如何通过“Lookalike扩展”突破冷启动流量瓶颈？

冷启动阶段的流量获取成为新商家与新品类的核心痛点。巨量千川作为抖音电商的智能营销平台，通过 Lookalike 相似人群扩展功能，为品牌提供了一条突破流量瓶颈的高效路径。这一技术不仅能精准复制种子用户的核心特征，更能在保持投放效率的同时，实现从 “冷启动” 到 “规模化” 的平滑过渡。

一、冷启动困境：流量池的双重枷锁

冷启动阶段的商家往往面临 **“用户画像模糊” 与 “数据积累不足”** 的双重挑战：

1. 精准流量缺失：新店铺缺乏历史成交数据，传统定向方式（如基础属性、兴趣标签）难以锁定高转化人群；

2. 成本效率失衡：依赖宽泛定向或高预算曝光，容易导致 CTR（点击率）与 CVR（转化率）双低，ROI 难以达标。

案例验证：某新茶饮品牌初期通过地域 + 兴趣标签投放，点击率仅 0.8%，转化成本高达 65 元。引入 Lookalike 扩展后，基于种子用户（周边 3 公里 25-35 岁女性）的行为特征，将相似人群覆盖范围扩大 5 倍，CTR 提升至 2.3%，转化成本降至 38 元。

二、Lookalike 扩展的底层逻辑与价值 【月耗千万操盘手亲授千川玩法】

巨量千川的 Lookalike 功能基于 **“种子用户特征挖掘 + 算法模型扩展”** 的双重机制：

1. 种子用户筛选：以品牌现有高价值用户（如成交用户、直播间高互动用户）为样本，提取其核心特征（如消费频次、兴趣偏好、设备型号）；

2. 算法模型匹配：通过机器学习算法，在抖音生态中寻找与种子用户相似度高的潜在人群，生成 “相似人群包”；

3. 动态优化迭代：根据实时转化数据，持续优化模型参数，提升人群扩展的精准度。

数据价值：Lookalike 扩展可使新客获取成本降低 30%-50%，同时将转化率提升 20%-40%，尤其适用于品牌冷启动、新品推广等场景。

三、四步构建 Lookalike 冷启动策略

1. 种子用户的科学筛选

• 数据质量优先：选择近 30 天内成交用户、直播间停留超 1 分钟用户或商品收藏用户作为种子；

• 规模与特征平衡：种子用户建议覆盖 500-5000 人，确保模型训练的有效性；

• 分层测试机制：针对不同品类（如高客单价 vs 低客单价）设置差异化种子包，避免特征稀释。

2. 相似人群的多维度扩展

• 基础属性扩展：匹配种子用户的性别、年龄、地域、消费能力等基础标签；

• 行为兴趣叠加：结合 “近期搜索过同类商品”“关注竞品账号” 等行为标签，提升人群相关性；

• 跨类目潜在挖掘：例如母婴品牌可扩展 “备孕人群”“亲子教育关注者” 等关联群体。

3. 创意与定向的协同优化

• 场景化内容匹配：针对扩展人群制作差异化素材（如种子用户偏好 “产品测评”，相似人群可能更关注 “限时优惠”）；

• 阶梯式出价策略：初期对高相似度人群采用 “高溢价 + 精准定向”，后期逐步放宽至低相似度人群。

4. 效果监测与动态调整

• 核心指标追踪：重点关注扩展人群的 CTR、CVR、GPM（千次观看成交额）等指标；

• 模型迭代机制：每周更新种子用户包，淘汰低效人群，保留高转化特征组合。

四、实战案例：美妆品牌的冷启动突围

某新锐国货彩妆品牌通过 Lookalike 实现破局：

1. 种子用户筛选：选取抖音小店近 60 天购买过唇釉的用户（共 1200 人），分析其核心特征为 “18-28 岁女性 + 关注国货美妆 + 客单价 80-150 元”；

2. 人群扩展策略：设置相似度阈值 70%，扩展出 5 万相似用户，并叠加 “近期浏览过竞品直播间” 行为标签；

3. 创意适配：制作 “学生党必入的 3 支平价唇釉” 短视频，突出 “高性价比” 与 “国货情怀”；

4. 效果优化：根据实时数据，将 “高相似度但低转化” 人群调整为 “中等相似度 + 兴趣标签” 组合。
   结果：冷启动阶段 ROI 达 1:3.2，新客成本较行业均值降低 40%，直播间观看人数环比增长 200%。

结语

在抖音电商从 “流量竞争” 转向 “用户运营” 的新阶段，巨量千川的 Lookalike 扩展功能不仅是冷启动的破局工具，更是品牌构建用户资产的重要入口。通过科学筛选种子用户、精准扩展相似人群、深度协同内容创意，商家可在冷启动阶段快速建立 “精准触达 - 高效转化 - 数据反哺” 的增长闭环，为长效运营奠定坚实基础。