Pedirle a una plataforma que te traiga "gente parecida a tus mejores clientes" suena como una gran idea. Y en algunos contextos lo es. Pero en la práctica, los modelos lookalike muchas veces terminan generando más ilusiones que resultados reales.

En marketing digital, un lookalike es una audiencia generada a partir de un grupo original (por ejemplo, tus compradores) buscando usuarios que compartan atributos similares. Plataformas como Meta, Google o incluso CRMs avanzados usan machine learning para encontrar "perfiles parecidos". El problema es que parecerse no significa comportarse igual.

El problema de los Lookalikes sin contexto

En Latinoamérica, donde las audiencias son profundamente diversas y los patrones de consumo no siempre responden a lógicas estandarizadas, el uso de lookalikes sin contexto cultural, intencional o de comportamiento puede generar grandes desperdicios de inversión.

Una mujer de 35 años en Lima que compró un producto no es igual a una mujer de 35 años en Buenos Aires con intereses similares en redes. Sus motivaciones, tiempos de decisión y grados de intención son radicalmente distintos.

Lo que los modelos lookalike no ven

Los modelos tradicionales no capturan intención, ni momento del journey, ni comportamientos recientes. Se quedan en lo superficial: edad, ubicación, intereses declarados. Pero el comportamiento es lo que define la conversión.

En Revfy trabajamos con un enfoque complementario. No descartamos los lookalikes, pero los reencuadramos: no buscamos "similares", buscamos "convergentes". Personas que no solo se parezcan, sino que estén actuando de forma parecida en contextos similares: explorando la misma categoría, volviendo a visitar productos, comparando precios, dejando carritos.

Audiencias que se comportan parecido, no que se ven parecido

Esta diferencia es clave. En vez de ampliar audiencias con supuestos, las ampliamos con patrones validados. Por ejemplo, si sabemos que ciertos usuarios vuelven tres veces antes de comprar, buscamos otros con ese mismo patrón, no con la misma demografía.

Esto se traduce en audiencias más relevantes, menor costo por adquisición, y sobre todo, menos desperdicio de impresiones.

Una nueva forma de escalar sin perder precisión

El desafío siempre es el mismo: escalar sin perder efectividad. Los lookalikes pueden ser parte de esa estrategia, siempre y cuando vengan curados desde datos propios y se validen con señales reales, no con suposiciones.

Con Revfy IQ, puedes enriquecer tus modelos con intención, comportamiento y contexto. Porque en 2025, parecerse no alcanza. Hay que entender.

Si ya estás usando lookalikes y no estás viendo resultados, puede que el problema no sea el algoritmo. Puede que sea lo que no está viendo.