信息流的本质是广告找人，而定向的就是告诉广告系统我要（广告主）找什么样的人。
定向的精准与否决定了账户的消耗量级及成本的情况。01 定向的分类
一般来说定向分为三类【基础定向】、【行为兴趣定向】和不常用的【媒体设备定向】。
1、基础定向
地域：这里最常用的就是按照【省市】来选择，一般都会排除偏远地区【港澳台、新疆、西藏、青海……】
同样还可以按照发展划分：
还可以按照区县划分，精确到区：
甚至可以按照商圈划分：
商圈还可以从地图中添加某一地点，周围半径（3-15km）。
性别：一般是不限。但是也会有特殊情况，比如教育类的大部分会选择女性，这个客户按照广告主的需求来设置。
年龄：同样也是根据广告主的需要设置，如果没有特定的需要可以向广告主要一份人群画像或者根据自己的经验来做测试。
自定义人群：一般用来定向某一人群或者排除某一人群使用，另外巨量后台支持同时定向且排除人群，前提是这两个人群包不是一个人群包。
定向某一人群就在该人群包后面选择定向，同样的排除就选择排除即可。
2、行为兴趣
行为兴趣定向包括行为兴趣和抖音达人定向。
行为兴趣分为不限、系统推荐、和自定义。
系统推荐：简单来说根据头条的大数据计算预测可能符合当前计划的转化人群，去给这部分人群进行投放。
会随着投放计划所处的不同时期系统会对人群优化。比较依赖系统，可以和自定义做ABtest。
自定义：分为行为和兴趣两个部分。行为就是用户近期做过某一个行为。兴趣就是用户可能对某一个东西感兴趣。
举个栗子：比如k12教育推广，在行为和兴趣里设置了高数这个关键词。
行为：用户在近期点赞或评论过高数相关的广告或者是搜索过高数相关的内容。
兴趣：用户可能对高数感兴趣或者系统认为是对应孩子的家长群体，可能有转化。
这里用行为部分举例
行为和兴趣支持行业类目词选择和自定义关键词选择，可以批量添加内容，最多支持350个（类目词+关键词）。
抖音达人：这个在某个工具类app激活推广时使用特别好用。就是定向投放与该（类）账号的粉丝有互动行为的人群。
举个栗子：比如我定向二次元达人分类，那么和该分类下的抖音达人产生关注，点赞，评论，转发和直播间及商品互动的人群都会看到我投放的广告，人群也相对比较精准。
同样支持达人分类和自定义达人，最多添加30个（达人分类+抖音达人）
3、媒体设备定向
- 平台（ios/安卓）
- 设备类型（手机/平板）
- 网络（wifi/4g/3g/2g）
- 已安装用户
- 过滤已转化用户
- 过滤时间
- 安卓版本
- 文章分类
- 运营商（移动/联通/电信）
- 新用户（对应app的新用户）
- 手机品牌
- 手机价格
- 职业状态
这个定向分类里又多又杂，不过好在除了以下的定向客户没有指定要求我们都不用管默认就好。
- 平台：根据你投放的是ios还是安卓来选择
- 已安装用户：如果是拉新投放的话就选择过滤，拉活投放的话就选择定向，其他的可以考虑不限
- 过滤已转化用户：这个一般选择【公司账户】或者【app】层级就好
02 定向到底应该怎么用？
1、通投+DMP人群包
通投的好处就是展现大，但是对于触达什么样的人群不可控，有些时候质量非常的差。
而对于DMP人群包来说就没有什么比实际产生转化更有说服力了，如果你报名过教育课程就是报名过，人群更加精准。
所以在账户有一定的历史数据积累的情况下使用通投+人群包（DMP）是相对较好的。
因为你的定向人群是根据你的历史积累数据扩展来的，有一定的相似性，可以让新计划更快的度过冷启动。
2、系统推荐
系统通过大数据来将计划可能转化的人群从而进行触达尝试，这种方式只能听系统。不过对于新手来说，相信系统也不是件坏事。
对于定向选择上没有过多硬性限制的计划可以考虑使用系统推荐定向。但是需要给予一定的观察时间，毕竟系统也要有一个学习的过程。
另外对于使用系统推荐定向已经筛选了精准的人群，所以计划层级的其他定向不需要做过多的设置。
如果计划已经使用定向人群包，那么系统推荐定向功能不生效。但是系统推荐和排除人群包兼容，可以生效。
3、行为兴趣
行为代表一个人做过什么动作，兴趣代表一个人可能对什么感兴趣从而产生转化。
行为兴趣词相对于通投来说找到的人群相对精准，一般行为兴趣词的设置可以设置行业类目+关键词的方式来交叉使用。
03 关于定向的一些注意事项
定向的意义就是帮助系统模型找人，你找到的人又快又精准，那么账户起量就非常迅速。
定向一般来说有三种圈选方式：
- 先宽后窄
- 先窄后宽
- 一直宽
一般来说一条计划可以跑量，那么可以说它的定向大概率是可以的，为什么说大概率呢？因为影响一条计划跑量的因素太多了，创意、时段、出价……等等。
所以我们只能认为说跑量计划的定向相对较好，可以重点观察。
定向本身就是个模糊的东西，使用时候需要注意几点：
- 对于定向不要太较真，不管是对客户还是对领导能说的通就行。
- 定向没有最好的，只有相对较好的，没有绝对的好坏之分。
- 建议配合后台生成定向包来使用，这样在修改的时候也方便，不用一条条修改。
- 宽泛定向有时候数据表现也会不错。
作者：二白
来源：薛定谔的信息流（W77PPT）
