小卖家直通车人群优化技巧
很多人不明白。让我在这里简单地解释一下。让我们听说过羊和狼，也就是说，什么样的习惯和什么样的习惯被归类为一个群体。它包括性别、年龄、消费水平、购买习惯、搜索习惯等因素。因此，我们应该找出合适的人来推广我们的产品，这样我们就可以用一半的努力得到两倍的结果。让我介绍一下方法： 正常来说，要全面分类特色人群，需要从性别、年龄、月均消费额度三个维度来区分，最多有98个人群标签。
虽然我之前没有设置98个人群标签，但是在合并了一些标签之后，我终于设置了73个人群标签。 在溢价一起，显示基本上集中在不到20个人群标签上，而其他标签显示太少。当人群总点击约1000时，大约一半的人群点击不好。有些人甚至只点击几个标签，无法达到测试人群的目的。 其次，当人群过多时，在人群溢价操作中，会变得非常困难，调整人群溢价，必须进行几十次操作。人群数据过多也让人眼花缭乱，无从下手。第三，一开始人群的区别太细，也会导致一些优质人群因为点击量不好而被误删。 通过对73个人群标签推广宝藏一个月的直通车数据的比较分析，发现性别和年龄相同的人群标签也会接近点击率。
因此，如果将性别和年龄组合的人群标签与性别、年龄和月平均消费量三个维度进行比较，则测试的点击率不会有太大差异。 因此，我们可以从性别和年龄两个维度来测试人群。理论上只有2x7=14个人群标签。先从这14个人群的标签测试，会简单很多。 当然，实践可以从三个维度细分最多的一两个人。下图是我最近帮朋友开车时的设置，将最多的两个人细分为三个维度。 一开始，大多数标签只考虑两个维度，基于三个维度，许多标签数据太少，标签太多，导致操作和分析困难。 然而，在两个维度的人群标签中，人数最多的人群标签（实际上，大多数类别包括18~24岁和25~29岁，这两个年龄段是主流网上购物消费者），即使细分为三个维度，人数仍然会很多，人群标签总数只从14增加到18，不会增加操作难度。 假设款式是女包，因为只开车增加权重，数据量会比较少，但从上面的数据也可以看出，这样结合起来就可以区分人群。
每个人群的展示量不会有太大的不同，这18个人群的标签可以在一周左右的时间内测试。之后，选择5~8个反映最佳人群，细分三个维度。对于之前测试中显示量大的人群，可以根据月平均消费量低、中、高的人群从一个分为三个。我们也可以利用狼鸟规则来扩大人群。对于展示量小的人，我们可以选择不再细分或细分为两组，这样细分后的人群标签总数可以控制在15个左右，尽量不超过20个。
初步人群标签测试出来后，直接对细分的15个左右人群标签进行高溢价，至少100%，然后可以通过降低分时扣头来控制ppc。 其实这里有两种选择： 如果宝物的初始点击率还可以，此时方案权重会更好，人群标签可以在原方案中修改； 假如宝物初始点击率不高，方案权重会比较低，关键词质量分数会比刚加入时低，这种情况下就可以重建一个新的方案。 将旧方案中点击率较好的关键词添加到新方案中，关键词出价约为旧方案的30%，对筛选出的细分人群进行300%高溢价。此时，区域也可以进行简单的优化，去除点击率很低的省份。个人更提倡利用万盟个性优化分析来操作新方案。新方案的初始点击率至少是旧方案的1.5倍，转化率也是1.5倍，关键词更容易分割。筛选出的细分人群溢价较高，此时不再检查点击率，而是检查转化率和保存加购率。 对于体现不佳的人群降低溢价，在降低溢价的同时，注意调查人群的显示量。如果到达临界点时人群的生产比不雄心勃勃，可以选择删除人群。 如果不是爆款，要大展示，毕竟留下10个左右最优质的细分人群，就可以了。 到了这一步，转化率至少会提高两倍(我自己操作的优化区域后转化率不到1.7%，细分人群优化后转化率现在接近4%)。
最后总结一下，以上思路仅针对开小车的中小卖家，以ROI为导向， 第一步是优化两个维度的点击率； 第二步是细分人群优化转化率三个维度； 第三步是控制优质人群溢价，分时扣头降低PPC，提高ROI。 这个想法只针对第一次驾驶的产品。在实践中，如果商店有一定的定位，产品适用人群相对固定，在测量产品质量人群后，后面的产品可以跳过前两步，直接增加高质量人群，高溢价。 本文“小卖家直通车人群优化技巧”为卖家编辑创作信息。请注明转载的来源(http://.com/news?id=277171) 小卖家直通车人群优化
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