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d、产品关键词中 ， 广告主可以通过归纳总结点击或转化某指定关键词的广告标题的人群特征 ， 形成新的标签 ， 进一步细化投放目标 。 适用于无法获取数据的客户 ， 可直接通过此功能生成行业相关的广告数据包 ， 进行定投 。

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案例：某传奇类游戏客户定投产品关键词“传奇”、“装备”等高精度人群 ， 付费率提升700% 。

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3、付费人群包（游戏数据）：为帮助广告主更有效地利用数据进行广告投放和完成数据全链路利用 ， 今日头条引入多家第三方数据标签 ， 根据广告投放消耗收取一定比例的数据使用费 。 第三方数据中针对游戏行业推出了游戏包 ， 对市场现有游戏进行了详细划分 ， 新增并细化了游戏题材、美术风格和活跃度等标签 ， 共覆盖21类游戏人群 ， 30种游戏题材 ， 17种美术风格 。
进入付费人群的操作界面后 ， 根据业务需求自由组合标签生成人群 。 不同维度标签之间为“与”关系 ， 同维度标签之间为“或”关系 。 人群预估数量与实际人群数量会在同量级下细微差别 。

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Tips：由于付费包需要平台与第三方结算 ， 因此
a、付费人群包不可与上传、规则人群包并集运算使用
b、付费人群包可交集、排除上传、规则人群包（不可上传、规则包排付费包）
c、付费人群包不可进行lookalike运算
d、同一个大类数据源之间的人群可进行任意运算（如游戏类的付费人群之间可进行任一运算）
4、扩展包：通过扩展包广告主可对现有表现良好的人群包进行拓展 ， 寻找类似画像的人群 ， 获得新的用户 。 包括相似人群拓展和好友拓展两个方面 。
相似人群拓展：

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案例：某二手车客户 ， 采用扩展行业一般精度人群投放 ， 在转化成本降低50%的基础上 ， 新计划跑出和旧计划相比两倍量级！

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5、 运算包：可以创建更细分的客户人群 。 通过对运算包的使用 ， 可帮助广告主对现有人群包 ， 进行合并、交叉、排除的运算 ， 生成最终所需人群包 。

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适用场景：转化链条较长的人群包细分 ， 实现精细、差异化出价
特点及优势：
对多种数据包进行合并打包 ， 便于管理；排除方式 ， 生成多层细分人群 ， 比如点击未转化；交叉方式 ， 生成不同人群间的交集人群 。
那么合并 ， 交叉 ， 排除三种运算模式的操作方法又是怎样的呢～

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