Реалізація Look-alike аудиторій на основі даних сайту

Наша компанія займається розробкою, підтримкою та обслуговуванням сайтів будь-якої складності. Від простих односторінкових сайтів до масштабних кластерних систем, побудованих на мікро сервісах. Досвід розробників підтверджено сертифікатами від вендорів.

Розробка та обслуговування будь-яких видів сайтів:

Інформаційні сайти або веб-програми
Сайти візитки, landing page, корпоративні сайти, онлайн каталоги, квіз, промо-сайти, блоги, ресурси новин, інформаційні портали, форуми, агрегатори
Сайти або веб-програми електронної комерції
Інтернет-магазини, B2B-портали, маркетплейси, онлайн-обмінники, кешбек-сайти, біржі, дропшиппінг-платформи, парсери товарів
Веб-програми для управління бізнес-процесами
CRM-системи, ERP-системи, корпоративні портали, системи управління виробництвом, парсери інформації
Сайти або веб-програми електронних послуг
Дошки оголошень, онлайн-школи, онлайн-кінотеатри, конструктори сайтів, портали надання електронних послуг, відеохостинги, тематичні портали

Це лише деякі з технічних типів сайтів, з якими ми працюємо, і кожен із них може мати свої специфічні особливості та функціональність, а також бути адаптованим під конкретні потреби та цілі клієнта.

Послуги, які ми пропонуємо
Показано 1 з 1Усі 2062 послуг
Реалізація Look-alike аудиторій на основі даних сайту
Середній
~2-3 дні
Часті запитання

Наші компетенції:

Етапи розробки

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1360
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1251
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    957
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1188
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    929
  • image_bitrix-bitrix-24-1c_fixper_448_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії ФІКСПЕР
    948

Припустимо, ви вже зібрали базу email клієнтів з CRM, які здійснили покупку. Холодний трафік дає CPA вище 1500₽, а потрібно масштабуватися дешевше. Рішення — lookalike-аудиторії, побудовані на сегменті найкращих покупців. Але багато хто завантажує «сирі» списки — всі підряд реєстрації. Алгоритм будує схожу аудиторію, але вона дає CPA не нижче вихідного. Секрет — у якісному seed-сегменті: тільки ті, хто приніс реальний дохід. Нижче — перевірений пайплайн з реальними числами та готовим кодом.

Сегменти для seed-аудиторій: які працюють краще

Якість результуючої аудиторії безпосередньо залежить від seed-даних. Чим точніше ми опишемо «портрет» конвертованого користувача, тим вища точність. Ось типові сегменти:

Сегмент Мінімальний розмір Якість
Покупці за 90 днів 500–1000 Дуже висока
Користувачі з LTV > 5000₽ 500 Висока
Завершили trial → платний тариф 300 Висока
Переглянули ключові сторінки 1000+ Середня
Всі зареєстровані 5000+ Низька

Сегмент із 500 покупців дає точність у 3 рази вищу, ніж список із 5000 випадкових реєстрацій. Тому ми завжди починаємо з аналізу CRM та вибору ядра — користувачі з найбільшим LTV. Додатково збагачуємо дані через CRM та подієву аналітику, щоб виключити неактивні контакти.

В одному з проектів для e-commerce з оборотом 50 млн ₽ ми виділили сегмент покупців з LTV > 5000₽ (всього 800 записів). Після створення lookalike CPA знизився з 1200₽ до 750₽, а конверсія зросла на 40%. Ключем став якісний seed-сегмент.

Для вибору платформи порівняємо основні параметри Meta та VK:

Параметр Meta (Facebook/Instagram) VK Ads
Мінімальний розмір seed 200 записів 500 записів
Формат даних Тільки SHA-256 Відкритий або SHA-256 з префіксом
Розмір lookalike 1%–10% від країни до 1 000 000
Автооновлення Через API Через імпорт

Чому хешування контактів критичне для lookalike?

Перед відправленням у рекламні системи email та телефони потрібно привести до єдиного формату та хешувати SHA-256. Інакше система відхилить дані або знизить якість збігів. У Laravel це робиться одним класом — приклад нижче.

Чому саме SHA-256?Це необоротна хеш-функція, рекомендована рекламними платформами. Вона перетворює дані в рядок фіксованої довжини, який неможливо відновити. Детальніше про SHA-256 можна прочитати в Wikipedia.
class AudienceExporter
{
    public function exportHighValueCustomers(): array
    {
        return User::query()
            ->join('orders', 'orders.user_id', '=', 'users.id')
            ->where('orders.status', 'completed')
            ->where('orders.created_at', '>=', now()->subDays(90))
            ->groupBy('users.id', 'users.email', 'users.phone')
            ->havingRaw('SUM(orders.total) >= ?', [5000])
            ->get(['users.email', 'users.phone'])
            ->map(fn($user) => [
                'email'       => hash('sha256', strtolower(trim($user->email))),
                'phone'       => $user->phone ? hash('sha256', $this->normalizePhone($user->phone)) : null,
            ])
            ->toArray();
    }

    private function normalizePhone(string $phone): string
    {
        $digits = preg_replace('/\D/', '', $phone);
        if (strlen($digits) === 10) $digits = '7' . $digits;
        return '+' . $digits;
    }

    public function exportToCsv(array $data, string $filename): string
    {
        $path = storage_path("app/audiences/{$filename}.csv");
        $fp   = fopen($path, 'w');
        fputcsv($fp, ['email', 'phone']);
        foreach ($data as $row) {
            fputcsv($fp, [$row['email'], $row['phone'] ?? '']);
        }
        fclose($fp);
        return $path;
    }
}

Як завантажити аудиторію в Meta (Facebook/Instagram)?

Meta надає Custom Audiences API. Для завантаження виконайте кроки:

  1. Створіть custom audience через API.
  2. Передайте хешовані email батчами до 10 000 записів.
  3. Побудуйте lookalike на основі цієї аудиторії.

Послідовність: створити custom audience -> завантажити хеші -> побудувати lookalike. Важливо вказувати схему EMAIL_SHA256. Код нижче робить це автоматично.

class MetaAudienceService
{
    private const API_VERSION = 'v19.0';
    private string $accessToken;
    private string $adAccountId;

    public function createCustomAudience(string $name, string $description): string
    {
        $response = Http::post(
            "https://graph.facebook.com/{$this->API_VERSION}/act_{$this->adAccountId}/customaudiences",
            [
                'name'         => $name,
                'subtype'      => 'CUSTOM',
                'description'  => $description,
                'customer_file_source' => 'USER_PROVIDED_ONLY',
                'access_token' => $this->accessToken,
            ]
        );

        return $response->json('id');
    }

    public function uploadUsers(string $audienceId, array $hashedEmails): void
    {
        foreach (array_chunk($hashedEmails, 10000) as $chunk) {
            $payload = [
                'schema' => ['EMAIL_SHA256'],
                'data'   => array_map(fn($email) => [$email], $chunk),
            ];

            Http::post(
                "https://graph.facebook.com/{$this->API_VERSION}/{$audienceId}/users",
                [
                    'payload'      => json_encode($payload),
                    'access_token' => $this->accessToken,
                ]
            );
        }
    }

    public function createLookalike(string $sourceAudienceId, string $country, float $ratio = 0.01): string
    {
        $response = Http::post(
            "https://graph.facebook.com/{$this->API_VERSION}/act_{$this->adAccountId}/customaudiences",
            [
                'name'           => "Lookalike {$country} {$ratio}",
                'subtype'        => 'LOOKALIKE',
                'origin_audience_id' => $sourceAudienceId,
                'lookalike_spec'  => json_encode([
                    'type'     => 'similarity',
                    'country'  => $country,
                    'ratio'    => $ratio,
                ]),
                'access_token'   => $this->accessToken,
            ]
        );

        return $response->json('id');
    }
}

Завантаження аудиторії в VK Ads

VK приймає email як у відкритому вигляді, так і в хешованому (з префіксом). Алгоритм: створити групу ретаргетингу -> імпортувати контакти. Врахуйте: для бізнес-акаунтів діють свої ліміти, але базовий пайплайн однаковий.

class VkAudienceService
{
    public function uploadToRetargeting(string $name, array $hashedEmails): int
    {
        $content = implode("\n", $hashedEmails);

        $response = Http::withToken($this->token)
            ->post('https://api.vk.com/method/ads.createTargetGroup', [
                'account_id' => $this->accountId,
                'name'       => $name,
                'v'          => '5.199',
            ]);

        $groupId = $response->json('response.id');

        Http::withToken($this->token)
            ->post('https://api.vk.com/method/ads.importTargetContacts', [
                'account_id' => $this->accountId,
                'target_group_id' => $groupId,
                'contacts'   => $content,
                'v'          => '5.199',
            ]);

        return $groupId;
    }
}

Автоматизація оновлення lookalike-аудиторій

Lookalike-аудиторія застаріває з появою нових конверсій. Ручне вивантаження щотижня — зайва операція. Ми налаштовуємо автоматичне оновлення через Schedule — працює як годинник.

class UpdateLookalikeAudiences implements ShouldQueue
{
    public function handle(): void
    {
        $exporter = app(AudienceExporter::class);
        $data     = $exporter->exportHighValueCustomers();
        $emails   = array_column($data, 'email');

        app(MetaAudienceService::class)->uploadUsers(
            config('ads.meta.buyer_audience_id'),
            $emails
        );

        Log::info("Lookalike audience updated", ['count' => count($emails)]);
    }
}

Покроковий алгоритм налаштування

  1. Аналіз існуючих даних на сайті (CRM, форми, події) — виділяємо seed-сегмент.
  2. Розробка модуля експорту з хешуванням та валідацією.
  3. Інтеграція з обраними рекламними системами (Meta, VK).
  4. Налаштування автоматичного оновлення через крон або планувальник.
  5. Моніторинг — логування помилок та актуальності аудиторій.

Що входить в роботу

  • Аналіз даних та вибір оптимального seed-сегменту.
  • Розробка експортера з хешуванням SHA-256 та підтримкою форматів Meta і VK.
  • Інтеграція з API рекламних систем (1 або кілька).
  • Налаштування автоматичного щотижневого оновлення.
  • Документація та консультація після запуску.

Терміни та як почати

Система експорту аудиторій з хешуванням та автоматичним оновленням для однієї платформи — 4–6 робочих днів. Для кількох платформ термін збільшується до 8–10 днів. Ми працюємо з lookalike-аудиторіями більше 5 років і виконали 30+ успішних проектів — це гарантує надійність та якість результату.

Замовте налаштування системи експорту — ми підготуємо seed-сегмент, налаштуємо інтеграцію та автооновлення. Зв'яжіться з нами для консультації.

Як налаштувати веб-аналітику: GA4, GTM, Яндекс.Метрика та Amplitude

Ми часто бачимо: конверсія 1.2 %, трафік зростає, а конверсія стоїть. Маркетолог дивиться в Google Analytics і каже: «користувачі йдуть з кроку 2 оформлення замовлення». Розробник відкриває той самий крок — помилок немає, в Sentry тиша. Значить, справа не в JS-базі, а в UX або в кривих даних, які показує аналітика. Аналітика ламається непомітно: подія перестала трекатися після редеплою — ніхто не помітив; GTM-тег стріляє двічі — дані задвоїлися; фільтр GA4 виключає бота, який насправді — реальний трафік з корпоративного проксі. Замовте аудит поточних тегів — ми знайдемо причину за тиждень. Ми маємо понад 5 років досвіду в налаштуванні веб-аналітики для 100+ проєктів — гарантуємо прозорість та достовірність даних.

Після правильного налаштування економія рекламного бюджету може досягати значної суми щомісяця — це реальний кейс інтернет-магазину з 50 000 сесій на день, де дедуплікація purchase повернула 20 % невірно приписаних конверсій.

Чому події GA4 дублюються і як це виправити?

Universal Analytics закрито, його місце зайняла подієва модель GA4. У ній немає фіксованих хітів сторінок і транзакцій — лише події з параметрами. Це гнучкіше, але вимагає правильного дизайну подій.

Автоматичні події GA4 збирає сам: page_view, scroll, click, session_start. Рекомендовані події потрібно реалізувати самостійно: purchase, add_to_cart, begin_checkout, view_item. Google очікує конкретну схему параметрів — якщо передати product_id замість item_id, дані потрапляють в GA4, але не в стандартні звіти e-commerce. Кастомні події для специфіки проєкту: filter_applied, video_progress, form_step_completed. Кастомні параметри необхідно зареєструвати в GA4 Admin → Custom definitions, інакше вони не будуть доступні у звітах.

Часта помилка — подія purchase з дублями. Причина: тег спрацьовує на сторінці /thank-you, користувач оновлює сторінку — другий purchase іде в GA4. Рішення: на бекенді генеруємо унікальний transaction_id і передаємо в подію. GA4 de-duplicates по ньому — перевіряйте через DebugView. Правильна атрибуція економить до 20 % рекламного бюджету, який раніше йшов на невірно приписані конверсії.

Як налаштувати data layer, щоб не втратити дані?

GTM — інструмент для керування тегами без деплою коду. Але «без коду» не означає «без архітектури». Data Layer — основа всього. Передаємо дані з застосунку в GTM через dataLayer.push(). Структура: event + контекстні дані. Для e-commerce: перед відкриттям сторінки продукту — push з даними товару. GTM-тег читає з dataLayer, не з DOM.

window.dataLayer = window.dataLayer || [];
dataLayer.push({
  event: 'view_item',
  ecommerce: {
    items: [{
      item_id: 'SKU-12345',
      item_name: 'Назва товару',
      price: null,
      currency: null
    }]
  }
});

Погана практика: GTM-тег парсить DOM — шукає ціну в span.price, назву в h1. Це ламається при будь-якій зміні верстки. Хороша практика: завжди dataLayer. Використовуємо Preview Mode для налагодження та GTM Server-Side для чутливих даних — відправка з сервера, не з браузера, обходить блокувальники реклами, не втрачає дані. Server-side підхід у 2-3 рази надійніший за client-side за показником втрати подій через розширення браузера.

Як Яндекс.Метрика доповнює веб-аналітику?

Для російської аудиторії Метрика обов'язкова — особливо Вебвізор. Запис сесії користувача, який кинув кошик, часто дає відповідь швидше, ніж тиждень аналізу воронки. Цілі в Метриці: подієві (через ym(COUNTER_ID, 'reachGoal', 'GOAL_NAME')) або автоматичні (клік по кнопці, відвідування сторінки). Зв'язка з CRM через Метрика Плюс — передача офлайн-конверсій. Наш досвід: у 8 з 10 проєктів після налаштування Метрики знаходили приховані баги в UX, які не показували інші системи.

Що дає product analytics в Amplitude?

Amplitude — продуктовий інструмент, на відміну від маркетингових GA4 та Метрики. Він заточений під аналіз поведінки користувачів всередині продукту: воронки, ретеншн, user paths. Amplitude підходить для SaaS-продуктів, мобільних застосунків та будь-яких сервісів із зареєстрованими користувачами, де важливо зрозуміти, як проходять онбординг, на якому кроці йдуть, які фічі використовують частіше. Ключові концепції: identify (пов'язати анонімного користувача з userId після авторизації), group (акаунт у B2B SaaS), когорти для утримання. Amplitude Chart — воронка кроків за останні 30 днів з розбивкою за джерелом.

Моніторинг якості даних

Аналітика без моніторингу — чорна скринька. Налаштовуємо:

  • GA4 Realtime — перевіряємо після кожного деплою, що ключові події приходять
  • Alerting в GA4 — аномалія в кількості подій purchase (різке падіння = щось зламалося)
  • GTM Preview в staging-оточенні перед продакшеном
  • Ручні тести воронок раз на тиждень — просто пройти шлях покупця і перевірити, що все трекається

Якщо ви помітили розбіжності в даних — зв'яжіться, проведемо безкоштовний аудит коректності тегів.

Що перевіряємо після кожного деплою

  • Чи всі рекомендовані події присутні в DebugView
  • Чи немає задвоєнь (рахуємо кількість purchase на 100 сесій)
  • Чи не змінилася структура dataLayer після оновлення фронтенду

Що входить в роботу

Компонент Опис
Аудит поточних тегів Перевірка існуючих GTM-тегів, dataLayer, дублів та помилок
Дизайн подієвої схеми Документація: список подій, параметри, тригери
Налаштування GA4 + GTM Створення конфігурації, тегів, Custom definitions
Яндекс.Метрика Встановлення лічильника, створення цілей, налаштування Вебвізора
Amplitude (опціонально) Налаштування клієнтського та серверного SDK, когорти
QA та моніторинг Тестування в Preview Mode, Alerting
Навчання та передача Доступи, інструкція з додавання нових подій, консоль

Процес та терміни

  1. Аудит поточних тегів та даних (2 дні)
  2. Дизайн подієвої схеми (2 дні)
  3. Розробка Data Layer та налаштування тегів (3–5 днів)
  4. QA в Preview Mode та на staging (2 дні)
  5. Деплой та налаштування дашбордів (1 день)
Сценарій Термін
Базове налаштування GA4 + GTM 1 тиждень
Повний e-commerce tracking + Метрика 2–3 тижні
Server-side GTM + Amplitude 3–5 тижнів

Вартість розраховується індивідуально. Отримайте консультацію з налаштування веб-аналітики для вашого проєкту — ми оцінимо обсяг робіт за один день. Зв'яжіться з нами, щоб почати. Для точного розрахунку вартості залиште заявку — ми проаналізуємо ваш стек за 1 день.