20200715? 闲来无事，就写一下我对自定义人人群的理解，内在逻辑极如何正确建立自定义人群，也没花什么心思排版，全文不到3000字，阅读大概需要8分钟

人群知识大全

一．人群主要分系统人群和基础属性人群

系统人群：

系统人群层出不穷，每次大更新都会推出一两个新人群，但意义都不大，系统人群主要关注的6个：智能拉新/喜欢店铺新品访客/收藏过店内商品的访客/店内商品加入购物车的访客/浏览未购买的访客/购买过店内商品的访客（针对高复购），这几个人群在后面的实操会交大家如何使用

(重点)基础属性人群：

基础属性有4个，分别是 性别/年龄/类目笔单价/月均消费额度

访客不一定都具备4个基础属性。
1个、2个、3个、4个都有可能（这句话一定要理解）

列如：小明:男 ?小花：0-50 ?18-24 ?小李：男 25-29 ?1750以上 等等，多种多样

我们在直通车上建立的人群组就可以圈平台上的访客

比如

1.?建立的一级人群 “18-24岁”，只要有“18-24岁”属性的访客都被圈定了，比如 “女 18-24” “女 18-24 ?0-20”“女 18-24 20-50 1750以上”等等

2.?建立的二级人群组“女 18-24”，能圈“女 18-24”女 18-24 0-20“女 18-24 20-50 300一下”等等包含 “女 18-24 ”的访客，但是圈定不了只有一个属性的访客，比如“女”“18-24”

3.?建立的三级人群组“女 18-24 ?300以下”，能圈“女18-24 300以下”“女18-24 0-20 300以下”“女18-24 20-50 300以下”等包含“女18-24 300以下”这三个属性的访客，但圈定不了 只有一个和两个属性的访客，比如“女”“女 18-24”等等

所以人群组级别越高圈定的人数就越少（少就意味着拿到的点击量也少），但更精准了

二．测人群最常见的错误

我诊断过大部分直通车账户中，人群常见的设置现象：

案例一： 女 18-24岁 溢价35%

?女 50-100类目笔单价 ?溢价35% ?（两个都是自定义人群）

假如一位访客的标签是 女 18-24 50-100 当他点击直通车，产生的数据会记录到哪里去？

案例二：女 18-24岁 溢价35%

女 50-100类目笔单价 ?溢价35%

智能拉新 溢价 35% ?（在案例一的基础上加上了一个系统人群）

假如一位访客的标签是 女 18-24 50-100 并且这位访客被系统打上了智能拉新的标签，当他点击直通车，产生的数据会记录到哪里去？

因为，自定义人群和自定义人群会存在重叠，自定义和系统人群也会存在重叠，所以案例一和案例二是不能准确的测试出人群的。

所以，建立的人群组出现重叠的时候，应该怎么处理

三．人群的统计原理（核心）

我们先说一下买家跟直通车人群匹配逻辑，我打电话过去阿里巴巴妈妈聊过这个问题，分三个优先级：

第一优先级：是否匹配（买家身上的标签和我们建议的人群是否匹配）

第二优先级：溢价高低（如果匹配，但设置的人群存在交叉，哪个人群溢价高数据就统计到哪里去）

第三优先级：添加顺序?（如果溢价一样，哪个人群先添加，数据就统计到这个人群）

举例一：

A:女 25-30岁 溢价 60%

B:女 18-24岁 溢价 36%

C:女 50-100类目笔单价 ?溢价 35%

假如一位访客的标签是 女 18-24 50-100 当他点击直通车，产生的数据会记录到哪里去？

按照第一优先级：A不匹配

B 匹配

C 匹配

按照第二优先级：B和C都匹配，但是B的溢价高，那么这位访客产生的数据会统计到B上面

举例二：

A:女 25-30岁 溢价 60%

B:女 18-24岁 溢价 35%

C:女 50-100类目笔单价 ?溢价 35%

假如一位访客的标签是 女 18-24 50-100 当他点击直通车，产生的数据会记录到哪里去？

按照第一优先级：A不匹配

B 匹配

C 匹配

按照第二优先级: B和C溢价一样，无法判断，进入下一级

按照第三优先级：假如B先添加，那么数据就统计到B上面

（添加顺序很难记得住，一般不要使用这个规则，像案例一这样设置高低溢价 明显一点，这句话听不懂没关系，听完全篇你会有所了解）

所以，当设置的人群出现有重叠的，我们可以设置高低溢价，设计一个优先级，让数据有序的统计起来。

四．自定义人群如何建立

前期建立人群测试必须做到： 覆盖人群广 ，存在重叠的人群组设优先级

第一种人群漏斗罗列

如何做到不重叠？

自定义人群有4种属性 ：分别为性别/年龄/类目笔单价/月均消费额度

一个访客对其中的属性只能有一个

比如，访客身上不可能同时有男和女标签、或者50-100和100-300的标签

所以你设置

男 35%

女 35% 肯定是不会有重叠的

或者

1750元以上 35%

1050-1049 35%

750-1049 ?35%

550-749 35%

400-549 35%

300-399 35%

300元以下 ?35%

这样单独设置在一个计划也是不会重叠的，数据统计准确

一级人群玩法怎么设置：

300以上 ?35%

100-300 35%

50-100 ?35%

20-50 35%

0-20 ?35%

1750元以上 34%

1050-1049 34%

750-1049 ?34%

550-749 34%

400-549 34%

300-399 34%

300元以下 ?34%

50岁以上 33%

40-49 33%

35-40 33%

30-34 33%

25-29 33%

18-24 33%

以上的是一级人群，哪二级人群的？

女 1750元以上 35%

女1050-1049 35%

女750-1049 ?35%

女550-749 35%

女400-549 35%

女300-399 35%

女300元以下 ?35%

这组二级人群这样设置也是独立的

在人群不重叠的情况下，如何做到覆盖更多的人群？
可以利用溢价的高低

我一般这样设置

女 300以上 ?35%

女100-300 35%

女50-100 ?35%

女20-50 35%

女0-20 ?35%

女 1750元以上 34%

女1050-1049 34%

女750-1049 ?34%

女550-749 34%

女400-549 34%

女300-399 34%

女300元以下 ?34%

女 50岁以上 33%

女40-49 33%

女35-40 33%

女30-34 33%

女25-29 33%

女18-24 33%

这样就可以做到 人群不重叠，数据统计准确，覆盖的人群面广，不漏任何一个人群。
35%/34%/33% 只是一个举例，说一个思路，不同的产品溢价比列是不一样的，后面这个溢价会结合时间折扣还有关键词出价来讲。

这样的设置，人群的统计是有序的，先测试 性别+类目笔单价，其次到性别+月均，最后是性别+年龄。

3级别人群，商品受众1-2个年龄段可用。
超过3个年龄段就别用，因为建立的人群组-数量太多，测人群需要的点击量太大，一般二级玩法就足够了

比如我最近代开的一个 情侣礼品送女友的 ?购买年龄段都在18-24，那么我的人群可以这样建立

男18-24 300以上 ?200%

男18-24 100-300 200%

男18-24 50-100 ?200%

男18-24 20-50 200%

男18-24 0-20 ?200%

男18-24 1750元以上 199%

男18-24 1050-1049 199%

男18-24 750-1049 ?199%

男18-24 550-749 199%

男18-24 400-549 199%

男18-24 300-399 199%

男 18-24 ?198%

以上人群的罗列我取名为：漏斗式罗列

第二种人群平铺罗列

这种罗列就非常好理解了

比如：先开始先二级性别+年龄罗列

女 50岁以上 33%

女40-49 33%

女35-40 33%

女30-34 33%

女25-29 33%

女18-24 33%

累计一定的数据后，可以对某些标签进行3级分裂

这里有3种情况：

1.?投产比高的人群不动

2.?投产比低的人群，但点击量少，可以降低人群溢价，来提高投产

3.?投产比低的人群，点击量大，可以进一步细分到3级

以上就是自定义人群的全部内容，共两种建立方式，如果有疑问可以私信或留言

大神多，写的不好就见丑了