行为定向是一种数字广告技术，它根据消费者实际的在线行为（例如浏览的页面、添加到购物车的商品、过往购买记录、重复搜索等）来展示产品，而不是依赖于宽泛的人口统计信息猜测。广告平台和重定向工具会收集这些浏览和互动数据，然后利用这些数据来决定在用户​​浏览网页时，向其展示商家产品目录中的哪些产品。对于信息流驱动型广告而言，行为定向技术正是将静态产品目录转化为响应式、个性化体验的关键所在。

为什么行为定向对信息流广告至关重要

产品信息流仅提供原始目录信息——标题、价格、图片、库存——但行为定向决定了最终向特定购物者展示的商品种类。如果没有精准的行为信号，即使是经过完美优化的信息流也会向所有人展示相同的通用商品组合，浪费曝光机会，让购物者忽略商品，并错失显而易见的转化机会，例如那些只需轻轻一推就能完成购买的购物车放弃者。这就是为什么再营销活动在每次转化成本方面通常优于潜在客户开发：它们将信息流数据与网站实际收集的互动指标相结合，从而确保展示的广告与用户的实际购买意图相符，而不是盲目猜测。要做到这一点，关键在于信息流中的产品标识符与店铺端触发的跟踪代码之间必须紧密协调，因为两者之间的不匹配会导致连接中断，浏览或购物车事件将无法转化为可售商品。

行为定向的工作原理

平台通过为访客添加事件标签（例如浏览商品、加入购物车、购买商品）来构建行为受众，每个事件都与信息流中的特定商品 ID 相关联。当同一位购物者之后看到广告时，平台的动态广告引擎会将他们的事件历史记录与实时信息流进行交叉比对，从而提取匹配的商品、当前价格和库存状态，而不是展示静态广告素材。零售商通常会在此基础上进行更精细的细分，例如按类别、价格区间或购买时间划分受众，这样浏览过跑鞋的顾客就不会看到与产品目录无关的广告。行为数据还有助于精准定位目标受众，使商家能够筛选出一小部分但意向强烈的群体（例如，反复浏览特定限量版系列的购物者），并为其投放专属广告活动，而不是将他们纳入广泛的再营销群体。

示例：产品信息流中的行为定向

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  <g:id>SKU-77120</g:id>
  <title>Trail Running Shoe - Slate Grey, Men's 10</title>
  <link>https://example-shop.com/products/trail-running-shoe-slate-10</link>
  <g:price>129.00 USD</g:price>
  <g:availability>in stock</g:availability>
  <g:custom_label_0>cart_abandoner_7d</g:custom_label_0>
  <g:custom_label_1>viewed_not_purchased</g:custom_label_1>
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此 custom_label 这里的字段不会改变产品的自然显示方式——它们的存在是为了将信息流筛选成基于行为的广告系列组，让广告商能够创建一个购物车放弃广告组，该广告组只会提取以这种方式标记的商品，以及上次信息流刷新时的价格和库存商品。

相关概念

行为定向最好建立在更广泛的用户细分之上，因为用户细分定义了行为信号应用的范围，而且当商家想要锁定特定的高价值群体，而不是对所有活跃用户一视同仁时，行为定向通常会进一步细化到利基市场。这一切都离不开可靠的用户参与度指标作为系统的初始数据——没有这些上游数据，就没有可供定向的行为。