在巨量千川平台，人群包的 ROI 目标设定本质是平衡流量效率与转化质量的动态过程。根据巨量引擎官方数据，使用人群包定向的广告计划平均 ROI 比通投高出 42%，但前提是目标设定需符合平台算法逻辑。例如，支付 ROI 作为直播场景的核心优化目标，通过阶梯式系数设置可实现跑量与 ROI 的双赢。
核心公式：ROI =（广告收益 - 成本）/ 成本
历史数据锚定：提取近 7 天支付 ROI 平均值，在此基础上设置 ±10% 的浮动区间。例如，若历史均值为 2.5，新计划目标可设定在 2.25-2.75 之间。 【千川计划衰退期？3 步续命策略】
阶梯式测试：建立 “保守 - 常规 - 激进” 三级目标组。例如，保守组设置 2.0，常规组 2.5，激进组 3.0，通过 AB 测试筛选最优区间。
行业对标：参考巨量千川大盘数据，服饰类目平均 ROI 为 1.8-2.5，美妆类目可达 3.0 以上，3C 类目因客单价高 ROI 通常在 1.5 左右。
| 人群类型 | 特征描述 | ROI 目标建议 | 优化策略 |
|---|
| 高转化人群 | 近 30 天加购 / 成交用户 | 高于均值 15%-20% | 提高出价，密集触达 |
| 潜力人群 | 兴趣标签匹配但未转化用户 | 均值 ±5% | 优化素材卖点，降低转化门槛 |
| 沉睡人群 | 超过 90 天未互动用户 | 低于均值 10% | 定向优惠券或新品活动唤醒 |
| 竞品人群 | 浏览 / 购买过同类商品用户 | 均值 ±8% | 突出差异化优势，设置高转化素材 |
案例：某服饰品牌将人群分为 “爆款复购人群”（ROI 目标 3.0）、“新品尝鲜人群”（ROI 目标 2.2）、“竞品拦截人群”（ROI 目标 2.5），通过分层运营实现整体 ROI 提升 28%。
冷启动期：前 3 天允许 ROI 波动 ±20%，重点关注消耗速度和点击率。若消耗低于预期，可将目标下调 5%-8%。
稳定期：每日监控 ROI 达标率，若连续 3 天低于阈值，需分析人群包是否老化或素材是否疲劳。例如，某直播间通过 “支付 ROI 计划渗透率达 40%” 策略，实现消耗提升 85%。
大促期：设置 “弹性目标”，例如常规目标 2.5，大促期间允许上浮至 2.8，但需同步增加预算 30% 以应对流量竞争。
巨量千川 DMP：通过 “人群洞察 v2.0” 功能，分析 22 个类目的消费行为数据，例如美妆类目用户的 “成分党”“敏感肌” 标签组合，可将 ROI 提升 15%。
智能出价算法：启用 “支付 ROI 自动优化” 功能，系统会根据实时数据调整出价，较手动出价计划跑量效率提升 32%。
素材探索模型：全域推广功能通过 AI 分析素材与人群的匹配度，新素材跑量能力提升 35%，间接带动 ROI 增长。
盲目追求高 ROI：某食品品牌将目标设为 4.0，导致系统无法匹配流量，最终 ROI 仅 1.2。建议目标不超过历史均值的 1.2 倍。
忽略人群包时效性：美妆类目 “夏季防晒” 人群包在秋季仍持续投放，ROI 下降 30%。需每月更新人群标签。
素材与人群不匹配：奢侈品广告使用低价促销文案触达高净值人群，点击率不足 0.5%。应突出品质与稀缺性。
案例 1：扬趣 ×Columbia
案例 2：姿本丽美妆
数据沉淀：建立人群包效果数据库，记录不同人群的 ROI、CTR、CVR 等指标，形成可复用的策略库。
跨平台协同：将巨量千川人群包与抖音小店会员体系打通，通过短信、社群等渠道二次触达，提升复购率。
风险对冲：设置 “止损线”，当某个人群包 ROI 连续 2 天低于阈值时，自动减少 50% 预算并启动备选计划。
自然融入：在标题、小标题、案例描述中合理使用 “巨量千川人群包”，例如 “巨量千川人群包的精细化运营”“通过巨量千川人群包实现 ROI 突破”。
同义词替换：使用 “人群定向”“DMP 人群”“自定义人群” 等术语降低重复率。
分布均匀：每 500 字出现 1-2 次，避免集中在某一段落。
通过以上策略，可系统化提升巨量千川人群包的 ROI 表现，在流量竞争加剧的背景下实现广告效果的可持续增长。
