每个广告主都有这样1个希望：用最少的广告费取得最大的效益！
如何用最少投入取得最大收益呢？广告主们盯紧了“精准投放”.
顾名思义，精准投放，就是“精准”的把广告，投放到最有可能购买的人眼前。最好用户看到广告就直接点开下单！
在这类期待下，1旦有人告知他：“我们可以更精准的投放广告，你想投给谁，就可以投给谁”的时候，广告主很难不为之动心。
那末，这类“想投给谁，就投给谁”的广告是怎样实现的呢？
常见的方法是：大数据供应商，通过平常抓取用户的搜索行动、点击行动等，为用户建立1个个的标签，广告主从当选择自己想要的客户数据，进行精准投放。
比如，1个在本日头条投放吸尘器广告的朋友认为：“家里有地毯的人会需要吸尘器去打理”，天经地义的，他的用户应当带有“地毯”标签，因而他在数据库里找到了近半年在京东购买过地毯的用户，精准的针对他们进行投放
如此“精准”的定向，应当很快就有“精准”用户上门了吧？
但是投放结果却其实不如预期般理想，他不由问我：
“后台的数据，别说点击量了，连展现量都少的可怜，究竟是哪出了问题呢？”
有着类似问题的案例远不止上面这1例。
广告主对精准用户的寻求，加上某些机构添油加醋的渲染，使得大家对大数据“精准”的预期愈来愈高，愈来愈依赖。好像只要有了大数据，广告就1定可以更精准、更有效。
惋惜，实际的数据可能会让他们大失所望。根据我国最近几年来的调查数据显示，在2010年左右，广告行业实现了大数据技术引导投放，以后的两年里，广告投放费的GDP占比反而疯狂上涨，而在此以后，人们明显认识到大数据的局限性，涨幅有所降落，惋惜占比依然居高不下。
简单的说，在大数据精准投放的加持下，广告投放的本钱收益比反而下降了。
你可能会觉得好奇，为何会如此？难道是大数据不够精准吗？
固然不是。
要知道，1流的广告人做的广告，之所以投放产出比高，是由于他们捉住了用户的动机。
至于大数据呢，确切精准的抓取并记录了用户的行动，并为其详细归类，但是如何理解和利用这些大数据，仍然需要专业广告人的把控。
换句话说，大数据可让对人性有了解的广告人，更精准的做出判断，但是对普通人来讲，也不过是1对数字而已。
那末，作为普通的广告主，没有专业的训练和培训，又该怎样处理这些大数据呢？
今天我们就讲1下，我们如何用好大数据，让投放更精准。
01
“有效标签”和“关联标签”
像刚刚我朋友的吸尘器投放案例，他选择了“地毯”标签的理由是：吸尘器其中1个使用处景是地毯。
在他看来，买了地毯，就肯定要打理地毯，既然要打理，就会需要工具，吸尘器是个可以帮用户省事儿的工具，所以用户会需要，还因此特地建了1组定向到有过地毯购买记录用户的广告计划。
是否是觉得通情达理？投放不出去1定是大数据不好咯？
其实不然。“买地毯的人需要买个吸尘器才好打扫”，这是商家的认知。事实上地毯确切不容易清算，最好搭配1个吸尘器。只惋惜，这其实不是用户的想法。
我们看看商家的认知：“地毯需要搭配吸尘器才容易打扫”，1个有地毯的人，有可能会想要买个吸尘器，但是他购买吸尘器的动机其实不是由于他买了地毯，而是由于不容易打扫。所以，寻觅真正为打扫家而累的用户，才是正解。
买地毯的用户，我们来猜猜会是甚么人？小年轻刚租了房子、新婚夫妇搬进新家，乃至可能坐在家里刷购物APP突发奇想……而1张地毯面积大概不到两平米，如果不好打扫，这些血汗来潮的用户是选择卷起来不用的几率大，还是买个2000多元的吸尘器几率更大呢？
大部份广告主，习惯去应用直观可见的单1属性，机械的将市场上存在某些类似的用户归类在1起，将关键词和用户行动之间的相干关系，误解为因果关系。
就好像冰淇淋销量增加的时候，溺水人数同比增加，其实不能得出冰激凌热卖致使溺水。而是天气酷热致使冰激凌热卖和水上运动人数增加，而基数增加，溺水人数必定按比例增加。
那末“地毯需要吸尘器打扫才华净”这件事中，“地毯”和“吸尘器”是相干关系，“吸尘器”和“更方便更干净的清算工作”才是因果关系。
回过头来，我们视察1下朋友圈中会购买高价小家电、并为此欣喜的人，常常是新手妈妈、家庭妇女。由于她们需要真正可以帮得上忙的打扫工具来减轻她们的工作量。所以，应当去针对“希望打扫变得更轻松”的人群，而不是“买地毯”的人群抓取关键词。
可见，理清投放关键词，与产品间的关系，是我们必须要做的作业。
02
优先关注发出消费信号的用户
侦察学家艾德蒙·洛卡德认为，当人们在实行某个行动时，总会跟各种各样的物资产生接触和互换关系。
对应的，大数据时期，用户的每个行动，都会在他接触过的地方留下数据。而这些数据，就是1个个的消费信号，分析、整理这些信号，就能够帮助我们我们侦察用户的状态、预测用户的行动。
还是刚刚那个吸尘器的例子。当你意想到地毯和吸尘器之间的关系时，你需要的，不是立刻投放“地毯”这个关键词，而是要去探索地毯与打扫行动之间的关系。
我们先来谈谈为何“地毯”关键词无效：
不论是在实体门店，还是电商平台，你会发现：
- 大部份用户买地毯是由于好看，买回去点缀家饰，此时的他们其实不会过量的斟酌打扫的问题，就算有些许的顾虑，也会被销售人员3言两语的打发掉，给用户1种打理非常轻松、简单的感觉；
- 如果在购买时就充分意想到了往后的打理睬很麻烦，多半就不会买了；
- 等买回去，用了1段时间，发现地毯容易脏、很难打扫、但又必须得打扫的时候，常常是由于1些因素的触发。
而这些因素可能触发“购买吸尘器”这个行动，也可能触发“扔掉地毯”这个行动。我们没有数据证明“当用户发现地毯难以打扫时，用户会选择购买吸尘器”，那末“地毯”这个关键词，明显其实不“精准”。
我们再来讲说正确的抓取、分析信号的状态：
购买了吸尘器的用户们都在哪？最容易找到他们的地方，大概就是电商平台吸尘器产品的评论页了。如果你认真翻阅过电商平台上1些热门吸尘器的售后评价，就会发现，下面这几个关键词的出现频率非常高：
- 人的毛发；
- 零食碎屑；
- 猫/狗毛。
综合这些信息，我们就能够归纳出，激起用户购买动机的，其实不是地毯，而是家里地面上那些难以清算的小型垃圾——当优化师捕捉到了这个信号，就能够做出对应的投放策略了。
比如，吸尘器要找的用户中，有1部份是总买零食的年轻家庭、有小小孩的、有猫狗的、乃至是家装风格以浅色为主的用户（相比深色，浅色地面更容易发现掉落的垃圾）。
对应的，可以把广告定向投放近期刚刚开始在京东平台购买宠物食粮的用户，或是短时间内有过浅色装潢建材购买记录的用户，也能够是常常买小朋友玩具或零食的用户……等等。
03
尽可能保持与动机型用户的同频
洞察到用户的消费动机以后，是否是就代表，只要我们把产品信息推送给他，就1定能把产品卖出去呢？
其实不1定。固然，此时如果你投放，效果会比拍脑瓜子用“地毯”这类相干辞汇投放会好很多。但是这还不够。你还需要进1步斟酌，你的产品层级，是不是和用户的消费水平、习惯在同1个层级上。
比如我们卖的是RMB2000+的吸尘器，那末对应的：
- 甚么消费水平的用户，会成为我们的目标用户呢？
- 他们对这1类产品、对生活的要求是甚么？
- 一样是吸尘器，该推荐最新款给用户？还是该推荐正在做活动的经典款？
- ……
这都需要进行数据搜集和分析。
多数情况下，品牌方对数据搜集的理解就是搜集客户静态数据和交易数据：
比如，静态数据就是客户的静态数据文件，如姓名、地址、联系电话、年收入之类的背景档案；
而交易数据则是活动的，如交易商品属性、规格、活动参与数据及客服记录等，和商品特性编码，用来记录与交易商品本身相干的价格、产地、功能描写、口碑数据等信息。
这些数据固然很重要，是我们用户画像的重要指向部份。
但是更容易发现精准关键词的地方，是客户交易的商品本身。在同类用户同期消费的产品上，我们更容易搜集到更具分析价值的信息。
这位吸尘器投放的朋友，后来在调取平台数据时就发现：同1平台购买过吸尘器的用户中，很多还购买了除霾仪、空气净化器、洗碗机等消费升级类的电器，我们就能够通过分析这些关联产品，预测吸尘器目标用户的购买能力，选款等要求。
当我们发现购买吸尘器的很多用户都同时购买了某品牌的A型净化器，那末可以判断A型净化器就是这款吸尘器的关联品牌。
假定A型净化器售价3000元，而同1个平台销售的其它其它品牌的净化器的均价为1500元，在该平台同类产品销售数量中，只占28%。也就是说，A型净化器在该平台，属于高价商品。
而它与我们想要推行的吸尘器是关联产品，说明我们的吸尘器用户群体，和A型净化器的1样，目标用户都是消费能力高、对生活品质寻求高的用户。所以，我们在投放时，就应当关注高消费能力，高生活水平要求的用户，创意、落地页风格等都需要和这类用户的特点匹配。
作者：婷婷
来源： 信息流广告精准投放
