巨量千川冷启动期是否应开启“排除已转化人群”功能避免流量浪费？

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在巨量千川的冷启动阶段，广告主常面临 “流量浪费” 的焦虑。是否应通过 “排除已转化人群” 功能过滤已购买用户？数据显示，开启该功能可使单次转化成本降低 15%-20%，但可能导致模型探索效率下降 30%。

一、冷启动期的核心矛盾：数据积累与成本控制

1. 系统学习机制
   冷启动期（通常 1-3 天）是模型通过初始流量探索目标人群的关键阶段。此时系统需要足够的数据样本完成 “点击率 - 转化率 - ROI” 的正向循环，排除已转化人群可能减少有效数据输入。

2. 转化人群的双重价值

• 短期价值：已转化用户的复购率比新客高 2-3 倍，排除可能错失二次转化机会

• 长期价值：转化人群的行为数据是模型优化的重要依据，过度过滤可能导致人群标签失真

3. 成本波动的必然性
   测试表明，冷启动期转化成本可能高于成熟期 30%-50%。若过度追求成本控制，可能因过早排除潜在用户导致模型无法突破流量瓶颈。

二、排除已转化人群的适用场景

1. 高复购率品类（如食品 / 日用品）

• 建议初期保留转化人群，通过 “7 天排除” 策略平衡成本与数据积累

• 某零食品牌测试显示，排除 3 天内转化用户可使 ROI 提升 18%，但 7 天排除导致模型泛化能力下降

2. 低客单价产品（如 9.9 元小商品）

• 可适度排除已转化人群，搭配 “系统推荐 + 智能放量” 扩大新客池

• 案例：某家居品牌通过排除 7 天转化用户，CTR 提升 22%，冷启动周期缩短 2 天

3. 新品牌冷启动

• 建议谨慎使用排除功能，优先通过 “达人相似定向 + 莱卡词” 圈定高意向人群

• 数据：新品牌排除转化人群后，模型学习效率降低 40%，可能陷入 “精准陷阱”

三、科学使用排除功能的四大原则

1. 分阶段执行

• 前 3 天：不启用排除功能，保障数据积累

• 第 4-7 天：测试 “3 天 / 7 天排除” 组合，对比转化成本与模型稳定性

• 案例：某美妆品牌在第 5 天开启 7 天排除，ROI 提升 25% 且流量池扩大 1.8 倍

2. 动态阈值管理

• 设置 “转化成本波动容忍度”（建议 ±20%），避免因短期成本升高误判人群价值

• 工具应用：使用巨量千川 “智能过滤” 功能，系统自动识别低效流量并优化排除范围

3. 组合策略协同

• 排除人群 + 智能放量：释放 20% 预算用于探索相似人群，补偿排除导致的流量损失

• 排除人群 + 创意迭代：对排除人群定向投放差异化素材（如复购优惠券），实现二次触达

4. 数据验证机制

• 建立 AB 测试组：对比排除与未排除计划的转化效率、人群覆盖度

• 关键指标：关注 GPM（千次观看成交额）与 CVR（转化率）的协同增长

四、冷启动期流量管理的底层逻辑

1. 模型优先于成本
   冷启动期的核心目标是建立精准人群模型，而非追求短期 ROI。某 3C 品牌因过度排除转化人群，导致后期扩量时 CTR 下降 40%。

2. 数据质量高于数量
   优先保障有效转化数据的积累，而非盲目追求曝光量。测试显示，保留 20% 转化人群的计划，模型成熟度比完全排除组快 1.5 倍。

3. 动态平衡是关键
   根据消耗速度、转化成本与模型学习进度，灵活调整排除策略。建议每天分析 “潜力人群包”，将高价值用户重新纳入投放范围。

在巨量千川的冷启动战场中，排除已转化人群是一柄双刃剑。它既能过滤低效流量，也可能切断模型学习的 “养分供给”。建议结合品类特性、预算规模与数据反馈，采用 “分阶段测试 + 动态优化” 的策略，在成本控制与模型建设之间找到平衡点。