性别、年龄、地域，你真的会设么？关于信息流定向的一些思考

作者：谷歌推广
发表时间：2020-04-16 06:30
来源：迅龙网络

影响信息流广告投放效果的因素无非就是定向、素材物料、出价等因素。其中定向问题尤其重要。下面就给大家分析下关于信息流广告投放定向的一些建议。

一、性别、年龄定向怎么设置
我们将头条的定向简单分为自然属性和兴趣行为，区分的标准是能否明显反应用户喜好。比如WiFi、地域不能明显反应出用户喜欢什么，但是手机里安装了什么应用、下载过什么广告则能一定程度上表明用户的偏好。我们将头条常用定向划分如下：

自然属性定向：性别、年龄、地域、平台、网络、运营商、新用户

兴趣行为定向：兴趣、人群包、APP行为

先说观点：自然属性定向覆盖人群较广、难明显反应用户喜好，除非数据是压倒性的，不建议做结论性限制。来看一个交友产品的案例： 这是一条点击数超过20万的计划，女性成本比男性高出30%，能得出结论女性用户效果不好吗？【计划1】女性用户成本明显高出很多【计划2】你再看这条计划，男性还是主要流量来源，但是男女成本基本相同
这怎么办？女性到底好不好？把各账户里其它top计划的数据都拉出来，看近1年的整体数据：【计划3】女性成本高【计划4】女性成本高【计划5】女性成本高
【计划6】女性成本高【计划7】女性成本高 结论： 看过这7条top计划的数据，发现女性成本普遍高于男性10%以上。这个时候可以初步判断：女性用户确实转化率低于男性，成本高于男性。 此产品性别定向建议方案：如果想成本越低越好，可以只投放男性用户；如果想拓量，可以通投，整体成本还是能满足出价。

这个是比较明显的数据差异，但是其它自然属性定向就很难有明显的偏向性。比如年龄。还以上面的交友产品为例，拉出top计划近1年的数据，看分年龄段的数据：【计划1】1-18岁成本最低，24-30岁成本最高【计划2】24-30岁成本最低，1-18岁成本最高【计划3】31-40岁成本最低，50岁以上成本最高【计划4】41-50岁成本最低，24-30岁成本最高 结论： 4条计划成本最低的年龄段各不相同，只看头条对接到转化的数据（可能后端转化数据有明显不同），无法判断哪个年龄段非常差、一定要排除；也无法判断哪个年龄段是优质人群。那怎么办？当你没有明确结论的时候，你就依靠头条的智能。前面我们说，要不要做定向的一个判断标准可以是“你和模型谁找的人比较准？你有多大把握？”而在自然属性的定向上，我们的判断很难比模型更准，所以建议放开。还是这个公式：找到目标用户量=特征转化率*人群范围限制自然属性定向特征转化率提升把握未必大，但是人群范围是实实在在缩小了，不划算。 有一个对比测试的提示： 不要轻易做结论性限制——什么什么定向一定不好！大家都不要投放！
如果要做出什么定向好、什么定向不好的判断，起码要满足2个条件：长期、明显数据差异。

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