目标群体需求分析：这里一定要明确信息流广告的特性，明确信息流广告是如何来做到转化的，打个简单的比方：一般去大型超市购物，很少有只是购买了自己进超市预定购买的东西就去结账的，你总会被货架上的其他的东西所吸引而产生购买欲望。我一般喜欢把超出额外购买的东西称为感性消费。实际上在信息流做广告的转化也是为了让消费者在阅读新闻视频之类的信息时能够关注到你的产品，从而进行感性消费。那么在做目标群体分析的时候需要回答以下的问题：我的产品（服务）解决的是用户哪方面的痛点？用户为什么会关注到我的产品（服务）？我的产品（服务）是在什么场景下应用是最合适的？我的产品（服务）是用户按照解决方法的第几选择？用户的人群画像是什么？用什么样的角色发声是容易让用户容易接受的？这六个问题每个展开都会是一个很大的课题，需要你有一个良好的运营策划人员或者文案。通过这六个问题，站在用户的角度上进行思考，调研。而不是围绕着自己的产品属性来进行宣传。（当然如果你是常见日用品除外，像衣服裤子类的），以场景去打动用户，切身利益相关联去刺激用户关注你的产品（服务）。
广告图片的设计：接着就是为信息流广告设置好创意图了，信息流广告一般分为两个样式：三小图、大图，具体的图片规格是看渠道的要求的。每个渠道不一样，展现的位置也不尽相同，常规来说，三小图的点击率是要高于大图的。在素材选择方面要做到能够达到与标题一致，具体的图片上的信息和文案在第一条的工作做完以后就差不多可以定型了。
着陆页面的逻辑顺序：明确了创意以后，就要考虑通过创意进入的人群的转化问题了。谈到这里的时候，先说下广告主投放信息流广告的目的，大致分为以下几类：APP下载量（以游戏居多）报名参加活动（H5展现为主）在线支付购买（客单价在400以下的为主，且一般提供货到付款）线上咨询，线下购买（以服务类为主）除开APP下载量的话，其他三个都需要在着陆页面体现足够的逻辑性，毕竟用户的访问时长越多，跳出率越低，那么达到广告主的目的可能性才越大。一般在设置逻辑性方面，以在线支付购买为例，我的排序顺序是：用户的痛点场景描述。（引起共鸣）造成的困扰和引起的后果。（担忧心态）产品提供的解决方法。（用户需求）品牌背书。（信任增强）风险评估和竞品比较（排除疑虑）第三方评价。（共性心理）在整个阶段里面，要根据页面的设计适当的加入转化按钮，避免出现让用户找寻不方便的情况产生，也要注意转化入口过于频繁引起用户反感。
信息流广告后台投放设置现在比较主流的信息流广告平台有今日头条、智汇推、新浪扶翼等，后台都比较大同小异，在这里提下，最重要的是筛选条件展现给你的受众。那么之前的用户画像就派上用场了。主要的维度有以下：年龄段选择性别选择兴趣爱好选择栏目选择手机系统选择特别是针对IOS端和安卓端是最好分开测试的，不要在同一个广告类型下面进行选择同时投放。因为在实测中发现IOS虽然流量没有安卓高，但是ROI的话要高出不少。
推广数据追踪白花花的银子流出去以后，还没有到坐享其成的阶段。真正让运营人员睡不着觉的时候才刚刚开始。选好自己觉得合适的统计工具，之前做搜索做惯了，一般我还是选用的是百度统计来跟踪转化，通过事件转化的标准为每一个付费的链接都做好记录。再通过热力图的查看，了解当初的每个设置的转化按钮是否能够达到相应的目的。具体的数据分析就不在这里展开了。
A/B创意方案测试没有一用就灵的方法，因为只有真实的用户、真实的数据反馈才是不断修正前进道路的方法，互联网的动向变化是很快的，还不谈热门事件的借势方面。而且产品的痛点和场景也不是唯一，同样的设置和两套创意是需要时间进行检验的。
最终，通过信息流的推广数据来进一步完善用户画像，再不停的优化和检验实际的效果。以上就是我给大家分享的我做信息流广告的经验。
提高定向的精度
简而言之就是：提高流量获取的精准度。(确保这则广告是用户想吃的糖)
通常，在信息流环境中，用户往往是没有很明确的诉求，所以，厚昌学院告诉您我们不需要通过需求标签来提高定向的精度，而是兴趣标签。
但一个兴趣标签可能被多名用户所拥有，而每名用户对于兴趣标签的需求强弱度是不同的。
我们要如何确保这颗糖是他最想吃的?即让广告与用户的需求高度匹配、高度符合。
01
兴趣+基础定向
假设，某汽车贴膜广告主，准备投放信息流，毋庸置疑地将拥有“汽车”这一兴趣标签作为主要投放人群。
但效果并不好。为什么?
因为用户喜欢车，但不代表有车，更不代表愿意花高价钱为车贴膜。
所以，单凭兴趣一个标签是不够的，还需要有用户的消费水平等。
那么，在投放过程中，我们便可在兴趣定向的基础上，根据产品受众人群的属性进一步定向，去细分流量，使其更精准。
02
兴趣和行为定向
假设某吸尘器广告主，准备投放信息流。于是，他根据“吸尘器打扫毛毯更干净”这一逻辑，锁定近期购买过毛毯的用户进行投放，
但效果并不好。为什么?
因为用户购买毛毯可能只是因为好看或者是便宜，那么便不会因此而花大价钱2k左右再买一个吸尘器。
所以，我们便可在兴趣定向的基础上，利用大数据对用户行为进行精准分类，进一步划分人群，提高精准度。
以投放“吸尘器”为例，此时，我们可通过大数据了解到近期购买过智能家电的用户(买过智能家电意味着能并愿意购买这一类的产品)，甚至了解他们购买的价位和款式，以此通过对用户近期行为的定向达到流量的精准度。
提高定向的有效性
在满足了流量的精度后，我们就需要思考流量的有效性。
有时转化效果差，恰恰就是因为定向的有效性低。