磁力万象 DMP是一个把分散的多方数据进行整合统一的技术平台，目前具备多维标签、人群分层、画像洞察、运算人群以及投放报表等功能，可以有效地帮助广告主结合自身投放需求，精准锁定目标人群，最终达成签约购买等营销目标。
本文主要分成两个部来介绍磁力万象，首先会针对磁力万象的实际操作，从圈选人群、精准投放、优化迭代进行详细介绍，最后再针对磁力万象DMP的五个标签体系做补充说明。
一、磁力万象的实操：圈选人群、精准投放、优化迭代
首先，我们将通过广告投放的全流程，来认识磁力万象 DMP 的实际操作步骤：
1、圈选人群 2、精准投放 3、优化迭代。
首先是圈选人群，目前磁力万象支持3类圈选人群的方式，第1类是自定义人群上传，用户可以在人群管理页面点击上传人群，即可上传一方人群，目前支持 IMEI、IDFA等格式。
- Step1单标签新建人群：用户可以在标签专区选择感兴趣的标签进入人群包生成页，或者在人群管理页点击新建人群，进入新建人群包的页面。
- Step2细项设置：在新建人群包页面完善人群包的配置，主要就是勾选标签的一些细项，然后填写人群包名称点击生成人群，即可成功生成一个人群包。
标签组合运算新建人群包
- Step1新建人群包：左图，在人群列表点击运算人群之后，在页面中选择已有人群，通过人群列表里已存在的人群进行运算，也可以在这个页面直接圈选标签去生成一个新的人群包去进行一个运算
- Step2通过分层做并举运算：右图，这里选择的就是用列表里面已经存在的人群包（1），再用居住分层这个标签新创建的人群包（2）去进行一个并举运算。
- Step3排除定向人群：最后，排除掉了 31以上的年龄人群，也就是说最后我这个人群包生成出来，它是不包括我所勾选的这三个年龄段的一个人群的，这就是所谓的交并差及运算。
1.1.3 圈选人群：三方精选、主题专区人群
第三类方式是三方精选、主题专区人群。
这边直接点击添加到人群列表之后，就可以在人群管理页面我们的人群列表里面看到这个人群包了，就可以进行后续的使用了。
电商专区它主要就是提供电商营销场景以及一些专属的人群，定向为广告主提供一些解决方案，它主要可以提供像品类意向人群、直播引流人群、品类高购买欲人群、直播带货人群以及促销敏感人群这样的电商行业或者电商场景的专属的这么一个人群，可以和日常电商推广、电商活动促销、货品上架等营销场景去进行适配，为广告主解决投放上的问题。
1.2.1 精准投放：投前准备-上线、推送、扩展人群包
以上已经介绍完了圈选人群的全部流程，那么我们在流程圈选人群完成之后，就要进入到我们的精准投放的环节了，首先是投前准备。
因为不管是从标签运算还是从一方上传，或者是你在主题这专区里面添加人群包，它在进入到人群列表之后都是属于一个未上线的一个状态，我们需要在人群管理页面去点击上线按钮，人群包上线之后才可以在 DSP 使用。
人群包上线之后，除了可以在 DSP 里面进行使用，点击推送按钮就可以将人群包推送至其他的平台和账户，这边
要注意的是跨主体推送以及二次推送这个是需要开白名单才能使用的。 Step3扩展人群包
有的时候我们选择标签或者说生成完人群包之后，会觉得人群包的量级它可能不满足于当前的投放需求。
为了保证人群覆盖的一个时效性，数据都是天维度进行更新。
这边有几个注意事项需要大家注意一下。
首先是，我们要根据自己的需求去选择一个扩展的场景，可能是信息流广告场景或者是商家滑大屏广告场景。
其次是，只有覆盖量在 1000 万到 3000 万之间的人群包才可以进行一个扩展。
当中的人群包定向分为自定义人群包定向、智能定向等2种。
- 定向，顾名思义就是我们在广告投放时所定向的一批人群。
- 排除，在投放广告的时候，不想要让某一些人某一类人看到我们的广告，就可以选择这一个选项。
- 同时定向排除，这个是组合逻辑，不管是选择哪一个，都可以在下拉列表里面选择我们的人群包。
- 然后这些人群包就是刚刚所介绍的我们在 DMP 平台里面所进行了上线怎么操作的一个人群包。然后这里面要注意一些细节，就是说付费人群包它是不支持同时选择多个来源的付费人群包的。
- 行为意向，这跟DMP 板块里面介绍的行为意向，逻辑是一致的，这边除了可以自定义行为意向之外，我们也可以选择系统优选这么个功能。勾选系统优选之后，系统会基于广告的一个行业，以它的一个创业信息来帮助广告主去进行一个优选标签。
- 商业兴趣，这边用户也可以自定义选择商业标签，标签按兴趣类目进行一个展示。然后也可以选择智能推荐。系统会根据广告的一个行业以及它的创业信息，来帮助广告主去进行一个智能的一个优选标签。
1.3 优化迭代
从人群圈选再到精准投放，那么我们整个广告的投放的链路就已经完成了80%，剩下最后一个部分就是需要广告主去对于投放效果进行一个归因分析。
- 受众分析，主要就是基于广告主的历史投放的一个数据，对于用户的属性行为意向、快手达人进行一个比较好的一个展示。
- 标签推荐，会根据点击效果和转化效果去为广告主去推荐一些优质的标签。广告主可以用这些优质标签组合生成新的人群包去进行一个使用。
然后基于上述的几个分析模块，广告主可以去迭代自己的一个投放策略，比如：拓展相似人群、调整人群定向策略、适当调整预算、以及优化创意素材。
二、磁力万象 DMP 的标签体系
最后为大家系统地介绍目前万象 DMP 的一个标签体系，现在主要是分为用户基础数据、用户行为数据、行为偏好数据、广告行为数据、用户兴趣偏好等五大类。
第一类是用户基础数据，主要包括一些性别、年龄、地域设备、价格平台、网络设备等属性标签。最近我们也新上了大众消费意向、财产状态、居住分层这种跟用户收费、收入或者说消费能力等相关的标签。
然后是大宗消费意向，这个就是用户在快手的消费行为进行一个预测，比如买车、买房、租房、装修。然后再一个就是财产状态，目前主要针对的是否有车和是否有房，用户可以自由组合成有房有车、有房无车、无房有车等标签进行一个投放。
最后一个是就是最后一个就是分层，居住地类型这边主要包括城乡镇，然后以及居住地等级的主要是按照我们的新一线二线城市这么来进行区分的。然后豪华小区居住小区水平就是分为了豪华高级，中级以及普通。
2.2 用户行为数据
这边也有一个详细的一个定义，大家可以参考一下用户行为数据，这边为大家介绍一下快手网红这个标签。
第二类是用户行为数据，这边主要就是基于用户的某种特定行为计算并进行的一个标签的定义：主要的包括就是快手网红，这个就是对他在快手里面关注的一些网红之类的一个分类、然后就是移动应用安装快手使用的一个活跃度，他的一些行为意向等。
直播互动是按照近 30 天的直播观看直播评论打赏等行为进行一个加成，计算用户行为数据。 以下为大家介绍的第二个标签叫行为意向，行为意向又可以具体拆分为行为定向和意向定向。
- 行为定向，它主要是覆盖在特定场景，有特定行为的用户，偏重于刻画用户的历史行为，广告主可以根据投放需要去选择不同的数据维度，主要包括社区 App 推广社区主要就是对于短视频和资讯产生过浏览、点击观看等行为的用户。推广场景主要就是对广告产生过行为的数据，可能包括点击广告连接、浏览广告素材等行为。 App 场景就是发生过 App 相关行为的用户，比如安装下载、活跃激活等，目前也支持时间维度的一个选择，最高是支持 180 天。广告主可以通过类目词的方式去选择行为定向，或者是直接添加关键词。
- 意向定向，主要是覆盖对某类产品或者服务有意向的用户，偏重于刻画受众对于某些产品或者服务的购买或者是参与的一个意向。它不同于行为定向的它是对于用户未来的一些购买或者是参与行为的一个预测，所以他没有跟行为定向一样的维度的一个选择。
用户行为数据下还包括移动应用安装、快手使用活跃度、应用渗透率等三个标签。我们这边也为大家详细介绍一下。
- 首先是移动应用安装，这边主要就是用户安装 issue 的一些行为数据，主要包括当前、近期安装以及近期卸载这么一个选择。然后在应用维度上面，我们支持按应用分类去进行选择，也可以按照应用名称去进行一个定向。
- 然后就是快手使用活跃度，这个就是表示用户在使用快手的一个频率。我们根据他的一个排名比例给它定为了重度、中度和轻度。
- 最后是应用渗透率，根据用户安装某类 App 综合计算得到也是类似的，分为了高渗透率、中渗透率和低渗透率。
2.3 行为偏好数据
第三类是行为偏好数据，这个就是基于用户对于快手某行业兴趣进行的一个标签定义，包括农业、汽车、教育、新闻阅读、旅游出行这些行业。
2.4 广告行为数据
第四类是广告行为数据，这个就是基于用户对广告产生的特定行为或者兴趣所进行的一个定义的人群。主要现在分为是金融广告转化、行业分类、商业兴趣以及它的产品关键词。
广告行为数据主要包括四个标签，首分别是精准广告转化行业分类、商业兴趣和产品关键词。精准广告转化就是广告主历史投放的投放广告的已转化人群。
这两个标签可以对于广告主来说，可以对于已触达人群进行一个再营销的或者制作排除包，这样在以后的投放中去进行一个使用。
然后就是商业兴趣，这个是模型根据广告用户行为判定的，它是一个对于商业类目感兴趣的一个人群。最后一个就是产品关键词，基于用户对于广告的多维度行为定向圈定，对包含某关键词广告创意感兴趣的一个人群。用户兴趣偏好数据。
2.5 用户兴趣偏好数据
这个页面我们可以看到，首先我们是会选择一个商品的品类，目前是支持一个七大类的一个商品，后续也会不断地去对它进行一个扩展和完善。
然后就是意图的一个选择，广告主可以根据自己的需要，可能是涨粉，也可能是他定位一些购买人群，去选择一个潜客拉新或者一个提升转化。
最后一个就是对于用户的一个行为类型，就看广告主他需要的是一个视频人群还是一个直播人群，综上三个维度组合起来，就可以形成一个购物意图的一个人群包，就可以在广告投放中进行一个使用了。
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