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「独家」 直通车的人群标签底层逻辑剖析

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发表于 2021-3-6 02:17:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
很多人都认为直通车人群太复杂,今天就带大家非常系统的学习一下人群,从底层逻辑到组合方法到最后的优化,内容会非常的透彻,相信大家听完之后,会觉得人群特别简单,
首先我要给大家讲3个关键词:稳定性、精准性和放大镜
先我给大家解释一下稳定性,如果我们的人群数据波动性很很大,这个人群是不敢要的,举个例子,今天这个人群的ROI能达到5,明天就只有0.2了,这么大的波动,肯定不敢用,第1是数据完全不可控,
我不知道下一秒数据是好是坏,第二呢 这个波动会严重影响直通车的权重,所以我们需要一个特别稳定的人群,特别是在新品期或者新的直通车账户

什么样的人群最稳定性呢?

直通车后台里面有那很多人群,宝贝定向,店铺定向,行业定向,基础属性,达摩盘人群。我们先用两个维度去分辨这些人群,首先我们按照这个人群产生的逻辑,就是这个人群到底是由什么产生的来分,
1类人群叫做基础属性人群,比如年龄性别身高体重居住城市消费能力等等,这些都是一个人与生俱来的属性,它不会随着外面的环境变化而变化,
第2类是行为人群,除了人本身的一些年龄性别,还可以从这个人的行为来判断这个人的购物行为,确定他的人群标签,比如我老Q最近收藏过399的男款羽绒服,那就表示我老q最近有非常强的购物意愿,我就是属于一个羽绒服男中高客单价的精准购物人群,那这两类人群到底哪个人群更稳定呢?
你想啊,一个人的年龄性别这一辈子都改不了,所以基础属性是最稳定的,而行为人群就不一样,比如我老q可能刚刚加购过几件男装羽绒服,接下来我又会去看了几件性感的内衣,那我到底是属于哪个品类的精准人群呢?我到底想买羽绒服还是想买内衣了?完全不明确的。其实每一个真实的人 每天都会浏览不同的产品,所以行为标签是非常不稳定的。
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其实我还给你另外一个维度来判断人群的稳定性,就是人群的抓取范围,就是这个人群标签,它到底是抓前面多少天的数据!举个例子,我三次模拟考试都考得特别好,三次都考到了年级前10,那我高考考前10的可能性就非常的高,
再比如5次模拟考试里面,有4次考了都进了前10,有一次考了50名,我高考的结果还大概率还是能考到前10名,尽管有一次只考了50名,但他对最终的结果形成不了大的干扰。但如果你只看一场考试数据来决定的花,
那你肯定会 觉得我靠 我的高考只能考到50名了。因为取样数据周期越长,数据稳定性越好。我把直通车所有人群的抓取范围,以及人群分类,和店铺的关系等做了一张非常完整的表格,你们往下拉可以看到这张表格,当然也可以直接找我的W领取这个表格和使用方法。


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我们往下拉对照这个表格来看,智能拉新抓取的是一天的数据,所以它的稳定性是非常不好的,而加购人群抓取的是90天的数据,所以加购人群的稳定性会更会非常的好。这就是在大促之后、或者跑过淘客、上过去划算之后的几天,智能拉新的数据特别的不好

第2个划分逻辑,按照人群和店铺或者行业的关系,可以分为店铺人群,竞品人群和行业人群,店铺人群就是和我自己的店铺或者是我的产品产生过关系的人群,
比如浏览过,或者收藏加购过本店或者本宝贝的人群,竞品人群就是浏览或者加购过竞品的人群,行业人群,就是一级类目或者是这个行业的大的人群,比如连衣裙的行业人群可能是女装人群。
这三类人群到底哪个人群更加精准,肯定进过我的店铺的人群是最精准的人群,他对我产品感兴趣,才进我的店铺嘛,按照精准性排个序就是:店铺人群大于行业人群大于竞品人群大于行业人群。
这里面还有个问题,竞品人群是一个非常不稳定的人群,因为竞品是系统通过计算得来的,谁都不知道系统到底把谁定义为我的竞品,所以这个人群实际上非常不稳定!特别是在新品期,或者你刚跑完单!

上面给大家去总结了一下直通车的人群逻辑,其实也就几个维度,第1就是抓取范围,抓取范围越久,人群越稳定,最稳定的是基础属性人群,第2个维度是精准性,可以通过和店铺的关系来分析,自己的店铺关系越近,人群精准性越好!

第3个叫放大镜人群,后台有三个人群有放大镜的功能,智能拉新,优质人群拓展,和店铺长期价值人群。这三个人群的功能都一致的,就是把某一部分优质人群的数据放大,带来更多的精准流量,它们三个的区别是什么呢?
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举个例子,我已经找到直通车非常好的基础属性人群,比如是女18~24岁,这个数据非常好,我就可以用这三个人群里面的一种,去把这个人群的数据放大,只不过智能拉新放大的是这个直通车单元的优质的人群,
优优人群拓展,是手动的智能拉新,放大手动指定的人群,店铺长期价值,和前面两个都不一样,他放大的是这个产品的人群!所以,补单比较多的店铺,店铺长期价值和智能拉新数据都不好!

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发表于 2021-3-6 08:57:08 | 显示全部楼层
谢谢楼主啊,受益匪浅啊!
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发表于 2021-3-9 10:28:16 | 显示全部楼层
看完虎躯一震,菊花一紧
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