标签是平台识别用户身份的符号。每一个抖音用户都会被系统打上标签，算法从而给用户推荐更加精准内容；同样，对于我们的直播间也是会被系统打上标签，算法会根据标签给我们推荐精准的用户。
标签包括用户的性别、年龄、地域、职业、用户的设备信息、用户喜欢什么样的内容、他们喜欢什么样的商品、用户的消费能力如何等。这些标签可以归纳成事实类和推测类。
事实类是指标签准确度非常精准，比如：
.设备属性：用户用的是什么型号和什么价位的手机、用的是哪家运营商的网络
.用户地域：GPS位置
.用户行为：评论了哪些视频、购买了哪些商品、看了哪些达人的直播间
推测类是根据事实类标签结合平台大数据算法分析得来的，比如：
.用户属性：年龄、性别，它并不是以用户在主页填写的信息为准。平台会根据用户在应用的行为、兴趣行为、频率等对用户的性别、年龄进行预测
.消费能力：比如一个用户使用的手机价格在元以上，并且她经常购买大牌化妆品，那么就可以推测出她的消费能力是比较高的
.用户兴趣：比如一个用户经常评论点赞美妆类视频，那么这个用户大概率会对美妆类目感兴趣
事实类标签的把握度是大于推测类的。以行为兴趣为例：
用户A已经多次在直播间购买过美妆产品，已经养成了看美妆直播间并在直播间购买商品的行为习惯。这时候如果说她看了一个美妆直播间，只要商品有吸引力，主播讲解有趣，那么它进入直播间购买的概率就会比较大。
用户B对美妆感兴趣，但他可能只是对视频内容感兴趣，他通过视频内容学习如何化妆学习一些知识。但他并不一定去直播间，更不一定去直播间购买商品，所以这类用户有转化的可能，但比已经养成购买行为的用户的概率要低。
直播间是最终的落地场景，有不同的流量来源，分别有付费流量、短视频流量、直播推荐流量、粉丝流量。而付费流量是定位精准人群的最快最有效的方法。
.如何更接近我们的目标用户？
首先我们要了解我们的直播间希望什么样的人进来和下单，所以需要收集产品和账号的各种信息，对人群有清晰的认识。
比如说哪些人群喜欢购买我们的产品，他们是男是女，年龄分布、地域分布是什么样的，他们的消费能力如何，他们还对什么类目感兴趣。
在账号层面，我们主要了解有哪些人群在我们直播间进行停留互动，还有购买人群有什么样的特征，有什么样的行为兴趣
我们可以从哪里了解到产品的人群信息呢？可以在抖店或者第三方平台的店铺后台看到，对我们商品感兴趣和已购买人群的各种信息，比如购买偏好、内容偏好、性别、年龄、地域
了解我们的目标人群特征，以便后面的定向更有针对性。
.千川投放如何同时保证人群定向精准度和覆盖量？
人群定向是千川投放中非常重要的部分，人群是否精准直接影响转化率。我们选择适合的标签后，平台就会预估出覆盖的人群数量。标签的数量和可触达的人群大小是相互影响的。标签选择越多，人群就会相对精准，但是触达的人群数量也会变少。
新账号我们需要标签更精准一些，老账号到达流量瓶颈，我们需要触达更多的人群。
千川的定向方式：
（）基础定向：是通过年龄、性别、地域等用户属性去进行定向，人群细分度相对是比较粗的。
如果行业比较垂直，不建议只使用基础定向，建议搭配其他定向一起使用。比如基础定向搭配行为兴趣定向、达人定向。
（）行为兴趣定向：可以分为行为定向和兴趣定向。
行为定向是以用户的实际行为进行定向，在不考虑用户误点击的情况下，把握度是比兴趣定向要高的。
因为行为定向圈定的是用户已经产生了真实的行为，而兴趣定向圈定的是用户有潜在的兴趣，但它不一定能转化成行为。所以行为定向指向的是意向用户，兴趣定向指向的是潜在用户。
（）达人定向：选择和达人产生各种互动的人群，而包括商品购买和直播间/视频点击，它可以认为是以达人为核心的行为定向。
达人定向的力度是比行为定向更细的，它支持直播间评论、直播间商品点击、直播间下单等行为，行为定向里边只支持电商互动行为，没办法做进一步的细分的。
所以如果达人定向里我们选择的达人比较精准的话，达人定向的精准度是高于行为定向的。
（）DMP人群包：更为专业的定向方式，它基本包含了前面的三种定向方式，它支持更多的标签维度，比如说消费能力、职业判断、用户人生阶段。它还支持更丰富的人群包处理操作，比如对人群包进行扩展处理。
