linkedin-ads-兴趣定位技术-人工智能-与机器学习相关的内容-子类别-13
使用更广泛的兴趣还可以让您测试更大的受众群体的可行性。例如，您可以测试针对 AI 一般兴趣类别的广告活动。如果效果良好，您可以考虑将重点放在相关的子类别上，例如 ML 或 NLP。
测试不同的目标选项是优化 LinkedIn 广告活 德国 WhatsApp 列表 动的明智方法。但是，如果您将所有基于兴趣的受众群体归入一个广告活动，您将很难确定哪一个能带来最佳效果。
这就是为什么最好将基于兴趣的受众分成一个广告系列组下的独特广告系列。通过这种类型的广告系列结构，您可以运行 A/B 测试，明确识别出您的产品/服务的最佳目标受众。
找到获胜的兴趣定位选项后，您可以关闭其他广告系列或修改其定位以进行进一步测试。然后，您可以扩展获胜的广告系列（见下文）。
＃4：将兴趣与互补目标结合起来
兴趣定位对于通过问题导向型信息吸引潜在客户非常有用。但在大多数情况下，您的目标市场可能不会包括所有与您选择的兴趣相关的人。
要找到理想的客户，请将会员特征添加到目标受众中。例如，假设您想向 B2B 决策者推广客户关系管理 (CRM) 工具。您可以从产品兴趣列表中选择 CRM 软件，并从职位资历列表中选择相关选项，例如副总裁和总监。
linkedin-ads-兴趣定位-将兴趣与互补定位相结合，利用职位资历-高级副总裁-14
当您将兴趣与其他定位类型相结合时，请密切关注受众的逻辑结构。上面的示例使用“缩小范围”功能来包含对 CRM 软件感兴趣且具有相关工作资历的人。