← Все статьи    

    Яндекс.Аудитории: сегменты, look-alike и работа с собственной базой    

    02.09.2026    8 мин чтения   
    Готовил     · Проверил и отредактировал    
       

       В CRM тысячи контактов: телефоны и email людей, которые        уже что-то покупали, оставляли заявку или интересовались.        Реклама в Директе при этом настроена по ключевым словам        и идёт на холодную аудиторию, на тех, кто видит вас        впервые. А тёплые лежат в базе без дела.       

       Яндекс.Аудитории — сервис, который соединяет два этих мира.        Он позволяет загрузить базу контактов и показывать рекламу        именно этим людям. Или создать аудиторию всех, кто живёт        и работает рядом с вашей точкой. Или найти пользователей,        похожих на ваших покупателей по интересам и поведению,        и рекламироваться на них без конкуренции за ключевые слова.       

       В статье разберём, как устроен сервис, какие форматы данных        принимает, как правильно строить look-alike и как подключить        созданный сегмент к кампании в Директе.       

     

        Что такое Яндекс.Аудитории: пять типов сегментов        

        Яндекс.Аудитории (audience.yandex.ru) — отдельный сервис,         работающий в связке с Директом. В нём создаются сегменты         аудитории: группы пользователей, объединённых по какому-то         признаку. Готовый сегмент подключается к кампании в Директе         как условие показа или корректировка ставок.        

        Сервис поддерживает пять типов сегментов. Три из них особенно         востребованы в перфоманс-рекламе малого и среднего бизнеса:        

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          
Тип сегментаЧто внутриТипичный сценарий
Загружаемые данныеФайл с CRM: телефоны, email, ID мобильных устройствРеклама существующим клиентам, исключение уже купивших
ГеолокацияЛюди, регулярно бывающие в выбранной зонеРеклама жителям и сотрудникам рядом с точкой
Look-alikeПользователи, похожие по интересам на людей из вашего сегментаПоиск новых клиентов без расширения семантики
ПиксельВидели ваши медийные баннеры или видеороликиРетаргетинг аудитории медийных кампаний
AppMetricaПользователи вашего мобильного приложенияРеклама тем, кто давно не заходил в приложение
       

        Пиксель и AppMetrica актуальны при наличии медийных размещений         или мобильного приложения. Остальная статья посвящена первым         трём: загружаемые данные, геолокация и look-alike. Именно они         чаще всего остаются незадействованными при хорошо настроенном         Директе.        

      

        Загрузка базы клиентов: форматы, требования, хэширование        

        Какие данные принимает сервис        

        Файл может содержать три типа данных. Их можно смешивать         в одном файле: это увеличивает процент совпадений с базой         Яндекса:        

            
  •          Номера мобильных телефонов          в формате 7XXXXXXXXXX (11 цифр, начиная с семёрки).          Это самый распространённый вариант: телефон есть почти          у каждого клиента в CRM.         
  •         
  •          Адреса электронной почты          в стандартном формате name@domain.ru. Полезно, когда          телефоны в базе есть не у всех или отсутствуют совсем.         
  •         
  •          ID мобильных устройств          — IDFA (для iOS) и GAID (для Android). Нужны при работе          с аудиторией мобильных приложений. Для большинства          CRM-баз этот вариант не актуален.         
  •        

        Яндекс сопоставляет загруженные данные со своей базой         пользователей. Найденные совпадения объединяются в сегмент:         набор анонимных идентификаторов, по которым работает         таргетинг. Исходные данные из файла в рекламных показах         не используются и рекламодателю напрямую не передаются.        

        Как подготовить базу        

        Несколько практических рекомендаций, которые увеличивают         процент совпадений и делают сегмент более точным:        

            
  •          Загружайте несколько типов данных одновременно. Телефон          и email одного клиента: это два шанса найти его в базе          Яндекса, а не один.         
  •         
  •          Удалите дубликаты перед загрузкой: один и тот же контакт          в файле несколько раз не увеличит сегмент, но утяжелит          файл.         
  •         
  •          Не загружайте всю базу скопом, если она неоднородная.          Разделите на группы: покупавшие в последний год,          покупавшие давно, оставившие заявку без покупки.          Под каждый сегмент потом можно написать разное объявление          с разным офером.         
  •        

         Пример.          Автодилер делит CRM на три группы: купили в прошлом году          (реклама аксессуаров и сервисного ТО), купили 3–4 года назад          (реклама нового модельного ряда), интересовались, но не купили          (оффер с тест-драйвом). Три разных сообщения, один инструмент.         

       

        Размер базы напрямую влияет на охват: чем больше совпадений         найдёт Яндекс, тем больше будет сегмент. Небольшие файлы         обрабатываются, но итоговый сегмент может оказаться слишком         узким для показов. Реклама просто не наберёт достаточного         охвата.        

        О том, как технически устроен сбор и передача first-party         данных до момента загрузки в рекламные системы, написано         в          статье про рекламную аналитику без сторонних cookies                 .       

      

        Геосегменты: аудитория рядом с точкой        

        Геосегмент — это аудитория, объединённая не данными из базы,         а местоположением. Вы рисуете на карте зону (полигон,         окружность или набор точек), и в сегмент попадают люди,         которые регулярно там бывают: живут, работают или проводят         значительную часть времени.        

        Яндекс определяет паттерны присутствия по данным геолокации         из своих сервисов и приложений. Разовый визит в точку         не включает человека в сегмент: нужно регулярное появление.         Это важно: сегмент описывает аудиторию, для которой         эта локация — часть обычной жизни, а не случайного маршрута.        

        Когда геосегмент работает        

            
  •          Кафе, ресторан, кофейня.          Реклама не для всего города, а для жителей и сотрудников          в радиусе 600–800 метров: тех, кто физически рядом и может          зайти на обед или по дороге домой.         
  •         
  •          Фитнес-клуб.          Полигоны вокруг жилых домов и офисных центров в пешей          доступности. Аудитории не нужно объяснять, как добраться.         
  •         
  •          Магазин стройматериалов.          Зоны вокруг строящихся и свежесданных жилых комплексов          в районе: это аудитория с гарантированным ремонтным          запросом в ближайшие месяцы.         
  •         
  •          Аудитория конкурентов.          Создайте геосегменты на основе адресов конкурентов.          Люди, регулярно бывающие там, уже сформированная          аудитория с нужной потребностью. Им можно показать          сравнение или специальное предложение.         
  •        

        Геосегмент можно применить двумя способами: как условие         таргетинга (показы только этой аудитории) или как         корректировку ставок (реклама показывается всем, но ставка         выше для тех, кто в зоне интереса).        

         Важная особенность.          Корректировки ставок на геосегмент на поиске работают          менее предсказуемо, чем в сетях: Яндекс сам предупреждает          об этом в справке. Профиль активного пользователя насыщен          множеством характеристик, и в конкретный момент показа          геосегмент может не сработать. Другие признаки «вытесняют»          геолокацию. Для надёжного охвата геосегмент стоит тестировать          прежде всего в сетях.         

       
      

        Look-alike: как найти людей, похожих на ваших клиентов        

        Как работает алгоритм        

        Look-alike («похожая аудитория») — сегмент, который система         строит автоматически. Алгоритм изучает поведение людей         из вашего исходного сегмента: что они ищут в Яндексе,         какие сайты посещают, какими приложениями и сервисами         пользуются. На основе этого профиля он находит других         пользователей с похожим набором интересов и поведенческих         признаков.        

        Исходным сегментом для look-alike может быть любой другой         ваш сегмент: загруженная база CRM, геосегмент, сегмент         из Метрики (например, пользователи, достигшие цели         «Покупка»). Чем точнее исходник описывает реального покупателя,         тем лучше работает look-alike.        

        На чём строить look-alike        

        Лучший исходник — узкий качественный сегмент, а не максимально         широкий набор данных:        

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     
Исходный сегментКачество look-alikeПримечание
Покупатели из CRM (телефоны или email)ВысокоеРеальные клиенты с подтверждённым интересом
Достигли цели «Покупка» в МетрикеВысокоеРаботает без загрузки файлов
Все посетители сайтаСреднееШирокий охват, но включает случайные заходы
Геосегмент (рядом с точкой)СреднееСвязан с местом, не обязательно с интересом к продукту
       

        Размер исходного сегмента важен: чем больше людей в основе,         тем точнее портрет, на котором строится look-alike. Начинать         лучше с качественного сегмента покупателей (например,         за последние полгода), а не с максимально широкой базы.        

        В интерфейсе Аудиторий можно регулировать точность         look-alike: при узком охвате в сегмент попадают наиболее         похожие пользователи, при широком — максимальная аудитория,         но с более размытым совпадением. Рабочая тактика: стартовать         с более узкого диапазона, смотреть на результаты         и расширять постепенно.        

      

        Связка с кампаниями в Директе        

        Где настраивать        

        Сегменты из Яндекс.Аудиторий становятся доступны в Директе         после перехода в статус «Готов». Путь в интерфейсе Директа:         Библиотека → Сегменты аудитории → Новое условие. Раньше         раздел назывался «Ретаргетинг и подбор аудитории», сейчас         именно «Сегменты аудитории».        

        Условие — это комбинация правил: «входит в сегмент»,         «не входит в сегмент». Несколько правил объединяются через         «И» (все условия должны выполняться) или «ИЛИ» (достаточно         хотя бы одного). Созданное условие применяется к группе         объявлений.        

        Поиск и сети: разная логика работы        

        Здесь ключевая особенность, которая чаще всего приводит         к ошибкам в ожиданиях.        

        На поиске         сегмент работает совместно с ключевыми фразами или         автотаргетингом через оператор «И». Объявление показывается         пользователю, который ввёл нужный запрос И при этом входит         в сегмент. Охват сужается: из всех, кто ищет по запросу,         рекламу видят только те, кто одновременно попал в сегмент.        

        В сетях         сегмент работает через «ИЛИ»: объявление показывается тому,         кто попадает в сегмент, вне зависимости от того, что         он ищет прямо сейчас. Охват расширяется. Вы можете         «догонять» клиентов из базы на любых площадках РСЯ:         когда они читают статьи, смотрят новости, пользуются         приложениями.        

        Практический вывод: работа с собственной базой через         условие подбора аудитории эффективнее в сетях. Там         сегмент работает как самостоятельный таргетинг, а не         как фильтр поверх ключевых слов. Для look-alike         и геосегментов аналогично: в сетях охват и предсказуемость         результата выше.        

      

        Корректировки ставок или отдельная кампания        

        Сегмент можно подключить двумя способами: как условие         таргетинга (показы только этой аудитории) или как         корректировку ставок (ставка повышается или снижается         для нужной аудитории при сохранении общих показов всем).        

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          
ЗадачаКорректировка ставокОтдельная кампания с сегментом
Повысить ставку для существующих клиентов, не меняя объявлениеНет
Показать другой текст или оффер новым покупателямНет
Исключить уже купивших из показов кампанииПонижающая корректировка −100%Нет
Тестировать оффер для look-alike с другой посадочнойНет
Приоритизировать жителей рядом с точкойНет
       

        Правило простое: если нужно сказать одно и то же, но с разной         приоритетностью аудитории — используйте корректировку ставок.         Если нужно другое сообщение, другой оффер или другая посадочная         страница — создавайте отдельную кампанию с условием подбора         аудитории.        

      

        Ошибки и ограничения        

        Слишком маленькая база        

        Маленький сегмент даёт мало показов или не запускается         вовсе. Это особенно характерно для загружаемых данных:         если в файле несколько сотен контактов и Яндекс нашёл         из них совсем немного пользователей, охват будет слишком         узким для работающей кампании. То же касается look-alike:         алгоритму нужно достаточно данных, чтобы построить точный         портрет.        

        Если база объективно небольшая, приоритизируйте сети,         а не поиск. В сетях охват сегмента расширяется за счёт         механики «ИЛИ»: пользователь из сегмента видит рекламу         даже без конкретного поискового запроса. На поиске же         с узким сегментом пересечение с ключевыми словами         может оказаться минимальным.        

        Устаревшие контакты        

        CRM накапливается годами. Клиент, купивший 5 лет назад,         мог поменять телефон, email и интересы. Загружать всю базу         скопом значит смешивать горячих, тёплых и фактически         потерянных в один котёл. Рекламный бюджет распределяется         по всем, конверсии достигают только актуальных.        

        Решение: сегментировать по давности последней покупки или         контакта. «Покупали в последние 12 месяцев»: один сегмент         и один оффер. Для тех, кто не покупал больше двух лет,         нужен другой подход, другое сообщение, или исключение         из активных кампаний.        

        Слишком широкий исходник для look-alike        

        Если строить look-alike на всех посетителях сайта, алгоритм         получает размытый портрет. В этом сегменте есть и реальные         покупатели, и случайные заходы, и те, кто открыл страницу         по ошибке. Look-alike подбирает похожих на всех них сразу.         Получается широкая аудитория без чёткого профиля.        

        Лучший исходник — узкий и качественный: только покупатели,         только повторные клиенты, только те, кто дошёл до оформления         заказа. Меньше людей в основе — точнее портрет.        

        Ожидание, что реклама на поиске охватит весь сегмент        

        Распространённый просчёт: маркетолог загружает базу         из 10 000 клиентов и рассчитывает, что реклама на поиске         покажется всем им. Но на поиске сегмент работает через         оператор «И» с ключевыми словами. Если запросы узкие, показов         будет мало: объявление видит только тот, кто И ввёл нужный         запрос, И входит в сегмент одновременно.        

        Для работы с базой по принципу «показать всем клиентам»         правильный формат — сети. Там сегмент работает как         самостоятельный таргетинг, без привязки к конкретным запросам.        

        База не обновляется автоматически        

        Загруженный файл с базой является снимком на момент загрузки.         Он не синхронизируется с вашей CRM: если добавились         новые клиенты или удалились старые, сегмент в Аудиториях         об этом не знает. Для актуальности нужно периодически         перегружать файл.        

        Если база обновляется часто, стоит выстроить регулярную         выгрузку и перезагрузку: раз в месяц или раз в квартал         в зависимости от того, насколько быстро устаревают данные         в вашей сфере.        

      

        Итог        

        Яндекс.Аудитории — один из тех инструментов, которые         настраивают один раз, а потом они работают фоном. Загруженная         CRM-база позволяет показывать рекламу людям, уже знакомым         с компанией, без конкуренции за ключевые слова на холодном         аукционе. Геосегмент убирает нерелевантный охват и оставляет         тех, кто физически рядом. Look-alike расширяет аудиторию         на тех, кто ещё не слышал о вас, но ведёт себя         так же, как ваши лучшие клиенты.        

        Если сегменты уже созданы, но не задействованы в кампаниях,         это потенциал, который просто лежит без дела. Работа         с сегментами аудитории входит в регулярные операции         с кабинетом Директа: подробнее об этом в          статье о том, что делает агентство с рекламным кабинетом                 .       

        Если настройка вызывает вопросы или хочется разобраться         с конкретной кампанией, а не строить всё с нуля, аудит         кабинета и подключение аудиторий к работающим кампаниям         входит в стандартный разбор в          ИИ-офисе агентства                 .