巨量千川系统推荐定向与自定义定向的优劣势对比：电商广告投放策略解析

在抖音电商生态中，巨量千川作为核心广告投放工具，其定向功能直接影响广告效果与 ROI。系统推荐定向与自定义定向是两种主流策略，前者依赖算法智能探索人群，后者通过手动设置精准圈选用户。本文将从底层逻辑、优劣势、适用场景及实战案例展开分析，为电商从业者提供决策参考。

一、系统推荐定向：算法驱动的智能投放

1.1 核心机制与优势

系统推荐定向基于巨量千川的 AI 模型，通过分析用户行为（如浏览、加购、购买）、直播间属性及行业数据，自动优化人群触达。其核心优势包括：

• 操作简便：无需手动设置复杂标签，适合新手快速启动。

• 动态优化：实时根据转化数据调整投放策略，持续提升流量质量。

• 放量能力强：成熟账户可通过系统推荐获得稳定流量，尤其适合直播间成单计划。

案例：某美妆品牌使用系统推荐定向，结合直播间实时互动数据，ROI 从 1:2.1 提升至 1:3.5，冷启动时间缩短 40%。

1.2 局限性与风险

• 缺乏控制：广告主无法完全干预人群圈选，可能引入低意向用户。

• 依赖数据积累：新账户因缺乏转化模型，系统推荐效果不稳定。

• 成本波动：部分行业（如高客单价）可能出现转化成本高于预期的情况。

数据佐证：某 3C 品牌初期使用系统推荐定向，CTR 仅 1.2%，经优化后通过自定义定向提升至 3.8%。

二、自定义定向：精细化运营的精准触达

2.1 核心策略与优势

自定义定向支持广告主通过基础属性、行为兴趣、达人相似等标签手动组合人群。其核心价值在于：

• 精准度高：可圈选 “近期搜索过同类商品”“关注竞品达人” 等高质量人群。

• 灵活可控：可排除低价值用户（如已购用户、高退货率人群），聚焦新客转化。

• 场景适配性强：适合新品测试、节点大促等需要精准触达的场景。

实战案例：某高端家电品牌通过 “一线城市 + 30-45 岁 + 高消费力” 基础定向，叠加 “智能家居” 兴趣标签，ROI 从 1:1.8 提升至 1:4.3，人群精准度达 89%。

2.2 挑战与适用门槛

• 设置复杂度高：需深度理解目标受众，合理组合标签（如行为词 + 兴趣词 + 达人定向）。

• 流量范围受限：过度精准可能导致跑量困难，尤其对新账户或小众品类。

• 人力成本高：需定期分析数据并调整定向组合，对投手经验要求较高。

数据对比：某服饰品牌使用莱卡定向（行为 + 兴趣词），虽 CTR 提升至 4.5%，但消耗仅为系统推荐的 60%。

三、定向策略的选择与优化路径

3.1 分阶段适配

• 冷启动期：以系统推荐为主，快速积累数据；同时测试自定义定向（如相似达人 + 基础属性）。

• 成长期：逐步增加自定义定向比例，通过 A/B 测试筛选高转化组合（如 “行为词 300 个 + 兴趣词 50 个”）。

• 成熟期：系统推荐与自定义定向结合，利用智能放量扩大流量池。

3.2 行业化适配策略

• 美妆个护：达人相似粉丝 + 成分党兴趣标签，CTR 可提升 25%。

• 3C 数码：痛点场景 + 关键词精准触达（如 “降噪耳机 + 商务出差”），ROI 提升 50%。

• 生鲜食品：地域偏好 + 时段定向（如华东地区 + 晚餐后），UV 价值提升 40%。

3.3 数据驱动的优化技巧

• 排除人群包应用：对 30 天内已购用户设置排除，释放 20%-30% 预算给新客。

• 关键词动态调整：通过巨量千川后台筛选高转化长尾词（如 “防脱洗发水 + 生发秘籍”），替换低效大词。

• 素材与定向协同：高 CTR 素材搭配宽泛定向放量，高 CVR 素材搭配精准定向提效。

四、结论与建议

建议：

1. 混合策略：70% 预算用于系统推荐保证基础量，30% 预算测试自定义定向挖掘高价值人群。

2. 工具赋能：利用巨量千川 “千策” 功能生成人群包，结合 “智能放量” 拓展流量。

3. 长效运营：通过 5A 人群模型（认知 - 吸引 - 询问 - 行动 - 拥护）沉淀用户资产，实现品效合一。