每一个广告主都有这样一个希望：用最少的广告费获得最大的效益？如何用最少投入获得最大收益呢？广告主们盯紧了精准投放。顾名思义，精准投放，就是精准的把广告，投放到最有可能购买的人面前。最好用户看到广告就直接点开下单！在这种期待下，一旦有人告诉他：我们可以更精准的投放广告，你想投给谁，就能投给谁的时候，广告主很难不为之动心。那么，这种想投给谁，就投给谁的爱起义广告是怎么实现的呢？
常见的方法是：大数据供应商，通过日常抓取用户的搜索行为、点击行为等，为用户建立一个个的标签，广告主从中选择自己想要的客户数据，进行精准投放。比如，一个在今日头条投放吸尘器广告的朋友认为：家里有地毯的人会需要吸尘器去打理，理所当然的，他的用户应该带有地毯标签，于是他在数据库里找到了近半年在京东购买过地毯的用户，精准的针对他们进行投放。
如此精准的定向，应该很快就有精准用户上门了吧？然而投放结果却并不如预期般理想，他不禁问我：后台的数据，别说点击量了，连展示量都少的可怜，究竟是哪出了问题呢？有着类似问题的案例远不止上面这一例。
广告主对于精准用户的追求，加上某些机构添油加醋的渲染，使得大家对于大数据精准的预期越来越高，越来越依赖。好像只要有了大数据，广告就一定可以更精准、更有效。可惜，实际的数据可能会让他们大失所望。根据我国近年来的调查数据显示，在2010年左右，广告行业实现了大数据技术引导投放，之后的两年里，广告投放费的GDP占比反而疯狂上涨，而在此之后，人们显然认识到大数据的局限性，涨幅有所下降，可惜占比仍然居高不下。
简单的说，在大数据精准投放的加持下，广告投放的成本收益比反而降低了。你可能会觉得好奇，为什么会如此？难道是大数据不够精准吗？当然不是。要知道，一流的广告人做的广告，之所以投放产出比高，是因为他们抓住了用户的动机。至于大数据呢，确实精准的抓取并记录了用户的行为，并为其详细归类，然而如何理解和利用这些大数据，依然需要专业广告人的把控。换句话说，大数据可以让对人性有了解的广告人，更精准的做出判断，但是对普通人来说，也不过是一对数字而已。
那么，作为普通的广告主，没有专业的训练和培训，又该怎么处理这些大数据呢？
今天我们就讲一下，我们如何用好大数据，让投放更精准。
01、有效标签和关联标签
像刚刚我朋友的吸尘器投放案例，他选择了地毯标签的理由是：吸尘器其中一个使用场景是地毯。
在他看来，买了地毯，就肯定要打理地毯，既然要打理，就会需要工具，吸尘器是个可以帮用户省事儿的工具，所以用户会需要，还因此特地建了一组定向到有过地毯购买记录用户的广告计划。是不是觉得合情合理？投放不出去一定是大数据不好咯？
其实不然。买地毯的人需要买个吸尘器才好打扫，这是商家的认知。事实上地毯确实不易清理，最好搭配一个吸尘器。只可惜，这并不是用户的想法。我们看看商家的认知：地毯需要搭配吸尘器才容易打扫，一个有地毯的人，有可能会想要买个吸尘器，但是他购买吸尘器的动机并不是因为他买了地毯，而是因为不易清扫。所以，寻找真正为打扫家而累的用户，才是正解。
买地毯的用户，我们来猜猜会是什么人？小年轻刚租了房子、新婚夫妇搬进新家，甚至可能坐在家里刷购物APP突发奇想而一张地毯面积大概不到两平米，如果不好清扫，这些心血来潮的用户是选择卷起来不用的概率大，还是买个2000多元的吸尘器概率更大呢？
大部分广告主，习惯去运用直观可见的单一属性，机械的将市场上存在某些相似的用户归类在一起，将关键词和用户行为之间的相关关系，误解为因果关系。就好像冰淇淋销量增加的时候，溺水人数同比增加，并不能得出冰激凌热卖导致溺水。而是天气炎热导致冰激凌热卖和水上运动人数增加，而基数增加，溺水人数必然按比例增加。
那么地毯需要吸尘器打扫才干净这件事中，地毯和吸尘器是相关关系，吸尘器和更方便更干净的清理工作才是因果关系。回过头来，我们观察一下朋友圈中会购买高价小家电、并为此欣喜的人，往往是新手妈妈、家庭主妇。因为她们需要真正可以帮得上忙的清扫工具来减轻她们的工作量。所以，应当去针对希望清扫变得更轻松的人群，而不是买地毯的人群抓取关键词。
可见，理清投放关键词，与产品间的关系，是我们必须要做的功课。
02、优先关注发出消费信号的用户
侦查学家艾德蒙洛卡德认为，当人们在实施某个行为时，总会跟各种各样的物质发生接触和互换关系。对应的，大数据时代，用户的每一个行为，都会在他接触过的地方留下数据。而这些数据，就是一个个的消费信号，分析、整理这些信号，就可以帮助我们我们侦查用户的状态、预测用户的行为。
还是刚刚那个吸尘器的例子。当你意识到地毯和吸尘器之间的关系时，你需要的，不是立刻投放地毯这个关键词，而是要去探索地毯与清扫行动之间的关系。我们先来谈谈为什么地毯关键词无效：
不管是在实体门店，还是电商平台，你会发现：大部分用户买地毯是因为好看，买回去点缀家饰，此时的他们并不会过多的考虑打扫的问题，就算有些许的顾虑，也会被销售人员三言两语的打发掉，给用户一种打理非常轻松、简单的感觉；如果在购买时就充分意识到了日后的打理会很麻烦，多半就不会买了；等买回去，用了一段时间，发现地毯容易脏、很难打扫、但又必须得打扫的时候，往往是因为一些因素的触发。
而这些因素可能触发购买吸尘器这个行为，也可能触发扔掉地毯这个行为。我们没有数据证明当用户发现地毯难以清扫时，用户会选择购买吸尘器，那么地毯这个关键词，显然并不精准。
我们再来说说正确的抓取、分析信号的状态：购买了吸尘器的用户们都在哪？最容易找到他们的地方，大概就是电商平台吸尘器产品的评论页了。如果你认真翻阅过电商平台上一些热门吸尘器的售后评价，就会发现，下面这几个关键词的出现频率非常高：人的毛发；零食碎屑；猫/狗毛。
综合这些信息，我们就可以归纳出，激发用户购买动机的，并不是地毯，而是家里地面上那些难以清理的小型垃圾当优化师捕捉到了这个信号，就可以做出对应的投放策略了。比如，吸尘器要找的用户中，有一部分是总买零食的年轻家庭、有小小孩的、有猫狗的、甚至是家装风格以浅色为主的用户（相比深色，浅色地面更容易发现掉落的垃圾）。
对应的，可以把广告定向投放近期刚刚开始在京东平台购买宠物粮食的用户，或是短期内有过浅色装饰建材购买记录的用户，也可以是经常买小朋友玩具或零食的用户等等。
03、尽量保持与动机型用户的同频
洞察到用户的消费动机之后，是不是就代表，只要我们把产品信息推送给他，就一定能把产品卖出去呢？并不一定。当然，此时如果你投放，效果会比拍脑瓜子用地毯这类相关词汇投放会好很多。但是这还不够。你还需要进一步考虑，你的产品层级，是否和用户的消费水平、习惯在同一个层级上。
比如我们卖的是RMB2000+的吸尘器，那么对应的：什么消费水平的用户，会成为我们的目标用户呢？他们对这一类产品、对生活的要求是什么？同样是吸尘器，该推荐最新款给用户？还是该推荐正在做活动的经典款？这都需要进行数据搜集和分析。
多数情况下，品牌方对于数据搜集的理解就是搜集客户静态数据和交易数据：比如，静态数据就是客户的静态数据文件，如姓名、地址、联系电话、年收入之类的背景档案；而交易数据则是流动的，如交易商品属性、规格、活动参与数据及客服记录等，以及商品特性编码，用来记录与交易商品本身相关的价格、产地、功能描述、口碑数据等信息。这些数据当然很重要，是我们用户画像的重要指向部分。
但是更容易发现精准关键词的地方，是客户交易的商品本身。在同类用户同期消费的产品上，我们更容易搜集到更具分析价值的信息。这位吸尘器投放的朋友，后来在调取平台数据时就发现：同一平台购买过吸尘器的用户中，很多还购买了除霾仪、空气净化器、洗碗机等消费升级类的电器，我们就可以通过分析这些关联产品，预测吸尘器目标用户的购买能力，选款等要求。
当我们发现购买吸尘器的很多用户都同时购买了某品牌的A型净化器，那么可以判断A型净化器就是这款吸尘器的关联品牌。假设A型净化器售价3000元，而同一个平台销售的其它其它品牌的净化器的均价为1500元，在该平台同类产品销售数量中，只占28%。也就是说，A型净化器在该平台，属于高价商品。
而它与我们想要推广的吸尘器是关联产品，说明我们的吸尘器用户群体，和A型净化器的一样，目标用户都是消费能力高、对生活品质追求高的用户。所以，我们在投放时，就应该关注高消费能力，高生活水平要求的用户，创意、落地页风格等都需要和这类用户的特征匹配。
