冷人群、混合人群、热人群：应该如何划分与使用？
一、三类人群不是“标签”，而是系统对每个用户的概率判断

· 冷人群（Cold）：系统认为购买概率最低的那批人 —— 完全不认识品牌、无历史行为、无高关联信号。
· 混合人群（Mixed）：系统认为购买概率中等 —— 有少量行为（点击/浏览），但未形成强关联。
· 热人群（Warm/Hot）：系统认为购买概率最高 —— 浏览、加购、发起结账、已购等强行为信号。

👉 重点理解：冷/混/热不是你设出来的，而是系统根据所有行为信号动态计算出来的“购买概率层级”。

二、为什么要分类？因为不同人群＝不同成本结构

人群
成本表现
广告目标
最适合的素材
冷人群
CPM 最高 / CVR 最差
建立认知、拉新增
强 USP、强对比、短视频、产品卖点爆发
混合人群
CPM 中等 / CVR 中等
激活兴趣、推动浏览
细节展示、测评、场景化、FAQ
热人群
CPM 最低 / CVR 最高
转化、召回
价格、限时、优惠、社交证明
👉 这就是为什么 CTR、CVR 在不同人群里不具有可比性。
系统看的是 “同人群内部谁更优”，不是跨人群比较。

三、怎么划分？（广告投手实操标准）

冷人群 = 广义拓展（Broad / ASC）+ 兴趣（少量）
适用于：

新品上市

新站冷启动

测试素材

拉新增

典型设置：

ASC（Advantage+ Shopping）直接开跑

或者 1～3 个大兴趣，不拆碎

系统逻辑：给你找“可能第一次购买”的人。

以下是冷人群的数据

混合人群 = 过去 7–30 天行为人群
这是“犹豫者人群”。

包含：

7–30 天浏览页面

7–30 天点击广告

Instagram profile 互动

Add to Cart 但未转化（弱热人群）

目的：让他更了解你、降低犹豫。

热人群 = 7 天强行为人群
精准、便宜、强转化。

包含：

7 天 ATC（加购）

7 天 IC（发起结账）

7 天 VC（深度浏览）

CRM / 邮件名单

目的：马上转化。

以下是“加购&发起结账&添加支付信息”自定义受众人群的数据

四、三类人群在广告结构中的正确使用方式

1）冷人群：主力预算（60%–80%）
你跑量的基础永远来自冷人群。

适配目标：转换 / 销售
适配素材：

爆发式短视频

5 秒说清卖点

强视觉对比

明确场景化

2）混合人群：辅助预算（10%–20%）
核心作用：推理解、去犹豫、补教育。

适配素材：

测评类

细节拆解

UGC 评论

场景使用案例

FAQ 解释

3）热人群：收割预算（5%–10%）
注意：热人群不能大量投放，否则频率太高 → CPM 极贵 → 用户反感。

适配素材：

限时优惠

社会证明

口碑截图

End card（最后推动下单）

五、三类人群在系统眼里的“数据表现差异”

指标
冷
混合
热
CPM
最高
中等
最低
CTR
较低
中等
最高
CVR
最低
中等
最高
ROAS
波动最大
可控
最稳定
👉 绝对不要用热人群的 CTR 去否定冷人群素材的表现。
不同人群数据无法对比。

六、实际广告结构模板

1、结构 A：最推荐（ASC 主导）
Campaign：Sales – ASC 主跑

Adset 1：ASC（主预算）

Adset 2：混合人群（7–30 天行为）

Adset 3：热人群（7 天行为）

比例：70% / 20% / 10%

2、结构 B：有意图做“结构化测试”

Adset 1：广义拓展（Broad）

Adset 2：兴趣组合（1–3 个）

Adset 3：混合人群

Adset 4：热人群

比例：60% / 20% / 10% / 10%

七、最容易犯的错误（投手常见坑）

❌ 错误 1：把冷人群拆成很多 Adset
→ 数据碎片化 → 学习期永远过不去 → CPM 变贵。

❌ 错误 2：混合人群当热人群用
→ 没有强信号，成本会很不稳定。

❌ 错误 3：热人群频率过高
→ 频率超过 5，ROAS 开始急跌。

❌ 错误 4：跨人群比较 CTR、CVR
→ 完全没意义，系统逻辑不同。

冷人群决定“广告能跑多大”，混合人群决定“能不能被理解”，热人群决定“当天 GMV”。

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