深入解读“受众信号进阶功能”优化指南

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一、背景与定义

“受众信号进阶功能” (Audience Signal) 是谷歌推出的一项全新功能，主要适用于希望提升广告效果的应用推广 (App Campaign for Installs, 简称ACi) 广告主。

通过引入谷歌数据源并结合广告主提供的一方数据，受众信号进阶功能可将自定义信号融入到机器学习模型中，显著提高广告的投放精准度和效果。

这项功能当前支持安卓端的ACi广告，并在Beta版本中适用tCPA出价类型，其他出价类型如tROAS已经支持，未来预计将扩展至iOS和其他出价类型。

二、受众信号的核心优势

在ACi广告中使用受众信号功能，可以帮助广告主实现以下主要目标：

1. 优化投放成本与转化率：通过精准匹配潜在用户，该功能有效降低广告成本，同时提升转化效果。
2. 提升广告表现的灵活性：广告主可以根据自身需求提供特定的用户数据（如设备ID、应用列表等），灵活打造不同类型的目标用户。
3. 增加用户黏性：通过数据分析和精细化人群定位，可以获取更具忠诚度的用户，进而提升广告的持续效果和品牌的长期收益。

三、适用场景与对象

“受众信号”适用于对用户类型有明确倾向的广告主，尤其是希望在广告投放时进一步优化用户定位的客户群体。在受众信号进阶功能的支持下，广告主能够利用用户画像及标签等自定义信号，以帮助机器学习模型快速识别和锁定潜在用户，从而提高广告的精准投放能力。

适用对象包括：

• 有明确目标的广告主：对潜在用户画像有清晰需求的客户，能够通过提供定向信号实现优化效果。
• 数据分析驱动型广告主：具备一定数据资源的广告主，可以通过用户数据直接为广告优化提供支持。
• 高ROI需求的广告主：广告投入成本和收益要求较高的客户群体，如电商、社交、金融等行业的广告主。

四、操作步骤

1. 创建Audience Signal列表：广告主需要在AdGroup广告组级别创建受众信号列表，包括设备ID、Firebase列表、邮箱等数据类型。列表生成后，可以进一步自定义用户分组和优化指标。

2. 自定义细分：受众信号进阶功能支持多种细分数据源，如谷歌搜索关键词、App下载数据、网页浏览URL等，广告主可以根据目标用户的不同行为轨迹建立个性化的用户细分模型。

3. A/B测试优化：广告主可以通过A/B测试设置对比组和实验组，并通过60%以上相似素材及同等预算设置，来评估不同广告组的表现，以便优化广告效果。

五、主要应用场景

根据不同行业和目标受众类型，受众信号进阶功能适用于广泛的垂直市场。以下为各行业推荐的受众信号配置：

1. 社交类：基于高留存用户、特定性别、兴趣标签等数据，可以精准匹配目标人群，降低CPI并增加高质量用户的转化。
2. 金融类：通过锁定低风险、高信用评级的用户，可以有效提升注册转化和优质客户群体的吸引力。
3. 游戏类：通过定向高净值付费用户和长期高LTV用户，有助于提升用户黏性和付费转化率。
4. 工具类与内容类：通过兴趣标签、年龄段、婚姻收入状况等标签优化内容推荐，提高用户留存率和忠诚度。

六、案例分析

在实际应用中，受众信号进阶功能在广告优化方面表现出色，具体表现在：

1. CPI显著下降：根据测试结果，广告组成本在两周内平均下降77%，特别是在纯文字广告系列中的降幅尤为明显。
2. 优质用户增长：实验组用户留存率较控制组增加12个百分点，短期内即取得显著成效。
3. 高质量用户次留增加：实验组中用户次留率持续增长，周增长平均提升5.5个百分点，进一步显示了该功能对优质用户获取的支持。

七、优化策略与建议

1. 多信号叠加优化：建议广告主尽可能叠加多种信号，如搜索关键词、应用下载、兴趣标签等，以确保机器学习模型获取更多维度的信息，提升精准度。
2. 定期数据更新与刷新：在不同投放阶段，广告主可以根据用户反馈和数据表现更新列表内容，确保广告定位的持续优化。
3. 地域和语言优化：通过对不同区域、语言的细分和自定义设置，广告主能够更加精准地触达全球市场中的潜在用户群体。

八、总结

受众信号进阶功能的推出，帮助广告主在数据驱动的广告环境中实现更高效的用户定位和投放优化。

主要是用户兴趣网站，用户使用过的类似竞争对手产品，这些能够很好的定位到精准人群，尤其是在现在隐私越来越重要导致的定位越来越不精准的情况下。

通过在不同细分市场中的实践应用，受众信号进阶功能在成本优化和用户转化率提升方面均取得了显著成效。