如何避免形式主义的用户画像？

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用户画像，跟这个也有点类似。比方说，你把某人标成“足球爱好者”，对不对他自己都不一定拿得准。就拿中国足球事业的革命家、教育家高俅同志来说，他到底算“足球爱好者”么？恐怕答案是见仁见智的。因此，先要给大家解放下思想： 除了性别、年龄这些有明确答案的标签，其他大多数兴趣标签，探讨其“准确程度”是没有意义的。

从技术层面看，用户画像的过程比较乏味，感兴趣的朋友可以参考《计算广告》一书。我们今天来讨论一个看起来最简单、却最难以把握精髓的环节：如何设计用户画像的标签体系。

什么是标签体系呢？简单说就是你把用户分到多少个类里面去。当然，每个用户是可以分到多个类上的。这些类都是啥，彼此之间有何联系，就构成了标签体系。 标签体系的设计有两个常见要求，一是便于检索，二是效果显著。 在不同的场景下，对这两点的要求重点是不同的。笔者见过很多做用户画像的产品经理，往往醉心于设计一个伟大、 光荣、正确的标签体系，这往往是形式主义的调调儿。

一般来说，设计一个标签体系有三种思路：

一、结构化标签体系。

简单地说，就是标签组织成比较规整的树或森林，有明确的层级划分和父子关系。结构化标签体系看起来整洁，又比较好解释，在面向品牌广告主开喷时比较好用。性别、年龄这类人口属性标签，是最典型的结构化体系。下图就是Yahoo!受众定向广告平台采用的结构化标签体系。

不过，实践当中即使是面向品牌广告主， 售卖非人口属性的受众也存在很大困难，原因又回到文章开头说的问题：这些标签从原理上就是无法监测的。

二、半结构化标签体系。

在用于效果广告时，标签设计的灵活性大大提高了。标签体系是不是规整，就不那么重要了，只要有效果就行。在这种思路下，用户标签往往是在行业上呈现出一定的并列体系，而各行业内的标签设计则以“逮住老鼠就是好猫”为最高指导原则，切不可拘泥于形式。下图是Bluekai聚合多家数据形成的半结构化标签体系。

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