一、观星盘人群包与地域投放的协同逻辑

数据融合机制‌

观星盘通过整合百度全域用户行为数据（搜索、浏览、转化等），可识别高价值地域人群特征。例如某教育机构通过观星盘发现，北京海淀区25-35岁女性用户的TGI指数达152，显著高于其他区域，遂将该人群包与地域定向绑定‌。

动态地域修正‌

利用实时画像功能监测地域人群活跃度，当某地区TGI指数连续3天低于基准值时，自动触发地域预算调整。某家居品牌案例显示，该方法使无效曝光减少43%‌。

二、实操优化步骤

人群包筛选策略‌

核心人群‌：选择“转化意向人群”等高价值包，绑定搜索量TOP3地域（如上海、广州、深圳）‌

潜力人群‌：使用“行业关注人群”包，匹配指数显示需求增长但竞争较低的二线城市（如杭州、成都）

地域-人群交叉验证‌

通过观星盘对比不同地域的以下指标：

指标 基准值 优化目标

地域TGI指数 100 ≥120

跨地域转化率 5% ≥15%

（数据参考某机械行业案例）‌

三、效果监控与迭代

数据看板配置‌

在观星盘设置“地域-人群”双维度看板，重点关注：

地域人群包的CPC波动（警戒值：±20%）

跨地域转化成本（警戒值：＞行业均值1.3倍）‌

动态调整规则‌

当某地域人群包的ROI连续7天低于1.2时，自动暂停该地域投放

对TGI指数突增20%以上的地区，临时增加30%预算‌

通过该方法，某连锁餐饮品牌将地域投放ROI提升27%，同时降低15%的无效消耗‌。