Nas últimas décadas, acompanhei muitas mudanças no marketing digital. De fórmulas manuais até automações avançadas, o setor evoluiu porque a busca por resultados concretos nunca para. Uma dessas evoluções mais transformadoras atende por um nome que já ouvi várias vezes nos cafés e reuniões: audiência semelhante. Esse recurso mudou a forma como empresas de todos os portes direcionam campanhas e conquistam um público maior sem perder o foco na qualidade.

Neste artigo, quero compartilhar minha experiência teórica e prática sobre a criação desses públicos, mostrando etapas práticas, exemplos reais, avanços, desafios e caminhos para obter resultados duradouros com o apoio de ferramentas e serviços, como os da Farol Marketing.

Conceito de lookalike no marketing digital

Se existe um conceito-chave para ampliar a escala de campanhas sem “atirar para todos os lados”, é a audiência semelhante. Eu costumo explicar isso assim: imagine um grupo fiel de clientes, que já gastam com você, gostam do seu produto e engajam nas suas ações. Agora pense em multiplicar esse perfil, encontrando pessoas que compartilham características desses consumidores e apresentando sua marca para elas.

A essência desse recurso está em usar dados de clientes atuais para localizar novos potenciais compradores com comportamentos próximos aos do seu público fiel.

• Esses dados podem variar: histórico de compras, navegação no site, engajamento com e-mails ou perfis em redes sociais.
• As plataformas de anúncios, como Facebook Ads e mídia programática, analisam essa base e buscam, por algoritmos, pessoas com padrões de comportamento parecidos.
• O resultado? Ampliação do alcance sem perder a precisão da segmentação.

No início, confesso, achei a proposta ousada, mas ao testar em diferentes segmentos vi como os resultados eram superiores à segmentação genérica baseada só por demografia ou localização.

Como funciona na prática: um passo a passo detalhado

Por que o dado de origem é tão importante?

Sempre que alguém me pergunta se vale mesmo a pena usar públicos semelhantes, insisto: O desempenho depende diretamente dos dados de entrada. A Nielsen explica que segmentação eficaz parte de informações primárias, coletadas diretamente dos consumidores, e permite campanhas personalizadas porque nasce alinhada ao comportamento e interesses que realmente importam (segmentação avançada de público-alvo).

No dia a dia, isso significa usar uma base de contatos próprios, extraída de:

• Listas de e-mails (opt-in, de preferência)
• Usuários que compraram recentemente
• Pessoas que interagiram em ações anteriores no site
• Visitantes recorrentes de páginas estratégicas
• Engajamentos em campanhas específicas das redes sociais

Passo a passo para criar audiência semelhante no Facebook Ads

No Facebook Ads, processo é simples, mas exige atenção em cada etapa. Sigo essa ordem:

1. Preparação dos dados: Defino a lista de clientes ou público de referência. Gosto sempre de usar dados limpos, sem duplicidades e com informações atualizadas.
2. Upload para a plataforma: No Gerenciador de Anúncios, faço upload dessa lista em “Públicos personalizados”. Facebook cuida de mapear os dados e cruzá-los com usuários ativos.
3. Seleção do país: É obrigatório selecionar país base para a busca.
4. Definição da semelhança: A plataforma oferece uma barra para definir o “grau de similaridade”, de 1% até 10% da população online daquele país. Quanto menor o percentual, mais parecido será o grupo. Quanto maior, mais amplo e menos estrito.
5. Criação e uso: Com o grupo criado, associo ele à campanha. Posso adicionar filtros comportamentais e demográficos extras para refinar ainda mais.

A cada novo projeto na Farol Marketing, repito o mantra: manter o dado atualizado, confiar no método e analisar resultados continuamente.

Configurando em mídia programática

Em canais de mídia programática, o princípio é o mesmo mas a variedade de fontes de dados (DMPs, CRMs, pixel do site) amplia as possibilidades. O processo geralmente segue essa linha:

1. Subo uma base de usuários conhecida, conecto-a à plataforma DSP (Demand Side Platform) do parceiro de mídia.
2. Configuro critérios de semelhança baseados em variáveis comportamentais, interesses e até localização geográfica.
3. Defino tamanho do alcance, podendo equilibrar precisão e escala nas definições.
4. Associo esse público à segmentação dos anúncios, ajustando formatos e mensagens.

Esse tipo de parametrização é fundamental em estratégias de performance impulsionadas pela Farol Marketing, especialmente em projetos com múltiplas fontes e objetivos de conversão diferentes.

Como escolher o público inicial para expandir a audiência

A escolha do público de referência é o ponto mais sensível do processo. Se escolho apenas compradores recorrentes, o algoritmo busca pessoas mais propensas a engajar de forma rápida. Se seleciono usuários que realizaram uma ação menos comprometida (como visitar uma página), acabo alcançando um público mais amplo, mas menos qualificado.

Por isso, gosto de fazer o seguinte:

• Analiso o perfil dos meus melhores clientes do trimestre atual.
• Cruzo o histórico recente de compras ou interações.
• Só uso dados consentidos, evitando práticas que possam comprometer privacidade ou a reputação das campanhas.

Sempre recomendo iniciar o teste com um público quente e, ao analisar os resultados, expandir ou restringir a referência.

Crie bases pequenas e refinadas, depois aumente aos poucos.

Ajustando tamanho da audiência e segmentação avançada

No início, achei difícil decidir entre investir numa audiência super restrita ou abrir para mais pessoas. Depois de muitos testes, percebi que o equilíbrio vem com o tempo e a análise frequente.

• Público menor (1%): Super semelhante, engaja rápido. Costuma funcionar melhor para vendas diretas e metas de aquisição.
• Público mais amplo (até 10%): Expande o alcance, maior volume, menos qualificação. Uso quando o objetivo é reconhecimento de marca ou topo de funil.
• Segmentação avançada: Adiciono filtros como idade, gênero, localização, interesses ou comportamento. Assim, mesmo ampliando o alcance, mantenho um mínimo de afinidade.

Essa flexibilidade é fundamental, principalmente quando gerencio contas em nichos altamente competitivos em que cada real investido conta.

Exemplos práticos de campanhas usando público semelhante

Reuni aqui três cenários reais em que utilizei públicos parecidos para ampliar resultados:

• E-commerce de moda: Partindo de quem comprou sapatos femininos nos últimos 120 dias, consegui criar um público altamente qualificado para nova linha de bolsas. Conversão subiu 38% em relação à campanha aberta.
• Serviços B2B: Usando base de clientes que fecharam contratos nos últimos 6 meses, expandi para encontrar empresas semelhantes no LinkedIn Ads (que também aceita esse tipo de segmento).
• Lançamento local: Com base em visitantes de página de cadastro para evento presencial, descobri público com perfil semelhante em cidades próximas e dobrei o número de inscritos, sem aumentar custo.

Esses cenários mostram como a técnica, se aplicada com estratégia, realmente redireciona orçamentos para pessoas mais propensas a realizarem a ação esperada.

Vantagens de ampliar o alcance sem perder a qualidade

Com o passar do tempo, percebi que a segmentação análoga traz benefícios diretos e indiretos para qualquer tipo de campanha:

• Maior escala com eficiência: Você aumenta o volume de pessoas impactadas sem custos exponenciais nem perda de relevância.
• Personalização: As mensagens segmentadas geram mais engajamento porque falam diretamente com quem tem fit com sua oferta.
• Taxas de conversão mais altas: Sempre que comparo, a performance dos públicos semelhantes supera as campanhas amplas e pouco direcionadas.
• Crescimento contínuo: Como os dados de referência podem ser atualizados, fica fácil testar novos públicos, ajustar estratégias e escalar com base em resultados reais.

Desafios, limitações e dicas para monitoramento

Desafios comuns

Nem tudo são flores no dia a dia das campanhas com base análoga. Já enfrentei situações curiosas:

• Público inicial muito pequeno (menos de mil usuários) limitou a precisão da expansão.
• Dados de origem defasados (como e-mails antigos ou compras de um ano atrás) fizeram o algoritmo trazer pessoas pouco qualificadas.
• Concorrência alta pelo mesmo perfil de usuário pode inflacionar o custo por aquisição.
• Necessidade constante de conformidade com regras de privacidade, especialmente quando há dados sensíveis.

Sempre que esses desafios aparecem, foco novamente na análise de dados, atualizando listas e criando estratégias de A/B test para validar hipóteses.

Limitações a considerar

Esse tipo de técnica não faz milagres. Se o produto não tem fit ou se a mensagem não traz valor, a campanha não performa. Além disso:

• Comportamentos mudam e padrões antigos perdem relevância rapidamente.
• A pluralidade da população pode diluir afinidade quando escalamos para públicos muito grandes.
• Dependência total em dados de terceiros pode criar lacunas estratégicas.

Nesse ponto, o acompanhamento de relatórios e revisões frequentes são essenciais. Já detalhei, inclusive, como medir o ROI em campanhas digitais, para quem deseja seguir aprimorando sua análise.

Dicas práticas para monitoramento e ajustes

• Analise resultados de novos públicos a cada ciclo de 7-14 dias. Não espere um mês para ajustar.
• Compare sempre campanhas abertas e campanhas segmentadas, assim você entende o real ganho de performance.
• Alimente a ferramenta com dados de conversão, sinalizando eventos relevantes no site (adicionar ao carrinho, compra, cadastro, download etc).
• Use segmentação por dispositivo se notar perfil diferente de comportamento em desktop versus mobile.
• Faça ajustes finos no tamanho da base conforme o objetivo da campanha mudar.
• Documente aprendizados e inclua-os nos próximos testes.

Resultados consistentes vêm de análise e adaptação constante.

Na Farol Marketing, adotar essa mentalidade faz diferença, principalmente para clientes com metas de crescimento agressivas e que não podem desperdiçar orçamento com erros básicos de público.

Aplicação em diferentes estratégias digitais

O uso de segmentação por similaridade, aliado a estratégias já consolidadas como inbound marketing, campanhas de tráfego pago e remarketing, potencializa resultados.

Já acompanhei projetos em que unimos audiência similar para topo de funil e depois segmentação personalizada para ativar aqueles que engajaram, em etapas como:

• Captação de leads qualificados para nutrição futura
• Reativação de clientes inativos
• Lançamento de novos produtos ou serviços alinhados ao perfil do melhor cliente

Em muitas dessas ações, um acompanhamento mais profundo sobre trafego pago faz diferença na escolha dos canais. Recomendo também ver mais sobre estratégias de inbound marketing, que dialoga bem com essa abordagem.

Como medir o sucesso de campanhas baseadas em públicos semelhantes?

Eu já vi muita gente frustrada porque esperava resultados imediatos. Em campanhas com base análoga, a análise precisa ser constante, mas com os indicadores certos:

• Taxa de cliques (CTR): Sinaliza se a mensagem gerou interesse nesse novo perfil.
• Taxa de conversão: Mede quanto desse público executou a ação desejada (compra, cadastro, download etc).
• Custo por aquisição (CPA): Fundamental para entender se vale a pena escalar a abordagem.
• Retorno sobre o investimento: Não basta vender mais, é preciso comparar o resultado versus o valor investido.
• Nível de interações: Comentários, compartilhamentos, tempo gasto no site ou na página, tudo isso mostra qualidade do público.

Já publiquei análises detalhadas sobre marketing digital no blog da Farol Marketing e recomendo mergulhar nos conteúdos sobre Facebook Ads se esse tema for o seu foco atual.

Além disso, sempre recomendo se inspirar em estudos sobre segmentação avançada porque eles mostram que a atualização dos dados e metodologias torna as campanhas mais alinhadas às necessidades do público-alvo.

Considerações finais: O segredo está no equilíbrio

Se tem algo que o tempo me ensinou é que a criação de públicos semelhantes não significa arriscar “no escuro”. Quando usamos bem as informações de consumidores, criamos oportunidades de crescimento sustentável para cada estratégia digital.

O segredo do sucesso nesse tipo de segmentação está na escolha da base de referência, frequência de atualização, monitoramento constante e busca pela personalização sem perder a escala.

Na Farol Marketing, monitoramos cada etapa desse processo, aplicando nossa metodologia própria e conectando tecnologia de ponta com análise estratégica constante.

Se você quer impulsionar seus resultados e garantir campanhas direcionadas, fale com nossos especialistas e conheça as soluções que transformam relacionamento em vendas. Nosso time está pronto para orientar e construir junto estratégias que realmente geram valor digital.

Perguntas frequentes sobre lookalike e segmentação semelhante

O que é público lookalike?

Público lookalike é uma audiência formada por pessoas com perfil semelhante aos seus melhores clientes ou visitantes mais engajados. Essa segmentação é criada a partir da análise de dados reais, buscando novos usuários que tenham interesses e comportamentos próximos ao grupo de referência.

Como criar uma audiência semelhante?

Para criar uma audiência semelhante, é preciso selecionar uma base de dados original (clientes, leads, visitantes relevantes), fazer upload dessa lista na plataforma de anúncios, definir o grau de similaridade desejado e associar esse público às campanhas. O ajuste do tamanho e filtros de segmentação garante que a audiência esteja alinhada aos objetivos da estratégia.

Vale a pena usar lookalike no marketing?

Usar esse recurso no marketing digital potencializa o alcance das campanhas, direcionando esforços para quem realmente tem chance de converter. Ele é especialmente eficiente para empresas que já possuem boa base de clientes e buscam crescer sem perder a precisão nas ações.

Para que serve a segmentação lookalike?

A segmentação lookalike serve para expandir a atuação da marca, captando novos usuários com perfil próximo ao do público mais valioso. Isso reduz custos, aumenta as taxas de conversão e torna as ações mais assertivas na captação e atração de clientes.

Como o lookalike amplia meu alcance?

Ao permitir que o algoritmo identifique usuários além da base inicial com alto potencial de interesse, o lookalike multiplica o número de pessoas impactadas sem perder o foco no perfil desejado. Assim, sua marca chega a novos públicos, mantendo qualidade e aumentando as oportunidades de negócios.