在电商广告投放中，高客单价商品因其决策周期长、目标人群狭窄的特性，常面临“曝光量高但转化率低”的困境。巨量千川作为抖音电商生态的核心投放工具，通过“人群包排除”功能，为商家提供了一条破解无效曝光难题的路径。本文将结合实战案例，解析如何通过这一策略实现广告资源的精准配置。
一、无效曝光的根源：人群错配与流量浪费
高客单价商品（如家电、珠宝、高端护肤品）的投放痛点在于：
目标人群画像模糊：若仅依赖基础定向（如年龄、地域），可能吸引大量“低潜力用户”（如仅浏览未购买人群）；
泛人群覆盖成本高：通投模式下，广告可能被推送至非目标人群，导致点击成本（CPM）虚高；
决策链路干扰：非目标用户的无效点击会稀释数据模型，影响系统对优质人群的识别。
案例：某高端厨电品牌在未使用人群包排除时，广告点击率（CTR）达2.8%，但转化率（CVR）不足0.5%。数据分析发现，大量点击来自“仅浏览低价商品”的用户，这类人群与高客单价商品的匹配度极低。
二、人群包排除的核心逻辑：精准过滤，定向放量
人群包排除的本质是通过“负面清单”机制，屏蔽历史转化率低、互动质量差的人群，具体操作路径如下：
人群包构建：
历史数据回溯：上传已成交用户ID或高意向行为数据（如加购未支付），生成“优质人群包”；
负面人群筛选：通过巨量千川的“人群管理”功能，标记“低效人群特征”（如频繁点击广告但未转化、多次跳失用户）；
跨平台数据打通：结合巨量引擎的站外行为数据（如头条、西瓜视频内容偏好），进一步细化人群标签。
动态排除策略：
计划层级排除：在广告计划设置中，选择“排除指定人群包”，避免广告推送至非目标用户；
DMP规则组合：通过“且/或”逻辑叠加排除条件（如“排除近30天未购买人群”+“排除低消费能力标签”）；
智能放量工具协同：在排除负面人群后，使用“智能放量”拓展相似人群，平衡精准度与覆盖量。
案例：某珠宝品牌通过排除“近90天未浏览高端内容”人群，结合“奢侈品消费兴趣”标签，使广告转化成本降低40%，ROI提升2.3倍。
三、高客单价商品的实战策略：人群包排除+场景化投放
针对高客单价商品的特性，需结合以下策略实现效果最大化：
定向维度深化：
行为兴趣拓展：除直接关联标签（如“珠宝鉴定”）外，叠加高相关场景标签（如“婚礼策划”“商务礼赠”）；
达人相似度优化：选择与目标客群匹配的垂类达人粉丝包（如高端生活方式博主），而非泛娱乐达人。
创意与人群匹配：
短视频内容分层：针对“排除人群”制作低门槛引流素材（如产品功能科普），针对“核心人群”投放高价值内容（如品牌故事、工艺解析）；
直播间话术定制：对排除后剩余人群，强化“专属优惠”“限量服务”等稀缺性话术。
数据闭环优化：
A/B测试验证：对比“排除人群包”与“未排除”计划的转化数据，迭代人群标签；
周期性更新：每7天同步一次成交数据，确保人群包时效性。
案例：某家电品牌在双十一期间，通过排除“仅领取优惠券未核销”人群，结合“大家电换新需求”标签，使直播间客单价提升65%，无效曝光减少58%。
四、风险控制与长效价值
人群包排除虽能提升短期效果，但需注意以下风险：
人群过度收窄：可能导致计划难以起量，需配合“智能放量”工具保持探索性；
标签衰减问题：定期清理“已转化人群”标签，避免模型固化；
多计划协同：保留少量通投计划作为流量补充，防止人群包遗漏潜在客群。
长远来看，人群包排除策略的价值不仅在于降本增效，更在于构建精准的用户资产。通过持续积累高质量人群数据，商家可逐步形成“精准定向-高效转化-数据反哺”的良性循环。
结语
在流量成本攀升的背景下，巨量千川的“人群包排除”功能为高客单价商品投放提供了科学化解决方案。商家需以“数据驱动”为核心，结合产品特性与用户行为，动态优化人群策略。唯有如此，才能在激烈的市场竞争中，实现广告资源的价值最大化。
