广告成本暴涨 50%？巨量千川人群包 3 层定向法，让 ROI 提升 300%！

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一、人群包底层逻辑：从 “广撒网” 到 “精准狙击”

在巨量千川平台，人群包是广告投放的核心引擎。2025 年最新数据显示，使用人群包的广告计划平均 CTR 提升 42%，转化成本降低 37%。但 90% 的商家仍停留在基础定向阶段，导致广告预算浪费严重。

人群包本质是 “数据资产”：通过整合用户行为、兴趣、消费能力等维度，构建精准用户画像。例如，某母婴品牌通过 “30 天内搜索过‘宝宝辅食’+ 女性 + 25-35 岁 + 二线城市” 的组合，将广告点击率提升至行业均值的 2.3 倍。

多层级定向的核心价值：

• 效率提升：减少无效曝光，让广告预算集中在高转化人群

• 成本控制：通过排除低价值用户，降低单次转化成本

• 模型优化：持续积累数据，形成 “投放 - 反馈 - 迭代” 的正向循环

二、多层级定向设置：3 大层级 + 9 个关键维度

第 1 层：基础属性定向（覆盖 1-2 亿人群）

1. 地域：从 “全国” 到 “省市 + 商圈” 精细化选择。例如，高端女装优先投放一线城市核心商圈。

2. 性别 + 年龄：根据产品特性选择。例如，男士护肤品定向 25-40 岁男性，儿童玩具定向 25-35 岁女性（宝妈）。

3. 消费能力：结合 DMP 数据，区分 “高净值用户” 与 “价格敏感型用户”。例如，奢侈品定向 “月消费 5000 元以上” 人群。

第 2 层：行为兴趣定向（覆盖 5000 万 - 1 亿人群）

1. 行为标签：

• 电商行为：30 天内有加购、收藏、下单行为的用户

• 内容行为：关注过同类产品短视频、直播间的用户

• 搜索行为：搜索过产品关键词（如 “美白精华”）的用户

2. 兴趣标签：

• 泛兴趣：美妆、健身、母婴等大类目

• 精准兴趣：如 “抗老精华”“婴儿辅食制作” 等长尾词

• 竞品兴趣：定向关注竞品账号的用户（需通过 DMP 实现）

第 3 层：自定义人群包（覆盖 1000 万 - 5000 万人群）

1. 历史转化人群：

• 提取过去 30 天成交用户的共同特征（如年龄、地域、兴趣）

• 复制高转化人群包，扩大投放规模

2. Lookalike 人群：

• 通过 DMP 工具，以种子用户为基础，拓展相似特征人群

• 测试显示，Lookalike 人群转化率通常为种子用户的 70%-80%

3. 排除人群：

• 排除 “高退货率用户”“羊毛党” 等低价值人群

• 避免重复触达已转化用户，降低广告疲劳度

三、实战案例：3 步搭建高转化人群包

案例背景：某国产美妆品牌推广新品 “熬夜眼霜”，预算 5 万元，目标 ROI≥3:1。

1. 第 1 步：基础定向筛选

• 地域：一线城市（北上广深）

• 年龄：25-35 岁女性

• 消费能力：月消费 3000 元以上

2. 第 2 步：行为兴趣叠加

• 行为标签：30 天内搜索过 “眼霜”“黑眼圈”“抗初老”

• 兴趣标签：美妆、护肤、母婴（宝妈群体熬夜需求高）

• 达人定向：关注 “李佳琦”“骆王宇” 等美妆博主的用户

3. 第 3 步：自定义人群包优化

• 导入历史成交用户数据，生成 “高复购人群包”

• 排除 “过去 30 天已购买用户”，避免资源浪费

• 测试不同组合，最终选择 “基础定向 + 美妆兴趣 + 达人粉丝” 的组合，ROI 达 4.2:1

四、2025 年人群包升级玩法

1. AIGC 人群包生成：

• 使用巨量千川 AI 工具，输入产品卖点自动生成人群包

• 例如，输入 “防晒衣”，系统自动推荐 “户外运动 + 防晒需求 + 女性” 的组合

2. 跨平台数据联投：

• 整合抖音、头条、西瓜视频用户数据，构建全域人群画像

• 某家居品牌通过跨平台数据，将广告点击率提升 28%

3. 动态排除策略：

• 实时监控用户行为，自动排除低转化人群

• 例如，对 “观看广告≥3 次但未转化” 的用户，自动排除并调整出价

五、常见问题与解决方案