巨量千川人群包的排除功能如何设置？

巨量千川人群包的排除功能已成为广告主实现精准投放的核心利器。通过系统化的排除策略，广告主可在巨量千川后台完成从无效流量过滤到高价值用户锁定的全链路优化。本文将结合平台最新规则与行业实战案例，深度解析排除功能的底层逻辑与落地方法。

一、排除功能的核心价值与底层逻辑

1. 流量纯度提升与成本优化

巨量千川排除功能通过行为数据过滤（如点击未转化、高互动低成交）、兴趣标签筛选（如排除非目标品类用户）、基础属性排除（如地域、年龄）等多维度操作，剔除低效流量。例如，某服饰品牌通过排除 "点击未加购用户"，CTR 提升 18%，转化成本降低 22%。【千川成本超预期？止损与扩量的动态平衡】

2. 全链路投放协同

排除功能可与基础定向（如性别、年龄）、行为兴趣定向（如搜索关键词）、达人相似定向（如竞品达人粉丝）组合使用。例如，某母婴品牌将 "高消费能力用户" 与 "已购用户" 排除，首月复购率提升 37%。

3. 合规性与数据安全

排除功能需符合《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求，禁止使用敏感信息（如宗教信仰、政治倾向）。平台通过数据加密（如 AES-256 算法）与权限分级（如管理员、优化师角色划分）保障数据安全。

二、排除功能设置的七大核心步骤

1. 登录后台并进入人群管理模块

• 操作路径：登录巨量千川广告投放平台 → 进入 "计划搭建" 页面 → 点击 "定向人群" → 选择 "更多人群" → 进入 "自定义人群包" 模块。

• 权限要求：需具备 "管理员" 或 "优化师" 角色权限，可通过巨量纵横平台进行权限分配。

2. 选择排除人群包构建方式

巨量千川提供标签圈选、已有人群扩展、人群夹组合三种排除方式：

• 标签圈选：通过 "标签广场" 选择基础属性（如年龄、地域）、行为特征（如浏览、搜索）、兴趣标签（如品类偏好）进行组合。例如，某美妆品牌选择 "25-35 岁女性 + 一线城市 + 竞品品牌浏览行为" 构建排除包。

• 已有人群扩展：基于历史人群包（如 "低转化人群"），通过 "相似人群扩展" 功能扩大排除范围。系统将自动筛选与目标人群特征相似的用户。

• 人群夹组合：支持将多个现有人群包进行交集（同时符合条件）、并集（分别符合条件）、排除（剔除特定人群）操作。例如，将 "高活跃人群" 与 "低消费人群" 交叉，形成 "无效用户" 排除包。

3. 设置排除包参数

• 名称与描述：命名需简洁明了（如 "双 11 促销敏感排除包"），描述需包含构建逻辑（如 "基于近 30 天电商互动行为"）。

• 有效期设置：根据投放周期设定有效期（如 30 天），避免数据过时。例如，大促节点排除包建议设置为 15 天。

• 权限管理：通过巨量纵横设置 "可操作 / 仅观察" 权限，限制协作者对核心数据的编辑能力。

4. 数据合规性检查

• 敏感标签剔除：删除 "宗教信仰"" 政治倾向 " 等敏感标签，避免审核不通过。

• 用户授权验证：确保数据来源合法，例如 "直播间互动人群" 需用户勾选《隐私政策》。

• 数据加密处理：对设备 ID 等敏感信息采用 SHA-256 加密算法脱敏，确保传输安全。

5. 排除包生成与推送

• 生成逻辑：系统根据标签组合实时计算排除覆盖量，预估范围在 100 万 - 1 亿之间。例如，"25-35 岁女性 + 一线城市 + 美妆产品浏览" 排除包覆盖约 2000 万用户。

• 推送设置：选择 "立即推送" 或 "定时推送" 至目标账户，支持跨账户共享（需通过巨量纵横授权）。

6. 效果测试与优化

• A/B 测试：将新排除包与现有定向（如莱卡定向）进行对比，筛选最优组合。例如，某食品品牌测试 "家庭主妇 + 生鲜品类" 与 "价格敏感人群"，ROI 提升 25%。

• 动态调价：根据排除包表现调整出价，例如 "高转化人群" 采用阶梯式出价（账户 A 出价 10 元，账户 B 出价 8 元）。

7. 全链路效果监控

• 数据看板：通过千管家等工具聚合多账户数据，按账户、计划、素材等维度生成报表。例如，某家居品牌发现 "直播间互动人群" 在账户 D 的 CTR 最高，重点优化该账户创意。

• 实时预警：设置 ROI、CTR 等指标阈值，数据异常时自动关停计划。例如，ROI 低于 1.5 时系统暂停投放。

三、高级策略与行业案例

1. 跨账户协同排除

• 巨量纵横统一管理：绑定多账户后，可将 "高价值排除包" 推送至 20 + 子账户，支持大促期间集中排除。例如，某美妆品牌通过巨量纵横合并各账户 "低转化人群"，双 11 单日 GMV 增长 520%。

• 第三方工具集成：千管家等工具支持跨账户批量创建计划，5 分钟生成 1000 + 差异化计划。例如，某服饰品牌通过千管家复制 "高复购排除包" 计划至 10 + 账户，效率提升 20 倍。

2. 行业典型应用场景

• 新品冷启动：某 3C 品牌通过排除 "科技爱好者 + 新品搜索人群" 中的 "低消费用户"，首月销量突破 10 万件。操作要点：采用 "先窄后宽" 策略，初期聚焦核心人群，稳定后拓展相似人群。

• 私域流量运营：某母婴品牌将 "会员人群" 与 "直播间互动人群" 整合，通过短信、EDM 二次触达，复购率提升 37%。操作要点：建立排除包生命周期管理机制，每季度剔除无效用户。

四、风险规避与长效运营建议

1. 数据安全与合规性

• 权限最小化原则：仅管理员可修改 "高价值排除包" 标签，优化师仅能查看数据。

• 合规审查：定期检查标签组合，例如删除 "宗教信仰" 等敏感标签，避免触发平台规则。

2. 账户权重保护

• 避免重复排除：同一排除包在多账户投放时，需设置不同创意和落地页。例如，账户 A 使用 "限时折扣" 文案，账户 B 使用 "赠品福利"。

• 流量分配策略：核心排除包优先投放至高权重账户（如权重 5 星账户），次级排除包分配至低权重账户。

3. 效果监控与迭代

• 周期性复盘：每周进行跨账户数据复盘，沉淀优质排除标签。例如，某食品品牌发现 "家庭主妇 + 生鲜品类" 转化率最高，后续重点优化该标签组合。

• 智能预警机制：设置 CTR 阈值（如低于 2%），系统自动优化素材或关停计划。

五、未来趋势与技术前瞻

1. AI 驱动的智能排除：巨量千川将推出 "智能排除包" 功能，通过算法自动识别高潜力排除标签组合，减少人工干预。

2. 隐私计算技术应用：联邦学习等技术将实现跨平台数据协同，例如某跨境电商品牌通过本地化存储 + API 调用模式，合规使用海外排除包。

3. 跨平台数据打通：与微信、淘宝等外部平台的数据对接将成为可能，实现全域人群精准排除。

结语

巨量千川人群包的排除功能已从 "辅助工具" 升级为 "数据资产运营中枢"。广告主需构建 "数据采集 - 标签组合 - 效果优化" 的全链路能力，同时关注合规性与账户权重保护。