【扫码免费领】4 大资源包助力人群包优化!
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▸ 《高价值人群标签库.csv》(覆盖 80% 消费场景)
▸ 《实时竞价策略手册.pdf》(动态调整 ROI 提升技巧)

一、人群包算法的底层逻辑:数据驱动的精准流量筛选
巨量千川人群包的算法推荐逻辑本质是 **“数据 + 模型 + 策略”** 的三维体系,通过多维度数据挖掘和智能算法,将海量用户切割成高价值细分群体。核心流程包括:
数据层:多源数据融合
行为数据:用户在抖音的浏览、点赞、评论、购物车点击等实时行为(如某用户近期频繁搜索 “健身器材”)。
兴趣标签:系统通过 NLP 技术分析用户内容偏好,生成 “美妆达人”“科技极客” 等兴趣标签。
电商属性:结合抖店后台数据,提取用户的消费能力(如 “高客单价”“折扣敏感型”)、品类偏好(如 “母婴用品”“3C 数码”)。
LBS 定位:根据用户实时地理位置,匹配本地商家或区域促销活动。
模型层:机器学习与深度学习
协同过滤:基于用户历史行为,推荐相似人群(如 A 用户购买过瑜伽垫,系统自动推荐同类用户 B)。
逻辑回归:预测用户转化概率,优先展示给高潜力人群。
深度学习模型:如 Transformer 架构,处理跨平台数据(抖音、头条、西瓜视频),捕捉用户潜在需求。
策略层:动态优化与实时竞价
分层运营:将人群分为 “核心用户”“潜力用户”“沉睡用户”,针对性投放(如核心用户推送复购券,潜力用户展示新品)。
排除策略:通过 “排除人群包” 过滤低质流量(如频繁退货用户、高跳出率人群)。
实时竞价(RTB):根据竞争环境动态调整出价,确保广告展示在高价值时段。
二、人群包算法的 5 大核心模块
标签广场:人群包的 “素材库”
八大消费者模型:覆盖 Z 世代、小镇青年、精致妈妈等细分群体,支持按消费能力、城市级别筛选。
品类人群:如 “母婴 - 奶粉 - 0-6 个月”“美妆 - 精华液 - 敏感肌”,精准匹配商品属性。
行为兴趣定向:结合 “近 30 天搜索过‘防晒霜’”+“关注美妆博主”,圈定高意向用户。
DMP 人群包:私域流量的 “收割机”
广告人群:提取广告计划中点击 / 转化用户,进行二次营销。
直播间人群:筛选观看直播超 5 分钟、互动率高的用户,推送复购广告。
粉丝人群:针对抖音号粉丝,结合历史互动数据(如点赞、评论),提升粘性。
相似人群扩展:冷启动的 “加速器”
排除人群包:流量质量的 “净化器”
实时竞价(RTB):成本控制的 “调节阀”
三、实战案例:某母婴品牌 ROI 提升 300% 的策略
背景:某母婴品牌推广儿童餐椅,面临广告成本高、转化率低的问题。
策略:
人群分层:
排除策略:
素材匹配:
四、人群包优化的 6 个关键技巧
覆盖人数控制:建议人群包覆盖 5000 万 +,避免过窄导致跑量困难。
AB 测试:同时投放 3-5 个相似人群包,筛选最优组合。
数据更新:每周清洗无效数据(如虚假账号),确保人群包新鲜度。
跨平台整合:将巨量云图、抖店后台数据同步至千川,提升精准度。
动态调价:根据转化数据,对高价值人群提高出价 20%-30%。
内容协同:针对不同人群包设计差异化素材(如 Z 世代用短视频,银发族用图文)。
五、未来趋势:AI 驱动的人群包 3.0 时代
实时数据融合:接入抖音电商实时交易数据,动态调整人群包。
多模态模型:结合用户的语音、图像交互数据(如直播间手势识别),挖掘深层需求。
自动化策略:AI 自动生成人群包组合,无需人工干预。
隐私保护:基于联邦学习技术,在不泄露用户隐私的前提下优化模型。
总结:巨量千川人群包的算法推荐逻辑是 “数据精准度 × 模型效率 × 策略灵活性”*的综合体现。通过深度理解底层逻辑、掌握优化技巧,并结合行业趋势,广告主可实现从 “广撒网” 到 “精准打击” 的跃迁。