2013年3月19日，Facebook推出Lookalike Audiences，是一种「以人找人」的概念，可以根据Custom Audiences所筛选出的用户名单为参考，再筛选出「另一批用户」是与其相似的受众，让广告主可以将广告投递给此名单内的用户。第一个「人」指的是透过Custom Audiences所筛选出的用户，找到的「人」是指与其相似兴趣的另一批用户。
2014年阿里妈妈推出达摩盘（DMP）Lookalike 模型的逻辑是，达摩盘先帮助商家找到对其店铺或品牌最忠实的那批用户，这些用户被称为种子用户，然后商家可以通过Lookalike 模型找到与这些种子用户相似的人，进行爆炸式的复制，在这个过程中，规模和效果可以在模型中找到一个平衡点。
2015腾讯广点通，设计是基于种子用户画像和关系链寻找相似用户，即根据种子人群的共有属性进行自动化扩展，以扩大受众覆盖面，提升广告效果。Lookalike的基础仍是腾讯的用户数据，借助于Peacock，先从上百万个维度对种子人群进行分析，从中筛选出最具代表性的共有特征，再根据这些特征，从广点通的全量活跃用户中筛选出另一批与种子人群最相似的用户。
参考：
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