信息流定向存在八种组合运用方式，能够进行测试-精准获客

许多人在初涉信息流投放时，对于定向设置这一方面往往感到迷茫，不知从何入手。在此，笔者为大家梳理一番。

在信息流领域，定向类别众多，尽管各个平台在细节上存在差异，但总体框架大致相同。这些定向主要可分为三类。

第一类：基础定向

主要涵盖年龄、地域、性别、学历以及人生阶段等方面。通常情况下，这些基础定向主要在单元层级的前端进行设置，此点无需赘言。

第二类：兴趣定向

可进一步细分为核心兴趣和人群兴趣。对于兴趣定向，常规有三种操作方式，其一为通投，其二为设置核心兴趣，其三为核心兴趣与人群兴趣相结合。通投暂且不论，先说一说后两者。

核心兴趣

指的是与自身行业最为契合的相同分类。一般而言，核心兴趣是我们在选择兴趣时的必选项。以教育行业为例，其核心兴趣便是教育分类；在医美行业，核心兴趣则是医疗分类；于金融行业而言，核心兴趣即为金融分类，依此类推。

人群兴趣

系统依据大数据完成分类设定，常规的操作是，我们能够依据自身行业的人群画像（可借助百度指数），依照不同的受众群体，选取访客适配的多种相关兴趣。以招商加盟为例，除了选择招商加盟兴趣外，还能够选择美容、旅游等其他用户同样感兴趣的分类。比如在教育行业，除了选择教育，还可以选取金融、投资或者资讯等。

通过兴趣定向锁定的人群大多为意向人群，比较适用于 IP 包装、内容传播等方面。

第三类：行为定向

行为定向是指系统对访客的行为进行分类筛选，具体可分为搜索定向、互动定向和回头定向三种。

1：搜索定向，诸如百度、UC、360 等一些搜索渠道，基于访客搜索

的关键词，借由意图标签进行定向，从而抓取更为精准的访客。搜索定向所获取的流量最为精准。例如百度，便是兴趣定向与搜索定向相结合。

2：互动定向，基于今日头条、朋友圈、广点通等平台中用户的互动行为，如点赞、转发、评论等，以此作为定向方式来抓取特定人群。互动定向获取的流量比搜索定向更为宽泛。例如广点通，便是兴趣定向加上互动定向。

3：回头定向，即 DMP 人群包，通过访客的电话号码、手机 IMI 码、下载相关产品访客的标识 ID，或者关注公众号的行为来进行定向投放。

行为定向锁定的人群大多为目标人群，同样较为适用于 IP 包装、内容传播等。在这当中，搜索定向和互动定向相较于 DMP 而言，相对较为简单。DMP 人群包是一项出色的功能，然而相对来说较为复杂。运用得当，能够收获良好的效果。运用不当，效果则会欠佳。基本上，主流平台都拥有自己的 DMP，所以这需要依据个人经验来进行操作。其中门道颇深，需要深入钻研和总结。

基于上述的兴趣定向和行为定向，我们常规的投放通常是将它们进行组合，在依照所设置的组合进行推广之后，再收集数据，进而分析调整，以实现更优的效果。

组合 1：

核心兴趣 + 核心意图词

以教育行业为例，在兴趣定向中选择核心兴趣——教育分类，再挑选自身业务的核心关键词。这样的组合，通常展现量较少，但流量精准度较高，出价一般需要偏高一些，同时创意要足够吸引人，力求实现高点击率。

这种组合对于关键词的要求是：要选取核心词，数量宜多不宜少，词宜短不宜长。该组合的优点是流量精准，缺点是流量少，有时成本会很高，甚至不可控。

组合 2：

核心兴趣 + 人群兴趣 + 核心意图词

这种组合的流量比组合 1 大很多，因为定向范围更宽，设置方式与组合 1 类似。人群兴趣，可以选择与自身业务相关的类别，或者依据组合 1 所获取的数据来设置组合 2。关键词方面，可以与组合 1 保持一致。

这种组合，目前被许多人所采用，也是相对可控的操作方式。

组合 3：

核心兴趣 + 人群兴趣 + 关键词分类

核心兴趣和人群兴趣无需过多阐述。重点说一说关键词分类，对于百度或者 360 这样的搜索平台，在投放信息流时，可以对关键词进行分类。

以百度为例，可以将词分为核心词、长尾词、疑问词、产品词、厂家词、价格词等等。分类完成后，便可以按照核心兴趣 + 人群兴趣 + 关键词分类的方式进行投放，通常可以在单元中设置，观察哪个单元的效果更佳。例如单元 1：核心兴趣 + 人群兴趣 + 价格词；单元 2：核心兴趣 + 人群兴趣 + 厂家词；依此类推。

需要注意的是，最好不要投放过多长尾词，信息流投放的意图词宜短不宜长，另外分组的词最好词性相同，长短相近。

此外，组合 2 和组合 3 还需要注意，在选择关键词定向时，需要选择全网和历史，可以各设置一个进行对比。

组合 4：

核心兴趣 + 核心行为（非添加意图词的平台）

此组合主要针对具有互动基因的平台，最为典型的是广点通。上述的兴趣 + 词的组合适用于百度、360 等。而这里的兴趣 + 互动定向则更适用于广点通。我们可以设置第一种：核心兴趣 + 核心行为。与组合 1 相同，往往流量较少，但流量会更精准。以学历教育为例，核心兴趣是教育，核心行为也是教育，所以组合便是选择兴趣里的教育分类 + 行为里的教育分类。

这种组合为单选，即核心 + 核心。

组合 5：

核心兴趣 + 人群兴趣 + 核心行为分类 + 人群行为分类

也就是实现行业的核心兴趣行为和人群兴趣行为的相互结合。这种组合的流量通常比组合 4 要大一些。以学历教育为例，兴趣方面可以选择教育 + 资讯 + 金融等分类，行为方面可以选择教育 + 金融等分类，实现多 + 多的搭配。一般相关兴趣（行为）选择 3 – 5 个或更多。

与组合 4 相比，这种组合是多选，即多个分类 + 多个分类。

组合 6：

通投 + 人群包（DMP）

不论是百度信息流、头条信息流还是广点通，都能够新建 dmp。许多人倾向于通投，通投的优点是流量大，但质量欠佳。有时难以控制。因此，许多人在通投一段时间后，便会设置兴趣和行为。

是否存在一种方法能够使通投的效果更为稳定呢？

Dmp 能够达成这一目标。

当我们的账户优化到后期，就能够新建 dmp，对于兴趣和行为便无需再纠结。所以可以采用通投 + dmp 的方式，因为 dmp 是依据账户的转化数据情况新建而成的，相对而言，效果较好。所以，通投也无需过于担忧。当然，前提是你的 dmp 是依据账户历史设定的，并且是有效的。

组合 7：