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作者 | 宁阿姨
责编 | 一点也点
上一篇我们讲了人群包的入门操作：
【新手友好】人群包基础操作指南
这篇我们来看一下人群包的高级玩法，也是定向系列的最后一篇。
01
标签
标签是头条整个定向体系重要的依托方式，从大的类别开始一级、二级往下逐一做细分。
依据标签划分的兴趣定向
人群包也是一样，把某一些特征集合在一起，代表一类人，就组成了一个人群包。所以，我们使用人群包的核心是“媒体提供什么维度的标签、我们选择什么标签来用”。
想明白了这个，就可以化繁为简。媒体功能种类繁多，各类人群包五花八门，都不过是不同维度标签的呈现。
有的时候看的有点晕乎
02
根据命名判断人群包
在选择标签的时候，人群包本身是“有一类特征的人”的集合，所以名字非常关键。媒体会希望尽可能精确地描述这个包到底覆盖的是什么样的人，如果名字相似但不完全一样，可以都用用，一般都有点区别；如果想仔细了解一下，可以用人群包里的“人群对比”功能，我最近觉得非常好用：）
无论是标签市场下的主题专区、还是媒体运营推荐、或者是自己建的人群包，大的逻辑都是基于头条的标签体系，只不过提炼的维度不同。比如下面游戏行业的付费人群包
游戏行业各种花式“付费人群包”
此三个人群包的来源分别是：主题人群下的“游戏高付费人群包”以及两个头条运营推荐的付费人群包【包1】主题人群-游戏高付费人群包
【包2】运营推荐-有付费能力的优质游戏用户
【包3】运营推荐-付费意愿
看一下他们详细信息：
运营推荐的这两个人群包看着有点雷同，用“人群对比”仔细扒一下：
果然没差，可以等同于一样了。
Tips：怎样判断两个名字相似的人群包的区别？
首先看类别。是主题人群、还是上传、还是付费等等。不同类别说明来源不同，差别还是很大的；
其次看预估覆盖人群，人数差得很多就说明两个包相差很大；
最后用“人群对比”功能，看一下两个包各自的人群特征，做一个详细比照。
如果几项看下来都差不多，就可以看成一个；如果有不同，就可以分开测一测。
也建议媒体运营命名的时候如果是一样的人群包、命名保持一致。这样省去优化人员来猜“又给我推了一个人群包？不知道跟上一个有啥区别
03
一个游戏的经典案例
游戏一直是用人群包用的很多的行业，接下来我们一起来看一个游戏行业人群包的使用案例。
这是一个明星代言的传奇游戏，应用的主要是明星、传奇、付费、相似拓展、用户消费能力这5个点。
① 明星
用户数据-明星粉丝，选择代言人对应的粉丝包做定向。
②传奇
定向传奇用户：
主题专区-2018年12月游戏主题人群-传奇游戏优质用户
抖音兴趣分类-游戏-角色扮演-传奇
另外，兴趣分类和抖音粉丝分类也可以做备选，只不过维度的细分上具体不到“传奇”的选项。
③ 付费
定向付费意愿高的人群：
主题专区-2018年10月游戏行业优质人群-传奇游戏高付费高活跃人群
游戏精选-第三方付费人群包
【付费人群包的具体设置】
第一步：
申请开通权限，可以使用游戏的第三方付费人群包。这时候账户里在行业偏好下会出现“游戏精选”：
第二步：
点进去，依次选择：游戏类型不限-游戏题材（武侠、仙侠、中国神话、玄幻、西游）-美术风格不限-付费意愿（高付费）-活跃度不限
④ 相似拓展
甲方上传近期全渠道付费差的用户做拓展，排除；
⑤ 用户消费能力
从消费能力、住宅水平、手机价格三个维度分别进行“排除低消费”和“定向高消费”。
用户数据——消费能力、住宅水平、手机价格
主题专区-2018年6月-火山APP线上付费人群
注：这个包有点老了，是所有付费，没划分行业，用的比较少
提示：
同一个标签维度定向和排除可以同时使用，因为有一部分人群“没被标记”。
比如住宅水平。你可以定向“高级小区、豪华小区”，同时排除“普通小区、中等小区”，有小区档次这个标签的一共加起来是1.5亿人，没被标记的人还很多。
头条整体全覆盖是8亿人
传奇游戏人群包参考方案
整体思路：排除无可能转化、转化率低的；定向转化率高的
【排除无可能转化】
已转化、已安装、过滤最低安卓、iOS版本
【排除转化率低】
付费率低 ——甲方上传近期全渠道付费差的用户做拓展
低消费人群 ——住宅水平（普通小区、中等小区）、手机价格（4000以下）
多次展示——近3个月展示5次
【定向转化率高】
明星粉丝包
传奇人群包——传奇游戏优质用户、抖音兴趣分类-游戏-角色扮演-传奇
付费人群包——传奇游戏高付费高活跃人群、第三方付费人群包游戏题材（武侠、仙侠、中国神话、玄幻、西游）-付费意愿（高付费）
高消费人群——消费能力高、住宅水平（高级小区、豪华小区）、手机价格（4000以上）
注：第三方付费人群包不能和其它定向人群包同时使用，系统默认不可同时选。但如果选择第三方付费人群包，已转化用户可以同时进行排除
无法同时选择
人群包优化经验
【数据来源】
广告主自己的数据、投放媒体的数据和第三方数据（投放媒体数据包括你这个产品自己投放数据和全行业投放数据）
【数据应用】
人群包之间加减、然后做定向排除
【基本规则】
在计划层级定向包和定向包之间取得是并集，做加法；定向包和排除包之间取交集，做减法；
使用人群包一个很重要的参数是预估人群范围，头条全部用户是8个亿，参考值是百万和亿。低于百万要留意提高出价或和其他人群包合并使用，过亿范围比较宽泛，参考意义就很弱了；
排除的是无可能转化、转化率低的；定向的是转化率高的
【高阶规则】
人群包是”有一类特征的人“的集合，而标签是特征重要的依托形式。所以命名至关重要，媒体推送的人群包、主题人群包要仔细通过命名做区分；
命名上不清楚的点进去看”概要信息“，看来源和预估覆盖人群数量，也可以辅助用”人群对比“做参考；
人群包可以做相似拓展，投放效果好的种子人群包拓展一定倍数做定向；效果差的拓展做排除；
投放量级大的产品可以定期做”展示多次“、”点击多次“人群打包排除，降低重复展示次数，能够提升转化率；
人群包看起来复杂，但抓住主线”加减、定向-排除、标签“这三组词就够了
我还是觉得复杂… …
其实就是一个个标签，跟选择兴趣定向一样。可以大胆尝试。现在抖音相关的人群包、主题专区那可以多用用~
小彩蛋：
投美妆的找粉丝，“头条号行为”了解一波~
定向系列的其它文章：
头条哪些定向权重比较高？有哪些必须设置的定向？
——>“定向调整一下”“我？？？”
定向到底宽比较好还是窄比较好？
——>“有人说人群精准成本低，有人说通投容易拿量，我……”
关于性别、年龄、地域，大家常会有结论：投放男性、23-50岁、排除偏远地区转化效果好。但这个判断有多可靠？
——>“我投的产品男性用户主导，所以定向只投男性，且排除偏远地区”
人群包入门玩法。这是一篇看了就能照着做的基础操作指南：
——>”【新手友好】人群包基础操作指南“
从运营的角度看产品逻辑，信息流一线优化聊实际操作。优化师们欢迎交流
每周更一篇，我们下周见~
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