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“精準投放”是2018年贏得勝利的關鍵因素。不可否認，精準投放極大程度上可減少廣告費用的浪費，讓收益最大化。但如何算是“精準投放”？眾多廣告主將目光瞄向了大數據，利用大數據的精準性，利用大數據抓取用戶的搜索行為、點擊行為所建立的標簽，從而去定向投放。

但利用大數據的精準性轉化效果就一定是正向發展嗎？某廣告主在今日頭條投放“跑步機”該產品的信息流廣告，于是它根據大數據將目標用戶定位為近半年在今日頭條上關注健身等文章類的用戶，進行精準投放。各位看官們，你覺得這樣投放有問題嗎？

事實卻證明，結果并不理想。這是為什么？在大數據的精準加持下，反而投放成本比之前增加了。來，今天小編就來分享一下如何用好大數據讓投放更精準。

關聯標簽與有效標簽

其實，關于大數據對用戶的標簽，我們基本上可以分類兩類：關聯標簽和有效標簽。

關聯標簽：指與產品有相關聯系，也能使用戶產生購買行為的標簽。比如上述，向具有健身標簽的用戶投放跑步機，這就屬于關聯標簽。

有效標簽：用戶與產品是因果關系，能夠直接產生購買行為。比如向二次元標簽的用戶推送動漫周邊。

而對于廣告主來說，我們。要利用大數據去投放有效標簽而不是關聯標簽。舉個栗子，因為喜歡健身，所以需要買一個跑步機放到家里會更加方便。這個邏輯沒毛病吧？但這只是廣告主的認知。那些真正熱愛健身的人是不滿足于僅僅跑步的，他們往往會去健身房等。所以，擁有“健身標簽”的用戶有可能會產生購買行為，也有可能不會。

所以說，健身標簽對于跑步機而言是相關標簽。而“沒有時間”標簽才是于跑步機而言是關聯標簽，因為他們之間是因果關系，用戶會直接產生購買行為。這就好比冰淇淋銷量增加的時候，溺水人數同比增加，并不能得出冰激凌熱賣導致溺水。

但大部分廣告主在投放廣告時，都習慣性去運用直觀可見的單一屬性，機械地將市場上存在某些相似的用戶歸類在一起，將關鍵詞和用戶行為之間的相關關系，誤解為因果關系。所以我們在投放廣告前，要理清關鍵詞與用戶行為之間的關系。尋找關鍵詞與用戶行為之間的因果關系而不是相關關系。

優先關注發出消費信號的用戶

偵查學家艾德蒙·洛卡德認為，當人們產生某個行為時，總會跟各種各樣的物質發生接觸和互換關系。簡單理解便是：在產生任何行為前都會有一定的觸發動機。

比如，你產生喝水這一行為是因為你渴了，你產生吃飯這一行為是因為你餓了。而對于互聯網上的用戶來說，每一個行為都會在跟它接觸的地方留下數據，通過對這些數據進行分析、整理就產生了大數據，即用戶標簽；以此幫助我們偵察用戶狀態、預測用戶行為。而我們要做的便是盡可能地搜集：能夠誘發用戶產生購買行為的因素。

比如太陽鏡，風沙、陽光、夏天、造型等等都是誘發用戶產生購買動機的因素。對應地，我們可利用大數據向最近購買過防曬口罩、夏天連衣裙等用戶進行推送。

盡量保持與動機型用戶的同頻

當我們了解到產品的關聯關鍵詞、洞察到用戶的消費動機，是不是就代表只要把產品推送給他就會形成轉化？

當然不是。以上只是我們投放的因素，我們還需要進一步考慮，我們的產品層級，是否和用戶的消費水平、習慣在同一個層級上。即：相關轉化因素。以剛剛投放跑步機為例，假設我們賣的是RMB2000+的跑步機，那么對應的：什么消費水平的用戶，會成為我們的目標用戶呢？他們對這一類產品、對生活的要求是什么？同樣是跑步機，該推薦最新款給用戶？還是該推薦正在做活動的經典款？

這都需要進行數據搜集和分析。

那搜集什么信息？我們可通過大數據對曾購買過跑步機的用戶進行信息調取：發現購買過跑步機的用戶也都購買了動感單車等健身產品，那我們就可以通過分析這些關聯產品，預測購買跑步機目標用戶的購買能力，選款要求等。以此來確定自身創意、著陸頁等優化方向。

通常情況下，我們可先根據產品進行羅列能夠使用戶產生購買動機的因素，然后再根據其因素通過大數據所構建的用戶畫像、搜索行為以及歷史交易數據進行廣告投放。

人人都說大數據精準，但利用大數據投放的前提是要做好其準備工作，比如連相關標簽和關聯標簽都分不清楚，談何精準投放？其實，以上的套路基本上可以總結為：

1. 對關聯標簽和相關標簽進行分類，投放關聯標簽；

2. 搜集影響用戶產生購買動機的因素；

3. 利用大數據構建用戶畫像、搜索行為等；

4. 根據大數據的信息，確定其優化方向，并進行廣告投放。