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🗣 Wd提问: 关键字广告用户画像构建

🤖 Ai回答:
关键字广告（Search/Keyword Ads）用户画像的构建，本质是把“搜索意图”翻译成“人”。和传统画像（年龄、性别、地域）不同，它更关注“此刻想买什么、为什么买、愿意花多少钱”。下面给出一套可直接落地的 6 步法，兼顾 B2C 与 B2B，兼顾 Google/百度/抖音/亚马逊等多平台。

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1、把关键词拆成三层意图
1、功能意图（Functional Intent）
例：降噪耳机、防水等级 IPX8
2、场景意图（Situational Intent）
例：送男友生日礼物、地铁通勤用
3、价值意图（Value Intent）
例：500 元以内、性价比、旗舰款

用正则或 NLP 把关键词映射到三层，形成“意图标签库”。
工具：Google NLP、百度 EasyDL、jieba+自定义词典。

2、把点击/转化日志变成“行为 DNA”
维度：
• 搜索词 → 意图标签
• 广告位（Top1/右侧/信息流）
• 转化深度（加购、下单、留资、到店）
• 时间（工作日午休、周末深夜）
• 设备（iOS/安卓/PC）

用 BigQuery/MaxCompute 建宽表，一行=一次搜索会话，字段=上述维度+转化结果。

3、用序列模型找“意图路径”
把同一 cookie/设备号/手机号 7 天内的搜索词按时间排序，输入 Transformer/BERT4Rec，输出两类向量：
• 短期意图向量（最近 30 分钟）
• 长期兴趣向量（7 天聚合）

离线训练，线上用 Faiss 做 ANN 召回，毫秒级输出。

4、把向量聚成可解释的“人群包”
聚类算法：UMAP+HDBSCAN（比 K-means 更易解释）。
典型人群示例（B2C 耳机）：
A、通勤降噪实用派（功能+场景双高，价格敏感）
B、数码发烧友（功能+旗舰，客单价1500）
C、礼品猎手（场景=礼物，转化周期 1-3 天）
D、比价徘徊者（多次搜索“XX 耳机评测对比”）

每个包输出 3 个关键词+3 个卖点+1 个落地页模板，供投放同事直接调用。

5、把人群包喂给投放系统
• Search Ads：把人群包做成“自定义意向受众”或“RLSA”名单，竞价系数+30%。
• Feed Ads：用人群包做 Look-alike 2%，冷启动成本降低 20-40%。
• 动态创意：根据短期意图向量实时拼装标题，CTR 提升 15-25%。

6、闭环迭代
指标：
• 画像覆盖率 = 有画像的展现 / 总展现
• 画像准确率 = 预测人群包 CTR vs 实际 CTR 的 AUC
• 业务 ROI = 人群包带来的 GMV / 人群包消耗

每周跑一次增量训练，把转化数据回流，两周内 ROI 提升曲线趋于平缓即可冻结模型。

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附：B2B 快速变体
把“关键词”换成“搜索词+官网行为+白皮书下载+线下展会扫码”。
意图三层改为：
1、业务痛点（例：数据孤岛、合规审计）
2、采购阶段（认知→评估→选型→谈判）
3、决策角色（技术经理/CIO/采购）

其余步骤不变，只需把转化事件改为 MQL→SQL→成交即可。

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一句话总结
关键字广告用户画像=“用搜索词解码意图→用行为序列补全故事→用聚类把故事讲成人话→用人群包把故事卖成钱”。

Ai作答

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