3种思路，打造用户画像的标签体系.pdf

用户画像的构建是互联网营销和数据分析中一个重要的环节，它根据用户的网络行为和人口统计特征来推断用户的兴趣和需求，从而为营销决策提供依据。用户画像的概念已经深入人心，但其标签体系的设计却是构建用户画像过程中的重中之重。在设计一个有效的标签体系时，我们可以从三种不同的思路出发：结构化标签体系、半结构化标签体系和非结构化标签体系。 结构化标签体系的设计类似于建立一个有层级的树状结构，它把用户行为和特征归类为清晰的层次和父子关系。这种标签体系的突出优点在于其规整性和易于解释性，特别适合于面向品牌广告主的广告投放。例如，性别和年龄这类静态信息就是结构化标签体系中典型的标签。结构化标签体系通过有序的层级划分，使得用户画像在数据检索和理解上更为方便。然而，这种方法也有局限性，它通常难以囊括更为复杂和动态的用户行为特征，例如用户最近是否打算旅行或者购买何种价位的汽车，这类动态信息在结构化标签体系中难以得到充分体现。 半结构化标签体系则放宽了对标签规整性的要求，更注重标签的实用性，尤其适用于效果广告。在这种体系下，标签不一定具有严格的层级结构，而是可能在行业内部展现出一定的并列关系，而每个行业内部的标签设计更看重实际效果，即“捕鼠的猫就是好猫”。半结构化标签体系在操作上虽然难度增大，但在某些环境下，如机器决策的个性化重定向广告中，其效果可能更为显著。 非结构化标签体系则不追求标签间的层级关系，每个标签独立存在，反映用户的特定兴趣。这种标签体系的典型例子包括搜索引擎广告中使用的关键词，以及社交平台上用户兴趣标签。非结构化标签由于其灵活性和直接性，尤其在搜索广告市场中占有重要地位。关键词和兴趣词的选择和优化已形成一套成熟的方法论，对搜索广告的效果至关重要。对于非结构化标签，没有太多的标签设计需求，但针对具体行业的深入研究是至关重要的。 在具体实施用户画像标签体系时，了解用户的决策过程是关键。以汽车行业为例，购车的用户首先会考虑价格因素，即预算范围，其次是车型的选择，如家庭用车更可能选择七座车型，而单身或年轻用户可能偏向于跑车。只有深入研究了用户在不同行业的决策逻辑，才能设计出真正符合用户需求的标签体系。 总结以上内容，用户画像的标签体系设计需要兼顾检索的便利性和实际效果的显著性，这在不同的应用场景下有着不同的重点。产品经理在设计标签体系时，应避免形式主义，而应深入了解目标用户群体和行业特征，构建符合实际需求的半结构化或结构化标签体系。最终，用户画像的构建和标签体系的设计都应服务于为用户提供更加个性化和精准的服务与营销。