Lookalike解决什么问题？Lookalike功能原理是什么？
针对以上提出的问题，下面来一一解答：
Lookalike解决什么问题？
大体可以说解决了两大问题，一是精准识别潜在客户，二是扩量。
如何精准识别我的高潜力客户？通过大数据再营销。
直接对已知的对客户感兴趣的人群投广告
（访过官网、安装过APP、广告平台已发生转化等等）
优点：效果好，ROI高的定向手段
缺点：受众范围小，无法获取新客
如何扩量？通过标签体系定向
优点：标签灵活组合，描述出潜在客群的属性，选择正
确可迅速找到新的潜在客户
缺点：使用门槛高，需要理解平台定向、反复试错调优
Lookalike（相似人群扩展）
根据广告主提供的种子数据
在大盘中寻找与其高度相似的人群（扩展人群）
打通广告主数据和广告平台数据，直接帮助广告主量身定制找到和已有客群相似的新客！
满足即精准又有量的投放诉求
Lookalike功能原理是什么？
1. 上传或提供种子用户
（一手付费人群、兴趣关键词提取、历史互动人群等），通过强大的数据能力，与用户进行匹配。
2. 筛选种子用户特征
依托平台用户数据，从上百万个维度对种子人群进行分析，从中筛选出最具代表性的共有特征。
3. 将匹配的人群进行拓展
根据以上特征，从全量活跃用户中筛选出另一批与种子人群最相似的用户。
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