一、GMV Max流量池的固有结构 系统自动划分四类人群，各自占比与行为特征： 人群类型 占比 行为标志 转化人群 15% 30天内完成购买 加购/收藏人群 70% 商品页停留＞45秒 点击/浏览人群 10% 点击广告未进商品页 泛流量 5% 随机曝光无互动
核心问题： 90%商家素材仅覆盖占比70%的加购人群，剩余30%流量处于无素材承接状态
二、人群需求差异与素材解法
1. 转化人群：复购决策 需求特征：验证新品是否优于旧款 素材要件： 新旧产品功能对比图 老客复购飘屏弹幕（文字+音频）
2. 加购人群：价格决策 需求特征：寻求下单压垮点 素材要件： 动态价格锚点（原价划痕+倒计时） 库存熔断动效
3. 浏览人群：技术决策 需求特征：验证产品差异点 素材要件： 生产线/实验室实拍 技术参数动态标注
4. 泛流量：需求唤醒 需求特征：无明确消费意图 素材要件： 3秒痛点解决演示 KOC素人效果对比
三、30天对照实验数据 观测指标 单人群策略 四阶策略 提升率 主力素材数量 1.3条 5.4条 315% 泛流量转化率 0.7% 2.1% 200% 素材平均生命周期 6.1天 18.3天 200%
四、作用机制解析 系统算法逻辑： 1. 当单计划覆盖多个人群层级 2. 算法分配更多探索流量 3. 触发"素材-人群"匹配正循环 *注：四阶策略使系统标签完善度提升76%（自然流量订单+355%）*
五、执行优先级清单
第一序列：人群审计 下载订单报告 → 筛选用户行为标签 计算四类人群占比（公式：目标人群量/总用户量） 标注素材缺口（例：转化人群缺口=15%-现有素材占比）
第二序列：素材开发 每类人群至少部署3条专属素材 删除无人群标签的泛用内容（如“所有人速抢”）
第三序列：动态监测 每日删除CTR连续24h＜1.5%的素材 单人群消耗占比＜15%时启动脚本优化
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