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信息流定向投放一段时间后，效果可能出现下滑。这很可能是因为人群饱和——该触达的用户已经触达完了，剩下的是转化意愿低的用户。定向优化是让信息流广告"老树发新芽"的重要手段。本文分享定向优化的5个方向。
方向一：人群包排除。在定向设置中，把已经转化过的人群排除掉，避免重复曝光已转化用户。同时排除短期内多次点击但未转化的用户（这些用户转化意愿低，多次触达反而让账户模型变差）。在百度信息流后台，可以设置"排除已转化人群"功能。
方向二：相似人群拓展。在你最优质的核心人群基础上，利用百度的大数据能力找到跟他们特征相似的新用户。相似人群拓展是信息流扩量的最佳方式之一。建议以"最近30天转化人群"为基础，生成相似度为1%-5%的多个相似人群包来测试。
方向三：人群交叉分析。将不同定向维度交叉组合，找到新的潜在人群。比如"女性+25-35岁+教育兴趣+一线城市"这个组合画像比你单独使用每个定向维度精准得多。建议尝试3-5个维度的交叉组合，找到转化率最高的组合方式。
方向四：DMP人群洞察优化。利用DMP工具分析已转化人群的画像特征，包括年龄、性别、消费力、兴趣偏好等信息。然后根据画像特征重新校准定向设置。如果发现高转化人群中"30-40岁男性"占比高达70%，定向就应该向这个人群集中。
方向五：行为定向优化。不要只看静态的人群属性，更要关注动态行为。比如"最近7天搜索过竞品品牌词"的人群、"加购物车未付款"的人群、"浏览过特定类型文章"的人群。这些行为标签比静态标签精准得多，转化成本可以低30%以上。
定向优化的核心是"动态调整"。用户的行为和兴趣会变，你的定向策略也要跟着变。建议每月做一次定向效果复盘，淘汰效果差的定向组合，补充新的定向尝试。持续测试新的定向组合才能让账户不断获得新流量。
本文非营销信息，实时信息以右侧客服提供的信息为准。
