encontrar usuarios con mayores probabilidades de convertirse en clientes. Además, esta técnica permite ahorrar tiempo y ofrecer contenidos más personalizados.

Referencias