从上一篇知道如何了解广告目标人群画像，今天来聊聊，如何在广告平台上对目标人群进行定向。
以某少儿兴趣教育类在线课程的广告为例，首先我们需要进行目标用户的人群画像分析，什么样的人会去报名少儿兴趣教育课。少儿兴趣课第一反应那肯定是少儿喜欢的啊，把广告投给少年儿童，那不出问题了么，有哪个少儿会主动给自己报班的，再说少儿能有钱买课吗？
一定是家长人群才会给小孩子报班，老年人行吗，也许有的老年人会玩手机，其中也可能有部分会在线付费购课，那只是极少个例，因此我们的目标人群一定要锁定在少年儿童的爸爸妈妈。
那么还有什么需要考虑到呢，比如在对子女教育方面，通常妈妈会更加在意，另外兴趣教育通常是一笔不小的开销，不是每个家庭都能负担起的，那么我们可能要考虑到人群的付费能力，消费水平，甚至所在城市，手机品牌，通常一二线城市，使用苹果手机用户普遍收入较高。
因此，我们可以开始在广告投放平台开始选择定向了
1.性别：女性
2.年龄：30-45岁
3.地域：一二线城市
4.兴趣：少儿教育、儿童教育、学习、网课、培训班、成绩、兴趣培养等
5.手机品牌：苹果
6.消费水平：高消费
7.婚姻状态：已婚
以上这种定向方式，确实足够精准，但是我们发现预估覆盖人数极少，再加上这部分人群通常是其他广告主都愿意抓取的人群，竞争难度非常大，几乎是跑不出量的。
因此我们需要在条件允许的情况下，把定向适当放宽松一些
1.性别：不限，男性也会给孩子报班
2.年龄：30-45岁，硬性条件，这部分年龄段正好是家长人群
3.地域：一二三线，可以适当放宽些，其他城市也会有消费能力高的人群
4.兴趣：系统推荐，现在投放系统越来越智能，通常可以完全交给系统来设定
5.手机品牌：不限，安卓用户也有消费能力
6.消费水平：不限，通常媒体对消费水平的分析能力比较有限，覆盖人数极少
7.婚姻状态：已婚，有孩子是前提，不能更改
通常定向覆盖人数至少要3000万以上才比较容易跑量，随着现在广告系统的智能化以及人群模型算法的优化，需要精准定向的场景也越来越少，需要做的就是在必要定向的情况下，尽可能放宽其他定向，系统会智能帮你寻找潜在转化人群。
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