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地域人群分析报表解读说明

【地域人群分布报表的整体说明】
 
地理位置维度:和地理位置定向一样,现在人群分布的地域报表也支持区分“近期在”、“常住”、“旅行到”和“去过”4个维度。
 
◆若您的广告中使用了地理位置定向,并同时勾选了多个维度,由于不同维度之间定向逻辑是“或”的关系,有一部分人群可能重合,因此当您查看单一维度地域分布报表时,地理位置分布报表数据可能看到跨维度导致的区域差异,也有可能单一维度分布报表数据仅是广告分布报表数据的一部分。
 
◆人群分布报表里面的数据仅供地域分布参考,不要和广告层级的效果报表进行比较。有数据误差。
 
【地理位置维度详解】
 
不同的地理位置维度,可以理解为一个用户身上的不同标签维度。

 
同一个用户身上很可能会同时包含多个不同维度的地理标签,因为某一个用户可以常住在上海,当前也还在上海;但另一个用户也可能常住在上海,而当前在深圳(出差或者旅行)。
 
不同的地理位置标签维度的详细定义如下:

 
常住在这里的人最近一个月居住在该区域的人。
 
近期在这里的人当前或最近1~2天位置在该区域的人。
 
旅行到这里的人旅游或出差来到该区域的人,并且近一个月常住地不在此。
 
去过这里的人最近一个月去过这里的人。
 
【地理人群分布报表解读建议】
 
整体:建议报表查看维度,与广告选择维度一致。
 

●如果广告投放选择“常住”,那么建议报表分布也查看“常住”,这样更具有参考性。否则由于用户的流动性,维度不对应可能会出现较大的区域分布差异。尤其是在春节、国庆等长假前后,该差异会更加明显。

 

常住在这里的人:
 

●部分用户,存在跨城通勤等情况,一个用户身上可能同时含有多个“常住”标签。

 

●由于一个用户身上可能同时含有多个“常住”标签,因此报表的加总曝光/点击数会存在重复计算的情况,导致最终占比总和超出100%,但您的广告曝光、点击不会被重复计算与扣费。

 

●同样由于一个用户身上可能同时含有多个“常住”标签,报表分布里会展示该用户所有的常住地,因此会有少量区域可能不是您主动投放的区域。这只是因为用户身上的额外标签被额外展示在分布报表里了,并不影响定向和扣费逻辑。投放时没有选择的区域是不会被定向到、被扣费的。

 

近期在这里的人:
 

●如果您没有在投放时选择“近期”维度,而报表查看“近期”维度,那么分布区域会和您的选择区域有差异。这是由于用户具有流动性,例如出差、旅行、返乡等情况下,用户的“近期”所在地与用户的“常住”所在地会有差异,在长假、春节等特殊时间点会更加明显。

 
旅行到这里的人:
 

●由于旅行用户占大盘中用户比例较小,因此如果您投放时选择的不是“旅行”维度,而报表查看的是”旅行”维度,可能在结果中看到较高占比的“未知”数据。

 
去过这里的人:
 

●用户过去一个月可能去过多个区域,因此一个用户身上可能同时含有多个“去过”标签。

 

●由于一个用户身上可能同时含有多个“去过”标签,因此报表的加总曝光/点击数会存在重复计算的情况,导致最终占比总和超出100%,但您的广告曝光、点击不会被重复计算与扣费。

 

●同样由于一个用户身上可能同时含有多个“去过”标签,报表分布里会展示该用户所有的去过地,因此会有少量区域可能不是您主动投放的区域。这只是因为用户身上的额外标签被额外展示在分布报表里了,并不影响定向和扣费逻辑。投放时没有选择的区域是不会被定向到、被扣费的。

 

●该维度的数据量比较多,分布需要抽样,因此地域分布数据与广告报表数据存在差异,仅作为地域分布参考,实际数据以广告报表数据为准。

 
【常见地域分布报表的解读示例】
 
为了方便您更便捷地理解和使用“人群分析”地域报表功能,以下将一些常见分布报表举例列出,便于您解读自己的数据分布。
 
示例1:
 
假设广告主对某广告A使用地理位置定向进行投放,并且地理位置定向选择了“深圳市”,并勾选“常住在这里的人”、“近期在这里的人”。
 
该广告A一共被3个用户看到,即带来3个实际曝光。用户画像详情如下:
 

 
如果广告主查看该广告A的人群分析报表,并选择地域分布为“常住在这里的人”维度,会看到以下城市分布数据:
 

 
如果广告主查看该广告的人群分析报表,并选择地域分布为“近期在这里的人”维度,会看到以下城市分布数据:
 

 
示例2:
 
假设广告主对某广告B使用地理位置定向进行投放,并且地理位置定向选择了“深圳市”,并勾选“常住在这里的人”、“去过这里的人”。
 
该广告B一共被3个用户看到,即带来3个实际曝光。用户画像详情如下:
 

 
如果广告主查看该广告B的人群分析报表,并选择地域分布为“常住在这里的人”维度,会看到以下城市分布数据:
 

 
如果广告主查看该广告的人群分析报表,并选择地域分布为“去过这里的人”维度,会看到以下城市分布数据:
 

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