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《TGI地域定向工具包》：覆盖200+城市TGI指数表，精准筛选高潜力投放地域。
《莱卡定向关键词扩展库》：3000+细分行业关键词，支持大行为+小兴趣组合策略。
《行业案例拆解手册》：10个成功案例解析，涵盖服饰、美妆、家电等类目。
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一、行为定向与兴趣定向的核心差异
行为定向：基于用户实际发生的互动行为（如商品点击、加购、下单）圈定人群，本质是“已发生动作的高意向用户”筛选。例如，30天内购买过美妆产品的用户，适合作为复购型产品的核心投放对象。
兴趣定向：通过算法模型推断用户潜在兴趣，覆盖“可能产生行为但尚未行动”的泛人群。例如，频繁浏览美妆评测但未下单的用户，适合新品推广或拉新。
关键区别：
精准度：行为定向 > 兴趣定向
覆盖量：兴趣定向 > 行为定向
适用阶段：行为定向用于转化，兴趣定向用于种草
二、并集逻辑的应用价值与策略
并集逻辑的本质：同时覆盖行为与兴趣标签人群，实现“精准+泛人群”的组合触达，平衡跑量与转化效率。
1. 适用场景
冷启动阶段：通过兴趣定向快速积累种子用户，结合行为定向优化模型。
大促蓄水期：兴趣定向扩大A3人群池，行为定向加速A3→A4转化。
新品推广：兴趣定向破圈触达潜在用户，行为定向锁定竞品用户。
2. 组合策略
策略1：大行为 + 小兴趣
行为定向：选择垂直类目关键词（如“美白精华”“抗老面霜”）。
兴趣定向：叠加泛兴趣词（如“护肤技巧”“成分党”），扩大人群覆盖。
案例：某美妆品牌通过“30天购买过美白产品（行为）+ 关注成分分析（兴趣）”并集定向，ROI提升40%。
策略2：分层出价模型
高价值行为人群：出价上浮20%-30%，抢占核心用户。
泛兴趣人群：采用“控成本+放量投放”，降低单次转化成本。
策略3：动态排除机制
对已转化用户（行为定向人群）进行排除，避免广告重复触达。
对低质兴趣人群（如点击但未转化）设置频控。
三、实战操作步骤
步骤1：关键词组合与筛选
行为关键词：通过巨量算数获取高TGI地域、类目词，优先选择三级类目（如“女士连衣裙”而非“女装”）。
兴趣关键词：利用系统推荐工具扩展关联词（如“连衣裙”关联“度假穿搭”“约会造型”）。
步骤2：计划搭建与测试
多计划AB测试：
计划A：行为定向（7天电商互动）+ 兴趣定向（30天泛兴趣）。
计划B：行为定向（15天商品点击）+ 兴趣定向（7天垂直兴趣）。
计划C：纯行为定向（对比组）。
创意适配：行为定向人群推送卖点型素材，兴趣定向人群推送种草型内容。
步骤3：数据优化与迭代
核心指标：关注千展成本、转化率、ROI三者的平衡。
优化方向：
若行为定向人群CPM过高，降低出价并叠加兴趣定向扩量。
若兴趣定向人群CTR低，收紧关键词或增加排除标签。
四、行业案例：服饰类目短链种收增效
某服装品牌在618大促期间采用行为兴趣并集定向：
行为定向：圈选“30天内加购连衣裙未下单”用户，出价上浮25%。
兴趣定向：覆盖“关注时尚穿搭”人群，投放短视频种草内容。
结果：A3人群蓄水量提升3倍，大促期间GMV增长220%。
五、常见问题与解决方案
Q：并集定向会导致人群混乱吗？
A：不会。系统优先匹配行为标签，兴趣标签仅作为补充，需确保关键词相关性。Q：新账户如何设定人群覆盖量？
A：建议初始覆盖量控制在50万-300万，通过“窄行为+宽兴趣”组合测试。