在巨量千川广告投放中，定向策略的选择直接影响流量质量与转化效果。智能推荐与自定义定向作为两大核心定向方式，其优先级逻辑需根据投放阶段、产品特性及数据积累动态调整。本文将从底层逻辑、适用场景与优化策略三方面，系统解析两者的协同应用方法。

一、智能推荐与自定义定向的本质差异

1. 智能推荐的核心优势

• 算法驱动：依托平台大数据自动探索潜在人群，无需手动设置复杂标签，适合快速起量。

• 动态优化：根据实时转化数据迭代人群画像，尤其擅长挖掘跨类目关联用户（如母婴产品推荐给健身爱好者）。

• 效率优先：初期学习成本低，适合新手或缺乏明确人群画像的商家。

2. 自定义定向的精准价值

• 主动筛选：通过手动组合基础属性（地域、年龄、性别）、行为兴趣标签及达人粉丝，实现精准触达。

• 灵活调控：可排除低质流量（如高频退货用户），或叠加场景化标签（如 “职场妈妈”+“早教课程”）。

• 数据可控：适合高客单价产品或成熟账户，需依赖历史数据反哺优化。

• 限时领取！关注【学也网】获取《抖音巨量千川全链路资源包》

二、优先级逻辑的四大决策维度

1. 投放阶段：冷启动期 vs 成熟期

• 冷启动期（0-3 天）：以智能推荐为主，快速积累转化数据，帮助系统建立基础人群模型。建议搭配 “自动扩量” 功能，覆盖 5000 万 - 1 亿人群。

• 测试期（4-7 天）：逐步引入自定义定向，如竞品词 + 高意向行为标签，测试精准人群的转化效果。此时智能推荐与自定义比例建议为 7:3。

• 成熟期（7 天后）：根据数据反馈调整比例，优质计划可提升自定义定向权重至 60%，同时保留智能推荐探索新流量。

2. 产品特性：标品 vs 非标品

• 标品（如 3C、日用品）：需求明确，优先自定义定向（基础属性 + 精准行为标签），匹配 “功能演示型” 素材。

• 非标品（如服饰、美妆）：注重风格与调性，智能推荐更易捕捉潜在兴趣人群，结合 “场景化素材” 效果更佳。

3. 数据积累：新账户 vs 老账户

• 新账户：缺乏历史数据，智能推荐可加速人群探索，建议开启 “系统推荐 + 相似达人” 组合。

• 老账户：沉淀足够转化数据后，通过自定义定向（如 DMP 人群包 + 排除低转化用户）提升 ROI。

4. 优化目标：浅层互动 vs 深层转化

• 浅层目标（如点赞、评论）：智能推荐更易覆盖泛兴趣人群，搭配低出价策略。

• 深层目标（如商品购买、直播间下单）：需通过自定义定向锁定高意向用户，结合 “高意向行为标签 + 达人粉丝” 组合。

三、分场景定向策略与操作路径

场景 1：冷启动期快速起量

• 策略：智能推荐为主，辅以宽泛自定义定向。

• 操作：

• 智能推荐：勾选 “系统推荐 + 相似达人”，覆盖 1 亿 - 2 亿人群。

• 自定义定向：设置基础属性（如 25-35 岁女性）+ 宽泛兴趣标签（如 “居家生活”）。

• 预算分配：70% 给智能推荐计划，30% 用于测试自定义组合。

场景 2：成熟期流量精细化运营

• 策略：自定义定向主导，智能推荐辅助探索。

• 操作：

• 自定义定向：叠加 “地域 + 行为 + 兴趣” 三重标签（如 “上海 + 近 15 天浏览过护肤品 + 成分党”）。

• 智能推荐：开启 “自动扩量”，允许系统在自定义定向基础上扩展 20%-30% 人群。

• 数据监控：重点关注 GPM 值（千次展现成交额），若连续 3 日下降，收紧自定义范围。

场景 3：大促节点放量

• 策略：智能推荐与自定义定向并行，最大化覆盖潜在消费者。

• 操作：

• 自定义定向：针对促销敏感人群（如 “近 30 天领取过优惠券”），叠加 “限时折扣” 场景标签。

• 智能推荐：选择 “大促专属人群包”，结合 “自动出价” 提升流量竞争力。

• 预算分配：50% 给自定义计划，30% 给智能推荐，20% 用于测试新素材。

四、协同优化技巧与风险规避

1. A/B 测试组合
   建立 3 组计划：

• A 组：纯智能推荐

• B 组：自定义定向（基础属性 + 行为标签）

• C 组：智能推荐 + 自定义叠加
  通过 24 小时数据对比，筛选最优组合。

2. 数据反馈机制

• 若智能推荐 CTR>3% 但 CVR <行业均值，需补充自定义排除标签（如 “高退货率用户”）。

• 若自定义计划消耗慢但 ROI 高，可逐步放宽兴趣标签（如从 “美妆” 扩展至 “个护”）。

3. 避免过度依赖

• 冷启动期智能推荐占比不超过 80%，防止模型偏差。

• 成熟期需保留 20% 预算给智能推荐，持续探索新流量池。

4. 素材适配策略

• 智能推荐计划搭配 “爆款卖点 + 情绪驱动” 素材（如 “3 天瘦 3 斤”）。

• 自定义计划使用 “痛点场景 + 解决方案” 素材（如 “熬夜党必备眼霜”）。

五、案例参考：某母婴品牌的定向优化实践

某母婴品牌冷启动期采用纯智能推荐，CTR 仅 1.8%。通过以下调整：

1. 阶段一：叠加自定义定向（25-35 岁女性 + 近 30 天搜索过奶粉）。

2. 阶段二：对优质计划开启智能放量，允许系统扩展至 “育儿知识” 兴趣人群。

3. 阶段三：成熟期建立 DMP 人群包（高复购用户），结合智能推荐探索相似人群。
   最终 CTR 提升至 4.2%，CVR 提高至 7.5%，ROI 稳定在 1.8 以上。

六、总结

巨量千川「智能推荐」与「自定义定向」的优先级逻辑，本质是流量效率与精准度的动态平衡。商家需根据投放阶段、产品特性与数据反馈，灵活调整两者权重：冷启动期以智能推荐为主快速起量，成熟期以自定义定向深化精准度，同时通过数据监控与 A/B 测试持续优化组合策略。