有人说人群精准成本低，有人说通投容易拿量，我……
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上一篇 “定向调整一下”“我？？？”（还没看过？来回看一下）
讲定向是什么的时候，我们提到过头条广告投放一个明显的特点是智能，主要依靠模型自动找人。而模型可以简单理解成“特征+人群范围”
那这篇我们来讨论一下，在头条智能找人的前提下，我们要怎样设置定向。
是否设置定向的标准
定向的意义是帮助模型找人，也就是在投放初始阶段圈定一个范围，帮助模型“认人”。那要不要帮助模型认人的标准就可以是：
你和模型谁找的人比较准？你有多大把握？
找到目标用户的过程可以用这个公式来表示：
找到目标用户量=转化率*人群范围
你加了定向就减小了人群池子，人群范围变窄；如果你找到的特征不一定比系统通投找的特征准，还不如不设定向，看你的把握有多大。
比如你找了一个抖音的大V拍广告，希望投放给他的粉丝，这时候你用人群包“明确圈定”关注他的人，一定比系统自己去找到他的粉丝精确。
”
你会比较有把握的典型场景：
所有已经转化的人群做排除，这你是非常确定的；
已转化人群做拓展，这个精准度也比较高；
行业人群包-例如游戏付费、贷款意向人群，也都是确定的数据积累；
这些场景你都可以用定向来帮助模型找人。
“你的把握有多大”还跟推广产品和转化目标关系很大：
媒体做广告投放就是不断了解用户、了解广告的过程，把用户和广告做匹配。历史投放数据越大，媒体对用户和广告的了解越多，特征识别就越精准。
如果你推广一款游戏转化目标是付费，特征就比较难找到，可以用人群包或系统推荐定向干预；
如果你推广贷款产品转化目标是注册，媒体已经有大量行业数据，特征就比较好找到，可以放开定向；
定向宽窄的两个思路
关于“人群精准成本低，通投容易拿量”的矛盾，我们可以参照头条系统推荐定向的逻辑：
兴趣定向所选的人群会根据投放效果实时动态调整，并逐步放开兴趣定向。
有两个思路：
1）先窄后宽
你觉得系统找人比较难的，设置定向帮助模型找到特征，先用行业人群包或已转化用户做拓展，有一定数据再放开。如果一定要给一个粗略的参考值，可以在计划累积30个以上转化之后放开。
比如投放贷款产品“借你钱”：
产品要求凭信用卡借款，就可以定向”互联网金融-有信用卡”
再加上“行业分类-银行产品&网贷平台高精度人群”
ps：下面的这些转化目标也可以全选。全选的话是7495541。差20多万人，占比很小，影响不大。
然后可以把这两个人群包取并集。也可以取交集，这样人群范围就比较小，只有200万，要留意提升一些出价。
贷款产品“借你钱”参考定向方案
必选：
互联网金融-有信用卡
过滤已安装、排除已转化、限制系统最低版本
可选：
行业分类-银行产品&网贷平台高精度人群
性别：男性
计划有一定数据累积了，可以将两个可选项逐步放开，这样最终人群在6千万以上，覆盖量是充足的。
预估覆盖人群建议不低于1000万，低于需要留意出价让计划能拿到量。
关于定向还有一点想强调的：
在窄定向的时候，不建议“较劲”，能“自圆其说”即可。不存在“这样做是对的、100分，那样做是觉得错的、30分”的情况。大部分时候你看不到分数——计划干脆就不花钱。即使花钱，计划也有很多影响因素，未必是“某一个定向”导致的。所以很难对定向下结论——谁比谁好。
你一般只能发现哪个定向大方向上很好用（用这个类型的定向计划容易投起来），无法判断“什么定向”一定不好用（大部分计划都投不起来，不知道是什么因素导致）。
定向本来就是一个模糊的东西，拿上面的例子来说，银行产品本身就包含贷款和理财两类产品，而这两类人区分很大，媒体方没有再做细分；在定义用户是高精度还是一般精度的时候，媒体也不可能做到十分精确，所以你觉得这样选大方向上逻辑是通的就可以了。
很推荐用开放的心态多尝试，一个产品可以有几组定向分别投放，做一段时间的数据观察再做判断。
2）一直宽
头条真的是可以不设定向的。在一些情况下完全依靠模型找的人就比人工准。
比如投放高德地图，受众范围很广，但现有产品基数很大，所以一定要做好排除。
“高德地图”参考定向方案
必选：
过滤已安装、排除已转化、限制系统最低版本
可选：
系统推荐
总结一下
你不加定向模型也会智能筛选人，那是否设置定向的标准可以是：你和模型谁找的人比较准？你有多大把握？
找到目标用户量=转化率*人群范围 你加了定向，人群范围就变窄；如果你找到的特征不一定比系统通投找的特征转化率高，那就没给系统帮上忙；
定向设置宽窄的思路：先窄后宽或一直宽
设置窄定向的时候不建议较劲，因为定向本身就是模糊的东西，没有绝对的对和错，最后能得出的是大方向上的结论（比如行业人群包很好用），很难确定地说“7天一般精度人群比90天高精度人群”精准度差，定向设置思路能自圆其说即可；
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