一、基础定向：精准锚定核心人群
新号在巨量千川推广的探索期，基础定向是构建流量池的第一步。通过年龄、性别、地域三个维度的组合，能够快速筛选出与产品特性高度匹配的用户群体。例如，母婴类产品可聚焦 25-35 岁女性用户，地域选择母婴消费力较强的新一线城市。值得注意的是，基础定向的颗粒度需与产品客单价相匹配：高客单价商品（如奢侈品）可缩小地域范围至一二线城市核心商圈，而低客单价快消品则建议覆盖更广的三四线城市。
在设置年龄区间时，建议采用「核心 + 扩展」的双层策略。以美妆产品为例，核心人群设定为 18-30 岁女性，同时扩展 31-45 岁有消费潜力的群体，通过差异化创意分别触达。这种「精准 + 试探」的组合既能保证基础流量的精准度，又能为后续探索留出空间。
二、行为兴趣定向：挖掘高潜用户需求
行为定向与兴趣定向的组合使用，是提升转化率的关键。行为定向可锁定 30 天内有加购、收藏等电商互动行为的用户，这类人群的购买意向显著高于普通用户。例如，某运动品牌通过「健身器材购买行为 + 运动课程观看」的组合定向，CTR 提升 22%。兴趣定向则需结合产品属性选择 3-5 个核心标签，如「家居装修」「母婴育儿」等，同时通过巨量千川后台的「人群洞察 v2.0」功能，挖掘新兴趋势（如 2025 年「户外露营」兴趣人群增长 200%）。
在时间维度上，低复购高客单价商品（如家电）建议选择 15 天内的行为数据，确保人群的新鲜度；高复购低客单价商品（如零食）可放宽至 30 天，扩大覆盖范围。此外，行为定向与兴趣定向的组合需遵循「并集原则」，即同时满足行为和兴趣条件的用户才会被触达，避免人群过于宽泛。
三、达人定向：借力优质流量池
达人定向是新号快速起量的重要手段。通过巨量百应筛选 10-15 个垂直领域头部达人，定向其粉丝或互动用户，可实现精准流量拦截。例如，美妆品牌可选择同类型达人的「直播互动 + 商品点击」人群，此类用户对产品的接受度更高。在达人选择上，需重点关注粉丝画像匹配度和内容调性契合度，避免选择粉丝质量低或领域不相关的达人。
为提升转化效率，达人定向可结合「排除策略」。对于耐用品（如家电），可排除已购买用户，避免重复触达；对于消耗品（如美妆），则可保留已购买用户，通过复购活动提升 LTV。此外，达人定向与智能放量功能的结合使用，可在保证精准度的同时突破流量瓶颈。
四、智能定向与手动定向的协同作战
在探索期，建议采用「智能定向测试 + 手动定向优化」的混合策略。智能定向可利用平台算法自动扩展相似人群，适合初期快速建模。例如，某 3C 品牌通过智能定向在开播首月获得 127 单，为后续优化提供数据基础。手动定向则需根据数据反馈进行精细化调整，如排除退货率高、点击未购买的低效人群，某服饰品牌通过此操作 ROI 提升 15%。
预算分配上，建议按照「破冰期（25%）- 测试期（35%）- 爆发期（30%）- 沉淀期（10%）」的四阶段模型进行。破冰期采用 30 个计划并行的小额多频测试，测试期通过 AB 测试筛选优质定向组合，爆发期聚焦爆品进行预算阶梯递增，沉淀期则侧重品牌资产建设。这种动态调整策略可使冷启动效率提升 72%。
五、数据驱动的持续优化
探索期的定向策略需依托实时数据反馈进行迭代。通过巨量千川的「人群管理 - 效果分析」工具，对比不同人群包的跑量、ROI 等指标，TGI（目标群体指数）低于 100 但转化成本低的人群可扩大投放，反之则需优化或排除。同时，采用 A/B 测试将相似人群包分不同计划投放，选择最优组合。
在创意层面，需根据定向人群的行为特征动态调整素材。例如，高停留用户偏好场景化展示（如「10 平米书房改造」），高评论用户倾向「问题解答式」内容（如「沙发如何选不踩坑」）。此外，直播间可设置「5/3/1 分钟」三套话术，在付费流量高峰期切换为快节奏成单话术，提升转化效率。
