前言：以前说过，直通车的一系列操作都得带着目的性去操作，每个阶段有不同的目的性，但是我们一定要知道现阶段这样操作是为了什么。那么，我们操作人群，其实还是基于整个体系的两大核心原则：率指标+量指标，想通过人群获取更高的点击率、收藏加购率、转化率，这是率指标。然后还有量指标，没有足够的体量，也就没有稳定的数据，小数据是存在波动性的。接下来我们来看一张我整理的导图。

一、怎样的产品适合开直通车？

个人经验，我觉得适合开直通车的产品得符合2个核心条件。

1.是产品的转化周期短。我们想一下，所接触的高客单的家具、大家电这些产品，为什么类目会盛行补单呢。就是因为转化周期太长，这就导致了直通车的数据（主要是转化率）不稳定，或者说跟不上。前期你可以把点击率做到很高，通过体量拉一拉很快拿到第一波权重，但是到了中后期，没有稳定的转化率，稳定的出单量，直通车是没有稳定的权重的。再看高客单价的产品，基本上可以和转化周期长划等号。

2.好不好做产比。如果财大气粗的老板可以不管。正常来说，一个直通车能长期持续的投入产比得保证持平或者微亏，这个是可以接受的。关于产比，我觉得直通车技术是次要的，或者说直通车只有熟练度，没有什么技术性可言。大家基于的操作，思路，其实都是很多共通的。从客观来说，行业均价，产品的真实数据，利润空间，决定了产品能不能走直通车。再厉害的直通车手，能做到的只能是提升数据，不可能做到成倍几倍的逆转数据的。

二、怎样的产品适合做人群？

1.产品的人群受众广，像女鞋，服装这些肯定要去做人群的。很多小类目的人群就不是那么好做了。

2.人群特征明确。比如产品就是针对18-24岁的女性为核心消费群体的。

3.人群标签的稳定性。这个怎么理解呢，就是有的人群，一天一个数据。这个适合，我们就要延长判断的周期了。比如至少7天，或者15天为判断数据。这类产品可能和其他变动因素挂钩，比如天气。

三、关于人群的一些整理

1.词出价和人群溢价的比例。大概是分为3种比例：词高，人群高，或者两者均衡。

2.做人群，让人群展现量/点击量的占比接近100%。比如计划点击量1400个，那么让人群出的点击量接近1400个。就是展现尽量覆盖在你所投放的人群里。

3.做人群的目的：提高点击率、收藏加购率、转化率。其实也就是让自己的产品展示给正确的消费群体。

4.关于人群的重叠，删减替换。下面我细说。

四、我在操作人群时遇到的一些问题。

1.人群拿不到展现

2.精准人群，数据反馈也不好

3.人群数据波动大

关于遇到的问题，我分享2个案例给大家。

案例一：女鞋类目。这个女鞋是针对中年女性的妈妈鞋，老人鞋。说实话，操作这么多店铺，这个店铺是我遇到最为棘手和懵逼的店。虽然投入了很大的精力心思去做，还是遇到非常多的难题。

1.这个产品应该算是女鞋里的“标品”了吧，PPC奇高，一般女鞋也就1块多的PPC吧。这个产品PPC高的时候均价是2.8元。就算到了现在，均价也在1.8元左右。客单价也不算高。所以直通车做产比是很艰难的，因为行业均价在那里。

2.我们先来看下常规的女鞋的人群比例

然后看这个产品的人群比例

这个鞋子，按照惯性思维，既然是给中年女性消费的，那就卡下年龄这些呀。其实不然，可以说这个鞋子的消费群体，是全年龄覆盖的。

对于这类女性有经验的朋友，欢迎交流。对我来说，现在很缺操作这个品的经验。

案例二：户外类目下的子类目。这类产品的价格跨度很大，从10元跨度到几千元。经过测试，筛选类目单笔的效果几乎没用。定位又是高端，人群受众小，很难支撑人群的大数据筛选。

以上内容，算是对导图的整理。接下来我来说下一般我是怎么去操作人群的。

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温馨提示：以前我说过，我们做数据分析。只有真实数据才具备参考性。如果是补单的店铺，数据本来就是假的，很难有准确的参考。实在没办法，可以以老顾客的数据为参考结合大盘数据。

一、对店铺人群和产品人群的初步采集

1.通过店铺的访客采集数据：生意参谋-流量-访客分析-访客对比

2.如果有高级版的市场行情，可以去采集产品的核心关键词，看关键词的人群数据。可以对比3个词的，7天的数据相对准确。

特别注意一下，就是属性画像里，可以筛选不同数据下的人群，地域的数据。就好比是看搜索大的，还是转化出单多的。这个要有目的性的采集，筛选数据。是要拿流量，还是为了产比。

可以看到人群分段，可以看到省级，市级的数据。包括我们在直通车做地域优化的时候，也可以参考，仅仅是参考。因为这个是大盘的，不是你的单品的数据。直通车里，在后期也是可以根据数据做地域优化的，不过一般地域优化都是后期的事情了。

二、如何分配词出价和人群溢价的比例

前面说了，要做人群，就让你投放的展现点击量尽量保持在100%覆盖在人群里。

关于这种比例，其实也就是PPC的问题了。对于拖价，一般我们不会直接去动词的出价。拖价可以通过分时，人群溢价比例来调整。

三、大盘因素，大盘的人群覆盖足够支撑你采集数据才行。具体可以参考下前面说的适合做人群的产品的条件。

四、关于系统人群和自主人群。

1.系统人群，就是系统给你整理的人群，比如智能拉新这类的。一般系统推荐的人群是依赖大盘走势的。这个前期建议不选择，或者筛选少量几个数据好的。

2.自主人群，就是我们自己去去组合的人群。

关于这种自主人群的组合，我建议的思路是从大到小的开法。当然，这个是和你的人群大盘受众大不大相关的，有的产品开3级人群展现量也很足，有的产品开2级人群，展现量都不足。

前面我给大家说了初步筛选人群的方法，这个时候，我们就要建立第一波人群。然后采集数据，根据数据来调整。

在我们开过一段时间以后，可以根据数据反馈来进行赛马制优化。这里我要多说一个基础概念，很多人容易忽略。我们采集数据，一定注意数据的可靠性。数据掺假不可靠，数据太小不可靠。

至于如何筛选人群，做取舍。的看你想要什么了。点击率，收藏加购率，转化率，产比。这个是看你个人的目的和思路了。

四、能开到几级人群？

这个是根据产品的受众容量，和你是要率指标，还是量指标有关系的。一般来说，直通车，如果要追求极致的数据，肯定要牺牲一些体量。这种取舍也是需要具体情况具体分析的。

五、人群重叠的替换删除。

像我们组合的人群，其实不可避免的有人群重叠覆盖的情况的。这个时候，我们会发现，比如我们建立的A二级人群和A三级人群之间有牵制关系。（其实很多地方都感受到了，直通车里许多地方存在此长彼消的牵制效应）。这个时候，如果是人群越做越细，我会选择删除上一个人群。（前提是大盘足够支撑），不然删了体量会掉。

比如一开始我测18-24岁女性的人群，后面这个人群上的延伸组合可以是18-24岁女性+类目单笔\18-24岁女性+月消费。这里有横向组合，也有竖向组合。

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今天写这么多，差不多了吧。