巨量千川的“人群扩展算法”如何突破定向过窄导致的流量瓶颈？

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含莱卡定向组合公式与相似人群种子包生成模板

巨量千川作为核心广告投放平台，其人群扩展算法已成为突破定向过窄困局的关键武器。当广告主过度依赖基础定向（如年龄、性别、地域）或单一兴趣标签时，往往导致流量池固化，ROI 增长陷入停滞。而巨量千川通过多维度算法模型与动态优化机制，正在重塑电商广告的人群触达逻辑。

一、定向过窄的本质是算法认知偏差

传统定向模式下，广告主常陷入 "精准即有效的" 误区。例如某美妆品牌将年龄限定 25-30 岁女性、地域锁定一线城市，导致覆盖人群不足 500 万，即便素材优质也难以突破曝光阈值。这种 "人为设限" 的背后，是对用户行为关联性的认知断层。巨量千川算法研究表明，83% 的高转化用户并不在品牌预设的 "核心标签" 范围内，而是通过跨类目兴趣关联（如健身器材用户同时关注健康饮食）产生消费决策。

二、人群扩展算法的三大突破路径

1. 相似人群扩展（Lookalike）
   基于种子用户（高转化人群）的行为特征，算法通过逻辑回归、协同过滤等模型，自动挖掘具有相似属性的潜在用户。某母婴品牌通过将种子包扩展至 "育儿知识关注者 + 家居用品购买者"，使转化率提升 47%。需注意种子包需包含至少 1000 个有效样本，相似度阈值建议设置在 0.6-0.8 区间。

2. 莱卡定向动态组合
   将用户行为（如加购、搜索）与兴趣标签（如美妆、科技）进行交叉运算，形成 "行为 + 兴趣 + 关键词" 的立体定向网。例如某 3C 品牌通过 "手机壳搜索 + 电竞游戏兴趣 + iPhone 配件关键词" 组合，使 CTR 提升 23%。系统推荐的类目词与关键词每日更新，建议每周进行定向包迭代。

3. 智能放量机制
   当计划进入成熟期后，开启 "自动探索" 功能，系统将在保持核心定向的基础上，向高潜力相似人群倾斜流量。某服饰品牌通过 "基础定向 + 系统推荐" 组合，在保持 ROI 稳定的前提下，单计划日曝光量提升 3 倍。需注意智能放量需配合素材多样性测试，避免流量稀释。

三、数据驱动的持续优化策略

1. A/B 测试矩阵搭建
   建立 "定向包 × 素材 × 时段" 的三维测试模型，例如同时运行 "精准莱卡 + 产品展示视频" 与 "宽泛兴趣 + 场景化剧情视频" 两组计划，通过 CTR、CVR 等指标对比，找到最优组合。

2. 人群包动态调优
   每周分析转化用户画像，将新出现的高频标签（如 "露营装备"）加入定向池，同时排除低价值群体（如观看 < 5 秒的用户）。巨量千川数据显示，持续优化的账户平均 ROI 可提升 15-20%。

3. 算法模型融合应用
   结合深度学习模型（如双塔模型）与传统 GBDT 算法，实现 "广覆盖 + 深转化" 的双重目标。某食品品牌通过模型融合，将冷启动周期从 7 天缩短至 3 天，首单转化率提升 28%。

在抖音电商竞争白热化的当下，巨量千川的人群扩展算法已不再是简单的工具应用，而是品牌实现增长破局的核心战略。通过理解算法逻辑、构建动态定向模型、持续优化投放策略，广告主不仅能突破流量瓶颈，更能在数据驱动的商业生态中建立长效竞争优势。