中小卖家直通车人群优化思路

                   正常情况下，为了对属性群体进行全面分类，我们需要从性别、年龄、月均消费额度三个维度进行划分，最多98个群体标签。

以前自己运营爆炸的时候，虽然没有设置98个群标签，但是合并了一些标签后，最终设置了73个群标签。在保费相同的情况下，显示基本集中在20人以下的群标签，其他标签显示太少。

当总点击量达到1万左右时，仍有一半左右的人点击量不够，有的人的标签甚至只有几个点击量，达不到测试人的目的。其次，人太多的时候，进行人群溢价运营会非常困难。

一次调整人群溢价需要几十次操作，过多的人群数据让人眼花缭乱，无从下手。再次，一开始把人群划分的太细，也会导致因为点击量不足而误删一些优质人群。73个推广宝贝的人一个月的直通车数据对比分析显示，同性别同年龄的人点击率会比较接近。所以，如果把从性别、年龄两个维度组合的群标签和从性别、年龄、月均消费额度三个维度组合的群标签相比，两者测试的点击率不会有太大差别。所以可以先从性别和年龄两个维度来检验人群。理论上只有2x7=14个组标签。首先从这14个组标签进行测试会容易得多。当然，其实最大数量的一两类人群，还可以细分为三个维度。下图是我最近帮一个朋友开车时的设定，最大的两组人可以细分为三个维度。

一开始大部分标签只考虑二维，是基于三维的。很多标签数据太少，标签太多，导致操作和分析困难。但在两个维度中，人数最多的人群标签(其实大部分类别包括18-24岁和25-29岁，这两个年龄段是主流网购消费人群)即使细分为三个维度，依然会有大量人群，人群标签总数也只会从14个增加到18个。上图中的款式是手提包，因为只是通过驱动来增加重量，数据量会少一些。不过从上面的数据也可以看出，这样把人分在一起，各个人群的作秀量不会有太大的差别。

基本上18个群标签一周左右就能测试完毕。然后，选择5~8个表现最好的人进行三维细分。对于之前测试的现金量较大的人群，可以按照月消费额度低、中、高分为三组。对于现金量较少的人群，可以选择不细分或者细分为两组，这样细分后的组的标签总数可以控制在15个左右，尽量不超过20个。在初步的人群标签测试后，直接向细分后的15个左右的人群标签支付至少100%的高溢价，然后通过降低分时折扣来控制ppc。这里其实有两种选择:如果宝宝初始点击率还可以，此时的方案权重会更好，可以在原方案中修改人群标签；如果宝贝的初始点击率不高，那么计划的权重会更低，关键词质量评分也会比你刚加入的时候低。在这种情况下，你可以建立一个新的计划。

将旧方案中点击率较好的关键词添加到新方案中，关键词竞价将占旧方案的30%左右，并对选中的段位给予300%的溢价。这时候也可以简单优化地区，把点击率低的省份去掉。个人建议建立新的运营计划。新计划的初始点击率将至少是旧计划的1.5倍，转化率也将是旧计划的1.5倍。按关键词分支会更容易。所选的细分市场都有很高的溢价。这个时候不会考核点击率，但是会考核转化率和集购率，表现差的会减保费。在降低保费的同时，注意人群展示的现金量。

如果到了临界点，这个人群的制作比例不理想，可以选择删除这个人群。如果不是大爆炸，要展示的话，最后留下10段左右最优质的人就够了。到这个时候，转化率至少会提高2倍(我自己运营的那个，优化区域后转化率不到1.7%，现在优化细分人群后接近4%)。

综上所述，以上思路只针对开汽车的中小卖家，以ROI为导向。第一步，在两个主要维度优化点击率，第二步，在三个维度细分人群优化转化率，第三步，通过控制优质人群的溢价和分时折扣，降低ppc，提高ROI。这个思路只针对第一次驾驶的产品。实际上，如果店铺有一定的定位，产品的适用人群相对固定，在衡量一个产品的优质人群后，后面的产品在行驶时完全可以跳过前两步，直接加入优质人群进行高溢价。      

这个问题还有疑问的话，可以加幕.思.城火星老师免费咨询，微.信号是为: msc496。

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