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編輯導語：在完成了對流量分配策略的介紹之后，我們進入到投前策略的第二個部分——定向策略?！岸ㄏ颉笨梢哉f是商業(yè)廣告領域的一個高頻詞，無論是討論廣告技術還是商業(yè)產(chǎn)品設計又或者是廣告投放技巧都繞不開“定向”這個話題。本篇文章通過對互聯(lián)網(wǎng)汽車行業(yè)廣告的分析，深入淺出地對定向策略進行思考。一起來看看吧！

在很多廣告投放的課程中甚至就將多年投放總結(jié)出來的定向設置技巧就認為是廣告投放策略。這也就導致了大家在網(wǎng)上搜索廣告投放策略相關內(nèi)容時多半都是在教我們?nèi)绾卧趶V告投放后臺進行各式各樣的設置。但實際上，廣告投放策略遠不止定向這么簡單，并且長期以來很多人對于定向策略的認識也存在著較大的偏差。

廣告定向本質(zhì)上并不是一種策略而是一種用來對廣告受眾進行篩選的產(chǎn)品功能。該功能可以通過標簽組合來為不同的投放目的篩選目標人群，所以定向策略本質(zhì)上就是在設計不同的標簽組合，但它還涉及不到廣告投放最核心的決策以及人群的觸達。那么片面的將定向策略就認為是廣告投放策略的商業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理顯然是不合格的。

站在廣告優(yōu)化師的角度，因為他們涉及不到廣告系統(tǒng)的底層邏輯，所以他們的投放策略往往都是基于賬戶、定向以及預算的設置來實現(xiàn)的。但站在商業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理的角度，不但要清楚的認識到定向在整個系統(tǒng)中所處的位置以及實現(xiàn)原理，還要在功能實現(xiàn)的基礎上考慮優(yōu)化師們可以基于此實現(xiàn)哪些投放策略，以及支持各種各樣的智能投放策略（機器自動投）。

這部分內(nèi)容對于商業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理的個人經(jīng)驗以及對整個廣告系統(tǒng)的理解要求都很高。

一、廣告定向的原理與優(yōu)化風向

在很多文章里都把廣告定向的原理說的玄乎其玄，什么根據(jù)用戶當前的瀏覽行為為其實時推薦感興趣的廣告之類的。這類說辭一出來就知道是在“忽悠”外行，原因很簡單，因為目前絕大多數(shù)的廣告投放平臺定向功能都是依靠標簽體系來實現(xiàn)的。雖然確實會實時獲取用戶的瀏覽行為，但實際做過用戶行為分析的朋友就會知道，用戶行為是多么的雜亂無序。

我們無法窮盡所有的用戶行為自然就無法針對每種用戶行為作出不同的廣告投放決策，所以將用戶行為歸類為有限的標簽，再針對不同的標簽組合進行廣告決策才是更為經(jīng)濟合理的方案。

接下來再來說說標簽，標簽的種類有很多，常見的有：地域、用戶屬性、上下文、行為、偏好等等，在不考慮標簽準確度的情況下，這些都是各大平臺的標配。但多種類型的標簽也會帶來另外一個問題，標簽太多投放時不知道怎么選？

此時就需要DMP（數(shù)據(jù)管理平臺）來為廣告提供他們目標用戶的用戶畫像，比如：目標人群是95后的男性，那么在定向時就根據(jù)這一結(jié)論設置定向。理論上講標簽越準廣告投放的效果就會越好。

我們上面所舉的例子是最簡單，最直觀的情況，但現(xiàn)實生活中各個行業(yè)、各種類型的產(chǎn)品，用戶的行為以及決策周期都是不同的。這就需要需要我們分門別類的來進行處理。

回到我們熟悉的汽車行業(yè)中來，用戶的購車決策周期是遠高于其他電商產(chǎn)品的，所以期間的用戶行為也會變得異常復雜，如何將這些行為通過抽絲剝繭的方式找到其中的規(guī)律，形成一條針對汽車行業(yè)用戶的標簽體系，進而在廣告投放中形成不同的定向策略就成為我們這些互聯(lián)網(wǎng)汽車行業(yè)商業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理要思考的問題。

二、UVN-BI標簽體系

在這里我們分享一套我們經(jīng)過多年實踐摸索出的汽車購車類用戶標簽體系——UVB-BI標簽體系。

整個體系的設計思路借鑒了著名的RFM模型。RFM模型是以最近一次消費 (Recency)、消費頻率 (Frequency)、消費金額 (Monetary)三個指標為維度建立坐標系最多可以將客戶分成125類。

基于RFM的啟發(fā)我們將這種方式帶入到汽車購車類用戶的分群中來。UVN-BI用戶分群是對用戶的多種基礎屬性進行刻畫和聚類并將這些屬性與用戶的購車階段、用戶對于汽車的興趣點進行映射進而形成以車系為維度的用戶分群模型，在對模型進行展示之前我們先對其中涉及到的維度進行詳細定義：

• U（ User ）用戶基礎屬性 ：主要用到城市級別與代際兩個特征城市級別（一到六線城市）代際（00后、90后、80后、70后、70前）
• V（ Value ）用戶年收入等級：10萬以下、10-20萬、20-30萬 、30-50萬以下 、50萬以上；
• N（Need）用戶族群偏好 ：8萬以下車型、8-10萬SUV、8-10萬轎車、10-15萬SUV、10-15萬轎車、50w以上SUV、MPV、跑車等；
• B（ Behavior ）用戶購車階段：關注、粗選、興趣、偏好、意向；
• I （Interest）用戶興趣點：空間、動力、操控、油耗、舒適性、外觀、內(nèi)飾、性價比。

用戶族群偏好的構(gòu)建主要是根據(jù)用戶關注的車系向上抽象得來的。將車系的價格段與車系類型進行交叉，一名用戶可能會同時關注多款車但絕大多數(shù)情況下其所關注的多款車都會是在同類型同價格段下。族群偏好這個特征就能很好的刻畫這一情形，這樣的特征就比車系特征具備更好的泛化能力。

另外由于存在至少三個維度特征的交叉U、V、N這三種特征都是以區(qū)間的形式出現(xiàn)避免交叉后維度過多。三類特征在各種組合交叉之后共480個，在三維空間中形成480個區(qū)塊，按這480個區(qū)塊統(tǒng)計某個車的人數(shù)，即可得到用戶分布。最多可以將一個車系的關注用戶分成1738類，經(jīng)過觀察一個車系的用戶會主要集中在160個-210個分類中。如下圖所示：

整個立體坐標系可以360任意旋轉(zhuǎn)，其中每個小分類都可以單獨點擊，頁面右側(cè)會展示出該分類的具體信息。除了UVN這三個指標之外還會給每個小分類掛上其對應的B標簽和I標簽也就是購車階段以及買點偏好。這種展現(xiàn)方式的特點就比傳統(tǒng)DMP給廣告主展示用戶的年齡、性別、地域分布等司空見慣的圖表要來的更新穎更具分析的深度，算是脫離了只會直接展示指標的初級階段。

在下一篇文章中，我們就基于這套標簽體系，如何根據(jù)不同的業(yè)務需求設計定向策略。

本文由 @凡事需景盛 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議