直通车人群讨论交流！

本文着重于淘宝、淘宝人群直通车人群的讨论和交流！淘宝问答。

就是产品转化周期短。大家想一想，为什么我们接触到的单体家具、家电等产品会盛行？就是因为换算周期长，直通车数据(主要是换算率)不稳定，甚至跟不上形势。前期可以达到很高的点击率，通过拉量可以快速获得第一波权重，但是中后期没有稳定的转化率，没有稳定的单量，没有稳定的直通车权重。再看高价产品，基本上可以等同于更长的转化率。

很难做出产量比例。有钱的老板可以不管。一般来说，一条线能长期保持投入产出比持平或略亏是可以接受的。从产比上来说，我觉得直通车技术是次要的，或者说直通车技术只有技能，没有任何技能。大家都是基于 *** 作，思考，其实有很多。客观来说，行业平均价格，产品真实数据，利润空都决定了产品能否畅通无阻。直通车司机再厉害，也只能把数据提高，不能把数据倒几次。

什么样的产品适合大众？

第一，产品受众广，比如女鞋、服装，必须大众做。很多目的性不大的群体都不这么做。

第二，人群特征明确。比如这款产品，主要针对18-24岁的女性。

第三，群体认同的稳定性。这个怎么理解？有些人，一天一个号码。这是适得其反的，我们会延长我们的判断。例如，至少7天或15天作为判断数据。此类产品可能与其他变化因素有关，如天气。

第三部分是关于人的分类。

1.投标价格与人群溢价的比率。大致有三种比例:话多，人多，或者两者平衡。

第二，做群众，让群众的展示次数/点击率接近100%。比如策划1400次点击，然后让观众产生近1400次点击。给观众看，让他们尽可能多的了解你。

做大众的目标:提高点击率，提高收藏量，提高转化率。其实就是把你的产品展示给消费者。

4.关于人群重叠，删除替代。以下是详细描述。

我在使用人群中遇到的一些问题。

第一，群众无法展示。

数据反馈的准确率不高。

第三，人口数据波动大。

对于遇到的问题，我分享两个案例。

例子:女鞋目录。这款女鞋适合中年女性，妈妈鞋，老人鞋。说实话，这么多店，这家店是我见过最难办最蠢的一家。尽管全神贯注于此，还是会遇到很多棘手的问题。

第一，这款产品应该算是女鞋中的“标配产品”。PPC含量极高。一般女鞋都是一块多PPC。该产品的最高平均PPC价格为2.8元。即使是现在，平均工资也只有1.8元左右。而且客单价不高。所以产比直通车是很难做的，因为行业平均价格就在那里。

第二，我们先来看看拥有普通女鞋的人群比例。

看这个产品的人群比例。

这双鞋，按照惯性思维，既然是给中年女性买的，就应该卡在这些年纪。其实可以说这款鞋的消费者各个年龄段都有。

欢迎有这种女性经历的朋友交流。在我看来， *** 作这个产品的经验非常匮乏。

例2:室外分类法下的分类法。该产品价格从10元一斤到几千元一斤不等。经过测试，过滤目标的效果几乎没有用。定位高端，受众少，难以支撑大规模人群放映。

以上内容是导游图的整理。我简单介绍一下我是如何 *** 纵观众的。

提示:我之前说过，我们要做数据分析。只有真实的数据才有参考价值。如果是补货店，数据本来就是假的，很难有准确的参考。实在没办法。可以参考老客户的数据，结合市场数据。

第一部分是店铺人群和产品人群的初步收集。

1.通过店铺收集的访客数据:业务人员-流量-访客分析-访客对比。

第二，如果有高级版的市场，可以收集产品的核心关键词，看看关键词的人群数据。能够比较三个字，7天的数据比较准确。

特别是在属性画像中，我们可以筛选不同数据下的人和地区的数据。类似于看搜索量大还是换算成单卷。这需要有目的的数据收集和筛选。取流量，或者取输出比。

可以分人群，省市。我们在直通车上做区域优化的时候，也可以参考一下，仅供参考。由于这是一个大市场，它不是你单一的产品数据。在直通车中，后期也可以根据数据做区域优化，虽然一般的区域优化都是后期。

如何确定竞价与人群溢价的比例？

如前所述，要做一个群体，就要尽可能保持你发布的展示点击量100%。

至于这个比例，其实是一个PPC的问题。在拖动中，我们通常不直接使用动词bid。拖动价格可以通过分配时间和人群溢价比例来调整。

大市场因素，大市场人群覆盖足以支撑你收集数据。具体可以参考前面提到的适合人群的产品条件。

论系统群和自治群。

系统人群就是系统给你分类的人群，比如智能拉新类的人群。通用推荐的一批人，靠的是市场大势。建议事先不要做选择，也不要筛选少量数据。

第二，独立人群是我们自己组合的人群。

对于这群自律的人的组合，我的想法是由大变小。当然，这和你的受众无关。有些产品是3级的人展示的，有些产品是2级的人不展示的。

之前讲过初筛的方法。这时候我们就要打造第一波人了。收集数据，并根据数据进行调整。

经过一段时间的训练，我们可以根据数据的反馈来优化赛马系统。在这里，我想说一个很多人容易忽略的基本概念。在收集数据时，要注意数据的可靠性。这些数据不可靠，因为太小了。

选择如何筛选人群。这取决于你想要什么。点击，收藏，购买率，转化率，产出率。这取决于你个人的目标和想法。

能接触到什么层次的人群？

这个是基于产品受众的能力，跟你的需求率指数和数量指数有关。一般来说，直通车如果要追求数据的极致，就必须牺牲一部分体积。这个取舍还需要具体案例分析。

去除重叠人群的替代。

其实像我们这种群体的人，难免会有重叠覆盖的情况。这个时候我们会发现，比如A类人群和我们已经建立的A类人群之间是有相关性的。(其实很多地方都感觉到了，直通车很多地方都存在这种牵制效应)。此时，如果人多了，我会选择删除之前的群。(假设市场有足够的支撑)，否则断量就掉了。

比如，首先我对18-24岁的女性做了一个调查。之后延伸调查组合可以是18-24岁女性+品类单身18-24+月消费。这是横向和纵向的结合。

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