在抖音电商生态中，羊毛党用户因频繁薅取平台优惠、恶意退货等行为，成为广告主流量成本的重要消耗源。巨量千川通过「排除人群包」功能，为商家提供了精准过滤低质用户的核心工具。本文将结合平台机制与实操经验，解析如何科学创建并应用排除人群包，提升广告投放效能。

一、羊毛党人群的核心特征与排除逻辑

羊毛党用户通常具备以下特征：

1. 高频次领取优惠券：30 天内领取≥5 次但转化率低于 1%；

2. 高退货率：6 个月内退货率≥30%；

3. 低客单价偏好：平均购买金额低于行业均值 50%。

巨量千川通过 **「数据穿透 + 行为建模」** 实现精准排除：

• 数据穿透：整合用户消费能力、行为轨迹、退货记录等多维度数据；

• 行为建模：识别 “优惠领取 - 下单 - 退货” 的异常链路，构建羊毛党特征库。

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二、四步创建高效排除人群包

1. 数据筛选与标签组合

• 基础属性过滤：锁定消费能力低、退货率高的用户（如客单价＜50 元、退货率＞25%）；

• 行为标签细化：选择 “近 15 天领取优惠券未使用”“加购未支付超 3 次” 等高风险行为；

• 兴趣标签排除：叠加 “优惠信息”“折扣活动” 等标签，精准定位羊毛党。

操作技巧：利用巨量千川「标签广场」的 “促销敏感人群” 与 “高退货率人群” 组合，快速圈定目标。

2. 分层运营策略

将排除人群包划分为核心羊毛党、潜在羊毛党、风险用户三级：

• 核心羊毛党（占比 30%）：历史退货率≥40% 且频繁领取优惠券，直接排除；

• 潜在羊毛党（占比 50%）：退货率 20%-30% 或 30 天内领取优惠券≥3 次，降低出价；

• 风险用户（占比 20%）：近期参与过同类促销活动，设置曝光频次限制（如每日≤2 次）。

案例：某食品品牌通过排除核心羊毛党，ROI 提升至 2.3，转化率提高 18%。

3. 智能排除与扩展机制

• 排除包应用：在广告计划定向设置中选择 “排除人群包”，关联已创建的羊毛党列表；

• 相似人群扩展：基于羊毛党特征库，通过巨量千川「智能扩展」功能探索相似用户，扩大过滤范围；

• 动态更新：每周清洗数据，剔除长期未活跃用户，补充新识别的羊毛党。

4. 组合定向与场景适配

• 时段优化：在促销活动期间加强排除策略，非活动期保持基础过滤；

• 内容定制：对未被排除的用户推送 “限量抢购”“会员专属” 等差异化内容，降低羊毛党参与动机；

• 达人协同：联合垂直领域达人，通过 “粉丝画像穿透” 排除低质粉丝。

三、效果监控与优化路径

1. 核心指标追踪

• CTR（点击率）：若排除羊毛党后 CTR 下降＜5%，说明过滤有效；

• GPM（千次展现成交额）：目标提升 15%-20%；

• 退货率：需控制在行业均值以下（如美妆类目≤15%）。

2. A/B 测试验证

建立两组对照计划：

• A 组：常规定向 + 排除羊毛党；

• B 组：常规定向。

通过 7 日数据对比，若 A 组 ROI 高于 B 组 20%，则证明排除策略有效。

3. 案例解析：某家居品牌的策略升级

• 问题：促销期间羊毛党占比超 40%，转化率仅 2.1%；

• 优化措施：

1. 创建 “近 6 个月退货率≥35%” 人群包；

2. 叠加 “优惠领取未使用” 标签；

3. 对高风险时段（如晚间 8-10 点）降低 30% 预算。

• 效果：CTR 提升至 3.8%，转化率提高至 5.6%，ROI 稳定在 2.5 以上。

四、长效优化建议

1. 数据监控常态化：每日分析 “有效播放率” 与 “GPM 值”，若连续 3 日异常波动，需重新校准人群包；

2. 算法协同策略：定期将优质排除组合同步至巨量千川智能推荐模型，提升系统识别效率；

3. 风险规避预案：对高退货率商品启用 “排除包 + 运费险” 组合，降低损失风险。

五、总结

巨量千川排除羊毛党人群包的创建与应用，本质是数据驱动的流量质量优化过程。通过精准的数据筛选、分层策略、智能扩展与动态监控，商家可有效降低无效曝光，提升广告投放效率。