2026超级推荐人群起效方案：解决点击率虚高与转化断层的系统性策略

导语

打开 2026 版的后台报表，很多操盘手发现超级推荐的展现量暴涨，但收藏加购率却同比下跌了 30%。这种“数据繁荣”背后的真相是流量效率模型出现了严重偏移。

为什么系统推荐的人群总是“跑偏”？

大部分新手在 2026 年依然迷信系统的智能推荐。实测表明，系统底层的分发逻辑是优先完成预算消耗，而非成交转化。当你的产品标签权重不足时，算法会为了“填充位置”而引入大量泛意向人群，导致点击成本被白白摊薄。因为核心参数没设对，所以进店的流量根本不产生价值。

提升人群选择效率的实操链路

直接进入【达摩盘-人群洞察】，跳过那些毫无意义的性别、年龄基础标签，因为这些维度在 2026 年已经被算法高度模糊化了。我们需要的是行为深度的收割效率。

• 建立竞店重叠模型：在 SEO 流量模型中，将最近 7 天浏览过对标店铺但未转化的访客作为首选。这类人群具有明确的类目需求。
• 参数过滤阈值：将展现频次（Capping）锁定在 3-5 次。实测证明，超过 5 次未产生点击的人群，其后续转化边际效用趋于零。
• 剔除无效渠道：在投放自定义链路中，直接拉到最底部，将转化率为 0 的泛资讯展示位手动移除。

风险预警：追求极致精准的陷阱

要注意，不要把人群切得过细（例如：25岁+上海+高消费+喜欢露营）。在 2026 年的算法框架内，人群颗粒度过细会导致曝光量直接归零。老手的做法是“大围栏、小过滤”，给算法留出足够的自学习样本量，而不是人肉代替算法逻辑。

结果验证：如何判断人群选对了？

别光盯着点击率看。点开【实时访客-来源路径】，拉取最近 24 小时的访客明细。如果来源 super_rec 的访客，进店后的深度访问比例（深度访问超过 5 秒）低于 40%，说明人群筛选逻辑彻底失败，必须立即调低该计划的预算权重。