在 Taboola 原生广告中，受众定向并不是越细越好。

平台的核心逻辑是：先靠媒体内容和算法找人，再通过数据逐步收敛。

本文将从 定向类型、设置方法、适用场景和常见误区 四个方面，完整拆解 Taboola 的基本受众定向。

一、Taboola受众定向的整体逻辑

与 Facebook、Google 不同，Taboola 的核心定向顺序是：

媒体环境 → 内容兴趣 → 行为信号 → 数据优化

因此：

• 早期 不建议过度限制

• 后期再通过数据“减法优化”

二、Taboola支持的基础受众定向类型

1️⃣ 地域定向（最重要的基础设置）

支持维度：

• 国家

• 地区 / 州

• 城市（部分国家）

设置建议：

• 新账户 / 新Campaign：
   先按 国家级别 投放

• 有数据后：
   拆分高转化地区单独投放

注意：

• 同一国家不同地区 CTR 和 CPA 差异可能非常大

• 不建议一开始就排除大量地区

2️⃣ 设备定向（Desktop / Mobile / Tablet）

可选项：

• Desktop

• Mobile

• Tablet

实操建议：

• 默认三端全开

• 数据稳定后拆分：

• 电商 / App → Mobile优先

• 金融 / B2B → Desktop通常更好

误区：

• 一开始只投移动端，可能限制算法学习

3️⃣ 操作系统 & 浏览器定向（进阶基础）

操作系统（OS）

• iOS

• Android

• Windows

• macOS 等

适合场景：

• App下载类

• 软件 / 工具类产品

浏览器

• Chrome

• Safari

• Firefox 等

建议：

• 非特殊需求，保持开放

• 有明确数据差异后再排除

4️⃣ 兴趣定向（Interest Targeting）

Taboola 的兴趣来源于 用户阅读内容行为，而不是社交画像。

常见兴趣类别：

• Health

• Finance

• Technology

• Sports

• Travel

• Lifestyle

设置建议：

• 初期：
   选 1–3 个高度相关兴趣

• 不要堆太多兴趣标签

• 可单独测试：

• 兴趣定向 vs 不定向

经验：

有些高CTR流量，反而来自“非核心兴趣”。

5️⃣ 内容语境定向（Contextual Targeting）

这是 Taboola 非常重要、但常被忽略的一种方式。

含义：

• 广告出现在相关文章内容下方

• 例如：

• 健康广告 → 健康文章页

• 投资广告 → 财经新闻页

优势：

• 原生感强

• CTR通常更高

• 合规风险更低

适合：

• 健康、金融、资讯类广告

6️⃣ 受众排除（Exclusion）

常见排除对象：

• 已转化用户

• 已访问但未转化用户（按策略）

• 内部员工IP

• 特定站点 / Publisher

建议：

• 新账户不要一开始就排除太多

• 排除是“放量后”的优化动作

• 
  

三、Taboola数据驱动型定向（基础版）

1️⃣ 再营销（Retargeting）

前提：

• 安装 Taboola Pixel

可用受众：

• 访问过网站

• 加购

• 未完成转化

• 已转化（用于排除）

实操建议：

• 再营销单独建 Campaign

• 出价高于冷流量

2️⃣ 相似人群（Lookalike）

来源：

• 转化用户

• 高价值访问用户

建议：

• 作为冷流量补充

• 不要完全依赖

四、不同阶段的受众定向推荐策略

1️⃣ 冷启动阶段（0–7天）

• 地域：国家

• 设备：全开

• 兴趣：1–2 个或不选

• 不做复杂排除

目标： 给算法足够学习空间

2️⃣ 优化阶段（7–30天）

• 拆分高表现国家/设备

• 排除明显低效媒体

• 测试兴趣 vs 非兴趣

3️⃣ 放量阶段（30天+）

• Publisher定向

• 高价值人群再营销

• 精细排除低ROI流量

五、常见定向误区（非常重要）

❌ 兴趣选太多，反而限制流量
❌ 冷启动就只投一个设备
❌ 过早排除大量媒体
❌ 用“社交广告思维”玩 Taboola

记住一句话：

Taboola 是“内容驱动 + 算法分发”，不是画像平台。

六、一句话总结

• 基础定向要宽

• 优化靠数据收敛

• 媒体和内容比兴趣更重要