从上一篇知道如何了解广告目标人群画像,今天来聊聊,如何在广告平台上对目标人群进行定向。

以某少儿兴趣教育类在线课程的广告为例,首先我们需要进行目标用户的人群画像分析,什么样的人会去报名少儿兴趣教育课。少儿兴趣课第一反应那肯定是少儿喜欢的啊,把广告投给少年儿童,那不出问题了么,有哪个少儿会主动给自己报班的,再说少儿能有钱买课吗?
一定是家长人群才会给小孩子报班,老年人行吗,也许有的老年人会玩手机,其中也可能有部分会在线付费购课,那只是极少个例,因此我们的目标人群一定要锁定在少年儿童的爸爸妈妈。
那么还有什么需要考虑到呢,比如在对子女教育方面,通常妈妈会更加在意,另外兴趣教育通常是一笔不小的开销,不是每个家庭都能负担起的,那么我们可能要考虑到人群的付费能力,消费水平,甚至所在城市,手机品牌,通常一二线城市,使用苹果手机用户普遍收入较高。
因此,我们可以开始在广告投放平台开始选择定向了
1.性别:女性
2.年龄:30-45岁
3.地域:一二线城市
4.兴趣:少儿教育、儿童教育、学习、网课、培训班、成绩、兴趣培养等
5.手机品牌:苹果
6.消费水平:高消费
7.婚姻状态:已婚

以上这种定向方式,确实足够精准,但是我们发现预估覆盖人数极少,再加上这部分人群通常是其他广告主都愿意抓取的人群,竞争难度非常大,几乎是跑不出量的。
因此我们需要在条件允许的情况下,把定向适当放宽松一些
1.性别:不限,男性也会给孩子报班
2.年龄:30-45岁,硬性条件,这部分年龄段正好是家长人群
3.地域:一二三线,可以适当放宽些,其他城市也会有消费能力高的人群
4.兴趣:系统推荐,现在投放系统越来越智能,通常可以完全交给系统来设定
5.手机品牌:不限,安卓用户也有消费能力
6.消费水平:不限,通常媒体对消费水平的分析能力比较有限,覆盖人数极少
7.婚姻状态:已婚,有孩子是前提,不能更改

通常定向覆盖人数至少要3000万以上才比较容易跑量,随着现在广告系统的智能化以及人群模型算法的优化,需要精准定向的场景也越来越少,需要做的就是在必要定向的情况下,尽可能放宽其他定向,系统会智能帮你寻找潜在转化人群。
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