现在的百度推广相比以前而言，推出了很多机器代替人工的工具，比如OCPC以及DMP人群包，而再系统逐渐取代人工的今天，我们除了要迎合趋势，也需要掌握好运用好这些工具的技能和觉悟，很多人对于百度推广DMP人群包都不知道怎么用才比较好，所以今天，百度推广开户运营公司就来跟大家聊一聊百度推广中如何用好DMP人群包，相信对大家了解百度推广开户运营有所帮助。
谛梯时代认为要运用好百度推广的DMP人群包需要掌握以下3点L，如下：
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TGI数据
所谓TGI，是比较当前人群和普通人群在不同属性上差异大小的一种度量衡。类似于控制组与曝光组的概念，普通人群，也就是俗称的普罗大众，就是控制组，而DMP中选定的人群，则是曝光组。二者的差异用TGI来表示。
比如，上面的例子中，假如我的读者的职业为IT的人的TGI是1.8，那么意思是我的读者中的IT职业者的比例，比普罗大众中的IT职业者的比例高1.8倍。
不过，很多地方把TGI的倍数，乘以100进行计算。上面的例子中，IT职业的对比，我的读者人群对比普通人群，TGI应该是180。所以你可能看到有TGI不同的表示方式，乘以100的应该是更标准的方法，但二者都不算错。
GI：即Target Group Index（目标群体指数）
TGI指数= [目标群体中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例]*标准数100。
所以，上面关于我的读者的画像的例子，要是加入了TGI就会有不同的解读。例如，在兴趣中，我们发现排名第二的兴趣是美容美体，但是，跟普通人群的TGI相比，这个TGI如果是0.3（或者用标准数100乘了之后，是30），那就说明虽然美容美体是第二大兴趣，但是相比普通人的感兴趣程度，那可差了远了。
于是，如果没有TGI数据，营销策略肯定是要投广告给美容美体人群的。但没想到，追踪了TGI数据后，却显示美容美体人群反而更多是普通人，所以这个广告的策略恰恰得反过来，不能这么投给美容美体人群，这些人并不是目标人群。
这就是DMP的一个陷阱，特征比例强的某个属性，并不能直接得出要投放广告给他们的结论。这个道理其实很容易理解：宋星的读者都喜欢美容美体，但喜欢美容美体的人却并不一定都是宋星的读者。你投广告选择美容美体很容易大大滴浪费钱。
所以，TGI是DMP画像的一个必须有的指标，如果不能提供TGI，这个DMP的画像基本上可以认为啥用也没有。
如果选定人群的某个属性排名很靠前，且TGI相比普通人群非常高，那么得出对这群人进行投放的结论，才说得过去。
这说明TGI很有用。
但TGI虽然有用，却只是给出了一点点基础性的数据，可以给我们一些洞察，但离“胜利”其实还差得远。例如，如果我们看到下面的数据，我们会发现，即使加入了TGI，世界仍然“很不美好”。
上图展现了“画像数据”的某个维度，即广告覆盖人群的app使用情况。遗憾的是，这些TGI数据并不非常显著，似乎只有右数第二个app是大家“嫌弃”的，因此广告主能得出的
结论，最多就是不要在这个app上投放广告，仅此而已。这样的结论，等于没有结论。
这说明TGI并不总是能帮到我们。
2.对比，是使用画像的基本方法
既然只靠TGI无法帮助到我们，因此，我们需要在TGI的基础上用到更多的方法。无论多么fancy的数据工具，利用这些工具的时候，都必然会遵循一些一点也不fancy的基本方法。
这些基本方法中最重要的两个，一个是细分，一个是对比。事实上做细分，也就是为了对比。使用DMP的画像功能，必须要做细分，才有价值。而所有DMP常用细分中最重要的细分，是按照“行为”所做的细分。
所谓行为，对于广告投放的受众而言，有三大类：曝光、点击、流量行为。所谓流量行为，是指广告投放出去引来流量之后，这些流量在落地之后（进入网站、H5或是app等）的行为——浏览、点击、转化等等。现在我们看一个例子：
一次投放，有100万个曝光，1万个点击，5000个网站上的访问，100个提交自己的购买意向。
这实际上就天然带来了四个人群。而四个人群，是父集（曝光人群）、子集（点击人群）、孙集（访问人群）、重孙集（意向人群）的关系。这四个人群的画像应该作对比。比如，下面的数据。
有意向的人群和曝光人群，有比较大的差异，凸显在意向人群的年龄普遍高于30岁。这对于投放来说，是重要的指导线索。
又如下面的数据。
意向人群TGI最显著的是淘宝和支付宝，而曝光人群则更喜欢抖音。这，也能给我们很多insight。
有了这些细分的对比数据，投放策略应该怎么定，就比不做细分的时候，要清晰多了。
3.哪些是我们常用的画像人群对比项目
所以对比很重要。下面是利用DMP画像数据时，常用的细分人群对比项目：
Demographics数据（后面简称Demo）
性别、年龄
地域，尤其是城市分布
一二线城市 和 三四线城市的 demo TGI有没有差异
地理位置——是否有在城市的繁华（贵）的地区活动（不仅仅只是城市）
细分行为的人群分组对比
曝光人群的demo vs 点击人群的demo
不同曝光频次的人的demo 对比
不同点击频次的人的demo 对比
点击人群和对我们商品感兴趣人群的demo对比
投放人群 vs 购买人群：利用电商平台DMP如品牌数据银行数据（可能有样本的偏差，但聊胜于无）
兴趣数据和细分人群的兴趣数据
曝光人群兴趣数据 TGI
点击人群兴趣数据 TGI
一二线城市 和 三四线城市的 兴趣TGI
兴趣数据包括：
平时使用app的差异：不仅仅是app本身，还有使用时间的差异
其他购物上的差异（电商提供）
DMP中的标签（但不能确定是否准确度高）
运营商可能能提供的数据
不同商品之间的差异对比
Demo角度的差异：曝光人群、点击人群、转化人群
兴趣角度的差异：曝光人群、点击人群、转化人群
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