大家好，本篇文章將給大家分享一些個人對直通車人群的經驗，理解。僅作交流討論，我說的不一定全對，歡迎各位留言交流。
前言：以前說過，直通車的一系列操作都得帶著目的性去操作，每個階段有不同的目的性，但是我們一定要知道現階段這樣操作是為了什麼。那麼，我們操作人群，其實還是基於整個體系的兩大核心原則：率指標+量指標，想通過人群獲取更高的點擊率、收藏加購率、轉化率，這是率指標。然後還有量指標，沒有足夠的體量，也就沒有穩定的數據，小數據是存在波動性的。接下來我們來看一張我整理的導圖。
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一、怎樣的產品適合開直通車？
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個人經驗，我覺得適合開直通車的產品得符合2個核心條件。
1.是產品的轉化週期短。我們想一下，所接觸的高客單的傢俱、大家電這些產品，為什麼類目會盛行補單呢。就是因為轉化週期太長，這就導致了直通車的數據（主要是轉化率）不穩定，或者說跟不上。前期你可以把點擊率做到很高，通過體量拉一拉很快拿到第一波權重，但是到了中後期，沒有穩定的轉化率，穩定的出單量，直通車是沒有穩定的權重的。再看高客單價的產品，基本上可以和轉化週期長劃等號。
2.好不好做產比。如果財大氣粗的老闆可以不管。正常來說，一個直通車能長期持續的投入產比得保證持平或者微虧，這個是可以接受的。關於產比，我覺得直通車技術是次要的，或者說直通車只有熟練度，沒有什麼技術性可言。大家基於的操作，思路，其實都是很多共通的。從客觀來說，行業均價，產品的真實數據，利潤空間，決定了產品能不能走直通車。再厲害的直通車手，能做到的只能是提升數據，不可能做到成倍幾倍的逆轉數據的。
二、怎樣的產品適合做人群？
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1.產品的人群受眾廣，像女鞋，服裝這些肯定要去做人群的。很多小類目的人群就不是那麼好做了。
2.人群特徵明確。比如產品就是針對18-24歲的女性為核心消費群體的。
3.人群標籤的穩定性。這個怎麼理解呢，就是有的人群，一天一個數據。這個適合，我們就要延長判斷的週期了。比如至少7天，或者15天為判斷數據。這類產品可能和其他變動因素掛鉤，比如天氣。
三、關於人群的一些整理
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1.詞出價和人群溢價的比例。大概是分為3種比例：詞高，人群高，或者兩者均衡。
2.做人群，讓人群展現量/點擊量的佔比接近100%。比如計劃點擊量1400個，那麼讓人群出的點擊量接近1400個。就是展現儘量覆蓋在你所投放的人群裡。
3.做人群的目的：提高點擊率、收藏加購率、轉化率。其實也就是讓自己的產品展示給正確的消費群體。
4.關於人群的重疊，刪減替換。下面我細說。
四、我在操作人群時遇到的一些問題。
1.人群拿不到展現
2.精準人群，數據反饋也不好
3.人群數據波動大
關於遇到的問題，我分享2個案例給大家。
案例一：女鞋類目。這個女鞋是針對中年女性的媽媽鞋，老人鞋。說實話，操作這麼多店鋪，這個店鋪是我遇到最為棘手和懵逼的店。雖然投入了很大的精力心思去做，還是遇到非常多的難題。
1.這個產品應該算是女鞋裡的“標品”了吧，PPC奇高，一般女鞋也就1塊多的PPC吧。這個產品PPC高的時候均價是2.8元。就算到了現在，均價也在1.8元左右。客單價也不算高。所以直通車做產比是很艱難的，因為行業均價在那裡。
2.我們先來看下常規的女鞋的人群比例
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然後看這個產品的人群比例
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這個鞋子，按照慣性思維，既然是給中年女性消費的，那就卡下年齡這些呀。其實不然，可以說這個鞋子的消費群體，是全年齡覆蓋的。
對於這類女性有經驗的朋友，歡迎交流。對我來說，現在很缺操作這個品的經驗。
案例二：戶外類目下的子類目。這類產品的價格跨度很大，從10元跨度到幾千元。經過測試，篩選類目單筆的效果幾乎沒用。定位又是高端，人群受眾小，很難支撐人群的大數據篩選。
以上內容，算是對導圖的整理。接下來我來說下一般我是怎麼去操作人群的。
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溫馨提示：以前我說過，我們做數據分析。只有真實數據才具備參考性。如果是補單的店鋪，數據本來就是假的，很難有準確的參考。實在沒辦法，可以以老顧客的數據為參考結合大盤數據。
一、對店鋪人群和產品人群的初步採集
1.通過店鋪的訪客採集數據：生意參謀-流量-訪客分析-訪客對比
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2.如果有高級版的市場行情，可以去採集產品的核心關鍵詞，看關鍵詞的人群數據。可以對比3個詞的，7天的數據相對準確。
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特別注意一下，就是屬性畫像裡，可以篩選不同數據下的人群，地域的數據。就好比是看搜索大的，還是轉化出單多的。這個要有目的性的採集，篩選數據。是要拿流量，還是為了產比。
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可以看到人群分段，可以看到省級，市級的數據。包括我們在直通車做地域優化的時候，也可以參考，僅僅是參考。因為這個是大盤的，不是你的單品的數據。直通車裡，在後期也是可以根據數據做地域優化的，不過一般地域優化都是後期的事情了。
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二、如何分配詞出價和人群溢價的比例
前面說了，要做人群，就讓你投放的展現點擊量儘量保持在100%覆蓋在人群裡。
關於這種比例，其實也就是PPC的問題了。對於拖價，一般我們不會直接去動詞的出價。拖價可以通過分時，人群溢價比例來調整。
三、大盤因素，大盤的人群覆蓋足夠支撐你採集數據才行。具體可以參考下前面說的適合做人群的產品的條件。
四、關於系統人群和自主人群。
1.系統人群，就是系統給你整理的人群，比如智能拉新這類的。一般系統推薦的人群是依賴大盤走勢的。這個前期建議不選擇，或者篩選少量幾個數據好的。
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2.自主人群，就是我們自己去去組合的人群。
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關於這種自主人群的組合，我建議的思路是從大到小的開法。當然，這個是和你的人群大盤受眾大不大相關的，有的產品開3級人群展現量也很足，有的產品開2級人群，展現量都不足。
前面我給大家說了初步篩選人群的方法，這個時候，我們就要建立第一波人群。然後採集數據，根據數據來調整。
在我們開過一段時間以後，可以根據數據反饋來進行賽馬制優化。這裡我要多說一個基礎概念，很多人容易忽略。我們採集數據，一定注意數據的可靠性。數據摻假不可靠，數據太小不可靠。
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至於如何篩選人群，做取捨。的看你想要什麼了。點擊率，收藏加購率，轉化率，產比。這個是看你個人的目的和思路了。
四、能開到幾級人群？
這個是根據產品的受眾容量，和你是要率指標，還是量指標有關係的。一般來說，直通車，如果要追求極致的數據，肯定要犧牲一些體量。這種取捨也是需要具體情況具體分析的。
五、人群重疊的替換刪除。
像我們組合的人群，其實不可避免的有人群重疊覆蓋的情況的。這個時候，我們會發現，比如我們建立的A二級人群和A三級人群之間有牽制關係。（其實很多地方都感受到了，直通車裡許多地方存在此長彼消的牽制效應）。這個時候，如果是人群越做越細，我會選擇刪除上一個人群。（前提是大盤足夠支撐），不然刪了體量會掉。
比如一開始我測18-24歲女性的人群，後面這個人群上的延伸組合可以是18-24歲女性+類目單筆\18-24歲女性+月消費。這裡有橫向組合，也有豎向組合。
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今天寫這麼多，差不多了吧。
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