程序化广告中的相似受众是什么？
大多数广告主最终都会发现，在现有受众群体（即已经转化、订阅或购买的用户）身上，轻松获取新用户的方法已经用尽。相似受众则解决了这个问题：它能找到与已成功转化群体高度相似的新用户，从而确保转化率也与之相近，而无需广告主从头开始手动重建定位条件。
本指南涵盖了什么是相似受众、程序化平台如何从种子受众构建相似受众、它与重定向和其他定向方法的比较、如何设置第一个相似受众广告系列，以及悄然限制其效果的错误。
相似受众究竟是什么？
相似受众（有时也称为“类似受众”）是指平台通过分析现有“种子”受众（通常是转化用户、高价值访客或订阅用户）的共同特征，并寻找其他具有足够多相同特征的用户而生成的新用户群体。种子受众本身并非直接目标受众；它是匹配过程学习的训练数据。
输出结果是扩大的曝光量池。 需求方平台（DSP） 广告主可以根据用户与种子用户的匹配程度，对广告位进行竞价、投放和筛选。广告主无需选择具体用户，只需决定匹配的紧密程度即可，平台会在后台处理统计匹配。
程序化平台如何构建相似受众
无论在哪个平台上执行，该过程都分为三个阶段：
- 种子收集 — 从转换像素中提取一个干净、大小足够的组， 回发跟踪邮件列表或应用安装事件
- 信号匹配 — 将种子用户的行为、设备和参与模式与平台可观察到的更广泛用户群进行比较
- 层级细分 — 将匹配的用户按相似度分组，从与种子用户高度相似的用户到仅共享较松散特征集的用户。
匹配层级越细，最终生成的受众群体往往越小众、越精准，因为符合条件的用户数量更少；层级越宽泛，则以牺牲部分精准度为代价来换取覆盖面更广。这种权衡取舍是广告主在平台上创建相似受众后所能掌控的核心策略。
相似受众定位与其他受众定位方法的比较
相似受众定位是定义广告覆盖人群的几种方法之一，它很少能完全取代其他方法——大多数广告系列都会结合两种或多种方法：
| 付款方式 | 数据基础 | 最适合 | 观众人数 |
| 看起来像 | 种子受众的共同特征 | 超越现有高价值群体 | 随着比赛级别的提升而增长 |
| 二次营销 | 直接过往互动（网站访问、购物车） | 重新吸引那些已经表现出意向的用户 | 固定，随时间推移而缩小 |
| 场景图 | 页面或内容类别，无用户历史记录 | 保护隐私的触达，陌生拜访 | 大型的，非用户特定的 |
| 人口统计/兴趣 | 已声明或推断的用户属性 | 广泛类别目标 | 大号，宽松搭配 |
设置类似受众广告系列
- 首先要选择一个干净的种子受众群体。 从特定的、明确的事件（例如完成的购买或合格的潜在客户）中提取种子，而不是从所有网站流量中提取，这样匹配信号就不会被稀释。
- 确保种子足够大，才能具有意义。 几十个用户的种子样本对于匹配过程来说模式太少，无法进行有效匹配；一旦种子样本达到一个有意义的更大规模，匹配质量就会提高。
- 选择起始比赛级别。 首先从更精准、更相似的受众群体开始，确认相似受众确实能够转化，然后再扩大覆盖范围。
- 添加地理位置和设备过滤器。 相似受众群体是根据行为而非位置或设备来缩小范围的，因此这些筛选条件仍然需要单独设置。
- 将其作为一项独立的竞选活动来开展 而不是将其融入更广泛的目标群体中，因此可以查看相似受众群体是否真的比帐户的其他目标群体表现更好。
- 定期刷新种子。 使用数月前的数据构建的种子会偏离平台的当前用户池；刷新种子可以保持匹配的时效性。
相似受众定向技术最适用的场景
- 电子商务和订阅服务，通过明确的、高价值的转化事件来吸引潜在客户。
- 应用安装推广活动在初始安装种子期之后实现规模化增长
- 联盟营销商和媒体购买者 一旦有了源头级别的转化率种子，就可以扩展已验证有效的方案。
- 以合格线索（而不仅仅是提交的线索）为基础的线索生成活动。
- 原生广告和展示广告格式，相比于范围较窄的重定向列表，拥有更广泛的相似受众群体，可以触达更多广告资源。
要避免的常见错误
- 从所有流量而非特定转化事件中获取种子数据 这会稀释匹配过程所学习到的信号。
- 首先从最广泛的匹配层级开始。 — 这可能会在种子用户的真实转化模式得到确认之前，就把预算浪费在低精准度的受众身上。
- 将种子静置数月 — 相似受众群体不断根据过时的行为模式进行匹配，而不是根据当前的模式进行匹配。
- 在同一广告系列中同时运行相似受众广告和重定向广告，而不将它们分开。 这使得我们无法判断究竟是哪个因素在真正推动结果。
- 将比赛级别规模视为质量信号 ——更大的相似受众群体并不一定更好，它只是覆盖面更广而已。
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常见问题
什么是相似受众？
相似受众是指程序化平台通过将现有“种子”受众（通常是转化用户）的共同特征与平台更广泛的用户群进行匹配而生成的一组用户，然后定位匹配度足够高的用户。
相似受众与重定向有何不同？
重定向广告触达的是已经与广告主有过直接互动的用户，例如访问过网站或放弃购物车的用户。相似受众广告则触达的是从未与广告主互动过，但与已转化用户具有足够多共同特征的新用户。
种子受众应该有多大？
通常来说，样本量越大越好，但更重要的是，种子数据应该来自一个具体、明确的事件，例如已完成的购买，而不是来自混杂、未经筛选的流量。一个规模小但精准的种子数据通常比一个规模大但噪声大的种子数据效果更好。
窄匹配层级和宽匹配层级有什么区别？
精准匹配层级仅包含与种子用户行为高度相似的用户，虽然规模较小，但转化率通常更接近种子用户。而广泛匹配层级则牺牲了部分精准度，换取了更大的可触达用户群体。
相似受众能否取代重定向？
不，它们用途不同——重定向广告旨在重新吸引那些已经表现出购买意向的用户，而相似受众广告则旨在寻找从未与品牌互动过的新用户。大多数广告活动都会同时使用这两种方法。
种子受众应该多久更新一次？
虽然没有通用的更新时间表，但基于数月前数据构建的种子模型会越来越反映过时的行为模式。定期更新模型可以确保匹配信号与当前的转化模式保持一致。
对于流量较小的广告主，类似受众定向是否有效？
是的，只要种子受众群体是基于特定的、高质量的转化事件构建的。流量较小的广告主可能需要从更广泛的匹配层级入手，才能达到可用的受众规模。
通常情况下，相似受众群体是基于哪些数据构建的？
常见的种子数据来源包括转化像素数据、服务器到服务器回传跟踪、电子邮件或客户列表以及应用安装事件——任何能够可靠地代表广告主实际表现最佳用户的数据集。
