作为广告主的你，在投放广告时是否会遇到这样的烦恼：流量大，找到的用户不够精准，定位足够精准，流量又无法保障，流量与精准如何能够兼得？做了一段时间的推广，用户增速达到瓶颈，一时找不到更快的增长用户的方法？
现在看来，腾讯社交广告推出的「相似人群拓展（Lookalike）」功能，像是获取用户过程中为广告主提供的一艘「加速器」。有了一定量的种子用户之后，基于种子用户画像，自动实现相似人群的快速、规模化地拓展，高效找到潜在用户，让找用户这件事又快、又准、又有量。
回到一个人人皆知的小故事：一粒米的启示
一粒米如何运作变成 1800 亿万粒米？当然，经年累月地播种 - 收割 - 再播种，终有一天能实现（想想你如何经年累月地获取用户）。我们来看看更聪明的做法：国王封赏发明国际象棋的大臣，大臣提出在棋盘第一格放 1 粒米，第二格 2 粒，第三格 4 粒，第四格 8 粒，直到放满 64 格为止，而 64 格米即 1800 亿万粒是全国米量的 10 倍！
可见，快速实现从 1 到 N 的跨越，需要构建一种几何级数的增长机制，而非简单的算术级数。有没有一种方法，可以让潜在用户也这样几何级数的增长？
用户如何快速从 1 到 N，又不降低质量？
最可行的方法是，从一批种子用户出发（最初的几粒米），依循既定的标准，匹配、触及更广泛的潜在目标人群，腾讯社交广告相似人群拓展（Lookalike）正是沿用这一思维的一种机制。
腾讯社交广告 Lookalike 功能的核心，即基于种子用户画像和社交关系链寻找相似用户的技术，根据种子人群的共有属性进行自动化扩展，扩大受众覆盖面，提升广告效果。简单地理解，首先要在大量用户群中选择一组特定的种子用户，包括但不局限于：广告点击、下载、安装、激活等行为的用户，根据广告主的拓展需求，筛选、识别、圈定类似的转化用户，从而进一步引发更大用户量级的倍增。
那么，腾讯社交广告为何可以实现这一功能？
第一，广泛的人群覆盖。腾讯社交广告拥有微信、QQ 两大社交平台，汇聚腾讯内外优质流量，触达 8 亿+ 用户，覆盖中国 90%+ 的网民。在超百亿流量的同时，腾讯社交广告覆盖产品在使用时长、用户黏性方面均遥遥领先，已深度融入用户生活，实现 24 小时全场景的陪伴。
第二，强社交关系链。社交关系链是实现人群扩展的必备要素。大数据时代的大连接，没有人能置身事外。镶嵌在社会网络中的个人，与他人的连接关系或深或浅地影响了自身态度、自我观念以及消费决策能力。一些实践表明，对目标受众的亲朋好友投放广告，也能够有效影响到目标受众的购买决策。以汽车消费为例，女性一般对于汽车不如男性那么感兴趣，但当一个家庭决定买车时，女主人对买车决策的影响至关重要，如果能够通过社交关系数据圈定准购车用户的妻子并对其投放广告，也可以明显影响到该用户的购车决策。
第三，业界前沿的模型与算法。腾讯社交广告在技术层面采用个性化模型框架，更优的模型效果以保证 Lookalike 的结果更符合广告主的目标受众特征。采用前沿的「在线学习算法」，使得整个扩展时间缩短，让广告主能更快地将广告定向到 lookalike 人群上。同时，对原始数据做了特征加工，保证提取出的特征能有效反映用户真实行为，保证扩展的准确度和覆盖度。
两个投放案例，看到实实在在的效果提升
《熹妃传》是苏州好玩友网络科技改编的一款宫廷题材手游 APP，目标定向女性群体，欲投放腾讯社交广告实现大量拉新。广告主面临的问题是，广告位流量大，但竞争激烈，要么抢不到流量，要么出价太高。同时，游戏产品的定位人群相对较窄，通过定向无法很好地覆盖女性游戏玩家。最终，《熹妃传》选择 QQ 空间信息流广告（feeds），采用腾讯社交广告相似人群拓展功能进行用户挖掘。两周的投放期内，《熹妃传》新增用户上涨 280%，成本降低 55%，点击率上涨 19%，点击均价下降 8%。
另一款使用相似人群拓展功能的是麦乐购 APP。麦乐购是国内领先的母婴跨境电商品牌，致力于将「安全、健康、环保」的海外产品和先进的育儿理念带给中国年轻父母及其家庭，帮助解决育儿的烦恼。其在腾讯社交广告投放的QQ空间信息流广告（feeds），通过转化数据进行潜在用户拓展后，APP 的点击均价下降 49%、下载量提升 470%。相似人群拓展功能挖掘了潜在的用户，提升投放性价比的同时，下载量实现了近 5 倍的增长！
这里值得一提的是，让相似人群拓展功能价值最大化，需要广告主接入腾讯社交广告一段时间，有一定量级的种子用户积累。这里的种子用户包括在以往投放中产生点击、下载等行为的用户。同时，用户行为作为一个动态变量，种子用户群也随着用户行为的变化而变化，潜在用户与相似人群的拓展将是一个「拓展—修正—再拓展—再修正」的持续优化过程。
想要立即体验腾讯社交广告相似人群拓展功能：点此了解
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