投广告就像追女神，精准投放才能指哪打哪

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什么是Lookalike？

字面上讲就是寻找相似性，即基于广告主提供的现有用户/设备ID，通过一定的算法评估模型，找到更多拥有潜在关联性的相似人群的技术。

其实它的原理就好比追女神，

关键在于“精准”二字。

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一、建立“女神数据库”

首先，金主爸爸请准备好5000+种子人群数据包（最好1w+），我们称之为种子客群，它作为机器学习的正样本。

这些数据包就好比女神的基础数据库，包含她的基本信息和部分喜好。掌握了这些，距离“告别尬撩”就不远了。

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二、扩展“女神数据库”

接下来，请把任务交给大数据和机器学习算法。

基于百度统计SDK数据、媒体SDK APP激活数据、百度统计(web)数据和API回调数据，Lookalike可以根据种子人群包扩展出拥有潜在关联性的相似人群——广告主需要的目标人群。扩量的同时兼顾精准。

也就是说：你挖掘出女神的更多喜好，连朋友、闺蜜的信息都牢牢掌握。

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三、定制“DNN女神模型”

百度信息流还会为你量身定制，针对不同客户使用不同的DNN模型，生成定向包资产，可实现一键快速定向。引入DNN 的好处在于大多数类型的连续特征和离散特征可以直接添加到模型当中。

人话就是——女神的每一个喜好都被你放进一个模型里，从此她出什么招，你就可以拆什么招，精准地讨她欢心了。更重要的是，这都是一键全自动操作，毫不费力。

总结一下，

Lookalike的优点有三——

想要投放Lookalike，

金主爸爸只需准备——

此外，老伙计准备了一本优化秘籍，

可以再度提高Lookalike的精准度！

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一、初期投放建议

1. 独立计划&预算，与其他投放分开；

2. 同一人群包不要同时投放三个以上的单元；

3. 初期设置相对高的ACP获取系统认可，维持一段时间后，再逐步优化调整；

4. 不建议设置过多的定向方式（投放时间，地域除外）；

5. 每个单元不少于三套物料，五套以上为宜，三图样式为佳。

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二、优化建议

2.1 种子优化

如果期望有超过1w+以上的精准投放，建议使用覆盖数超过1W的种子（即原始种子在5w-10w）左右来做扩展。

种子人群本身的质量会直接影响到扩展人群的质量。物料质量及出价会对流量有很大影响。

一般覆盖100w的人群可以会有上千消费，1000w会有上万消费（前提是种子覆盖数不能太少）。

2.2 搭建优化

建议新建计划或账户投放。不建议用ctr低的旧计划切换成Lookalike定向投放。

20点至24点为黄金转化时段，尽可能的调整预算或出价，覆盖这部分时段。

2.3 投放优化

创意要保持一定数量并及时更新，同一创意投放有频次限制，时间久了会出现展现和点击衰退。

投放过程中可以根据效果对出价进行调整，但每次调整幅度不宜过大，否则可能会导致波动较大。

口说无凭，

看看这三个客户的Lookalike优化案例，

转化率最高提高了31%！

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