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2025年的全球跨境电商市场，正以前所未有的速度演进。在激烈的市场竞争中，如何精准触达目标消费者、提升广告投放效率，成为每一个中国跨境商家必须面对的核心挑战。过去依靠粗放式投放或经验判断的时代正逐渐远去，取而代之的是更加精细化、智能化、数据驱动的营销策略。尤其是人工智能（AI）技术的飞速发展，为跨境营销带来了颠覆性的变革。许多商家曾投入大量资源进行广告投放，却发现投入产出比（ROAS）不尽如人意。这往往不是产品本身的问题，而是目标受众定位策略未能与时俱进。在当前的市场环境下，掌握并运用AI赋能的受众定位策略，对于提升营销效果和业务增长至关重要。

2025年，受众定位的最新定义

受众定位，在2025年的语境下，已经超越了简单的市场划分。它是一个战略性的过程，旨在通过分析人口统计学、行为模式、心理特征以及购买意图等多元数据，识别、细分并精准触达潜在客户群体，以最大化广告投资回报（ROI）和转化率。你可以将它理解为，从向一群人盲目喊话，转变为与真正对你产品感兴趣的个体进行一对一的深入交流。

然而，2025年的独特之处在于，我们不再仅仅停留在“25-35岁女性”这样的基础人口统计学信息。现代受众定位已演变为一套高度复杂的AI驱动系统，它能够预测购买行为，识别转瞬即逝的购买意图，并提供自动化优化建议，从而锁定最具价值的客户。

这种演进令人惊叹。回溯到2020年，我们还在为能够根据人们的职业或兴趣进行定位而兴奋不已。而如今，AI已能分析数千种行为信号，不仅能预测谁会购买，还能预测他们何时购买、愿意花费多少，以及何种信息能够最有效地引起共鸣。根据麦肯锡研究机构在2025年发布的报告，71%的消费者期望获得个性化的互动体验。各大广告平台也纷纷升级，提供了日益精密的定位功能。可以说，精准受众定位已不再是可有可无的“加分项”，而是跨境营销竞争中的“入场券”。

AI赋能的四大核心受众定位类型

在深入探讨高级策略之前，理解其基础至关重要。以下是现代受众定位的四大支柱，每一项都通过AI能力得到了显著增强：

1. 人口统计学定位（AI模型增强）： 这是基于年龄、性别、收入、教育程度和地理位置等传统因素的定位方式。但AI已彻底改变了我们运用人口统计学数据的方式。它不再局限于宽泛的年龄区间，而是能识别与高生命周期价值（LTV）紧密相关的微观人口统计学模式。
   举例来说，AI可能会发现“居住在城郊、拥有大学学历、家庭年收入在50万至70万人民币之间、年龄在28-34岁的女性”对你的特定产品有更高的转化率，而不是泛泛地定位“25-45岁的女性”。

2. 行为定位（AI模式识别）： 这种方式侧重于用户的实际行为：购买历史、网站互动、应用程序使用以及内容互动模式。AI在此领域表现卓越，因为它能够识别出人类难以察觉的复杂行为序列。
   2025年的行为定位不再仅仅关注单个动作，而是分析整体模式。AI能够洞察到，那些浏览了你的价格页面、接着访问了竞争对手网站、然后又返回阅读你的客户评价的用户，往往更有可能在48小时内完成转化。

3. 兴趣定位（AI兴趣图谱分析）： 传统的兴趣定位依赖于用户自行表述的偏好。而AI驱动的兴趣定位则分析用户在整个互联网上的实际互动行为，从而构建动态的兴趣图谱，并根据实际行为实时更新。
   这意味着，你的“健身爱好者”受众不再仅仅是点赞过健身页面的用户，而是那些其行为模式表明对健身产品和服务有真正积极兴趣的群体。

4. 意图定位（AI预测建模）： 这是受众定位的“圣杯”：在用户真正准备购买时触达他们。AI通过分析搜索行为、浏览模式和互动信号，以更高的准确性预测购买意图。
   2025年的意图定位能够识别持续仅数分钟或数小时的微观购买意图时刻。当用户的行为表明他们正处于活跃的购买周期时，AI可以自动建议提高竞价并推送更具侵略性的营销信息。

7项AI赋能的受众定位策略，助力跨境业务增长

接下来，我们将深入探讨2025年顶尖营销人员正在实际应用并取得显著成效的AI赋能受众定位策略。这些并非纸上谈兵的理论，而是经过实践检验、能持续带来成果的实战方法。

1. AI优化的相似受众（Lookalike Audience）
   传统的相似受众效果尚可，而AI优化的相似受众则具有变革性意义。AI不再仅仅基于所有客户创建一个相似受众，而是能识别不同的客户细分群体，并为每个细分群体创建优化的相似受众。
   工作原理： AI分析你的客户数据，识别不同价值的客户细分，例如高生命周期价值客户、频繁购买者、季节性买家等。然后，它为每个细分群体创建独立的相似受众，并根据其表现提供预算分配建议。
   实操建议： 从你最具价值的客户（按生命周期价值排名前20%）入手，创建一个1%的相似受众。让AI根据表现数据来提供受众规模扩展建议，而不是手动选择百分比。
   专业提示： 利用季节性客户数据创建特定时间段的相似受众。黑色星期五的客户可能与情人节的客户具有不同的特征，AI能够识别这些细微的差异。

2. 行为序列定位
   此策略根据特定的一系列行动，而非单个行为，来定位用户。AI在识别这些表明高购买意图的复杂模式方面表现出色。
   示例序列： 访问产品页面 → 添加到购物车 → 放弃购物车 → 访问竞争对手网站 → 返回你的网站。这个序列表明用户正在积极比较选项，并接近决策。
   其强大之处在于序列本身，而不仅仅是单个动作。一个放弃购物车的人可能尚未准备购买，但一个放弃购物车、查看竞争对手、然后又返回的用户，则显示出强烈的购买意图。
   实操建议： 利用海外社交媒体广告管理平台设置基于这些序列的自定义受众，并让AI辅助确定最佳时间窗口和序列变体。

3. 跨平台受众同步
   你的客户不会只在一个平台上活跃，因此你的定位策略也不应局限于单一平台。AI能够同步来自海外社交媒体、搜索引擎、短视频平台等不同平台的受众洞察，以创建统一的定位策略。
   策略核心： 利用AI识别在一个平台上表现最佳的受众特征，然后将这些洞察应用于优化其他平台上的定位。这有助于在所有触点上创建更具凝聚力的客户旅程。
   例如，如果AI发现你的海外社交媒体受众最能响应“关注环保、积极参与可持续发展内容的千禧一代”，你就可以在其他主流平台上应用类似的定位参数，同时根据每个平台的独特属性进行调整。

4. 动态兴趣扩展
   AI会持续扩展和优化你的兴趣定位，而非手动添加兴趣标签。这就像拥有一个24/7待命的定位专家，不断提供优化受众的建议。
   工作原理： AI从你设定的核心兴趣开始，然后逐步测试相邻兴趣和行为。它会提供添加高绩效兴趣、移除低绩效兴趣的建议，从而持续优化你的定位，以获得更好的效果。
   这种方法避免了兴趣定位常见的问题——“过时”。半年前有效的策略，今天可能已不再适用，AI确保你的定位随着消费者行为的变化而演进。

5. 预测生命周期价值（LTV）定位
   这正是AI大放异彩的地方。AI不仅能优化即时转化，还能预测哪些潜在客户在未来可能成为高价值客户，并优先触达他们。
   优势： 你可能最初为这些潜在客户支付更多费用，但你的长期投资回报往往会显著提高，因为你获得的是在其生命周期内将花费更多的客户。
   实施方法： 将你的客户生命周期价值数据导入广告平台，并让AI以预测LTV而非仅仅即时ROAS为目标进行优化。这种视角的转变能够显著提高你的长期盈利能力。
   专业提示： 最初为LTV优化型广告系列分配一小部分预算（20-30%），同时保持转化优化型广告系列。随着长期效果的显现，逐步调整预算分配。

6. 实时受众优化
   传统定位需要根据每周或每月的绩效审查进行手动调整。而AI驱动的定位则能实时提供优化建议，每天进行数千次微调。
   优化内容包括：

   • 根据受众表现调整竞价。
   • 受众扩展/收缩建议。
   • 创意轮播建议。
   • 预算重新分配建议。
     所有这些都根据实时表现信号自动发生。这是例如Magdex（外媒提及的此类AI工具）等工具真正发挥作用的地方，它们提供的手动无法实现的持续优化建议。

7. 竞争对手受众情报分析
   AI能够分析竞争对手的受众策略，并识别你可能错失的机会。这并非鼓励盲目模仿，而是旨在发现竞争格局中的空白和优势。
   洞察力： AI可能会发现你的竞争对手都集中在同一个狭窄的受众群体，从而留下了一个更广泛、高价值但尚未被开发的市场。或者，它可能识别出某些受众重叠，暗示存在你应定位的共同客户特征。
   这种竞争情报有助于你找到“蓝海”机会，从而以更低的竞争和成本触达高价值受众。

平台专属定位策略优化

每个广告平台都有其独特的定位优势和特点。以下是如何通过AI赋能策略，最大化各个平台的效果：

• 海外社交媒体平台（Facebook/Instagram）：精度至上
  该平台的定位功能极其详尽，但这种详尽也可能让人不知所措。关键在于何时精细定位，何时让AI提供优化建议。

  1. 智能优选受众（Advantage+ Audiences）： 这是一个由AI驱动的定位选项，可自动为你找到最佳受众。根据微软广告研究机构的数据，使用AI驱动受众定位的广告系列，其转化率通常高于手动定位。
  2. 自定义受众叠加： 将多个自定义受众（例如网站访客 + 邮件订阅者 + 历史购买者）进行叠加，让AI找到最佳的重叠模式。这能在不过度限制的情况下，创建极其精准的定位。
  3. 细致定位扩展： 使用该平台的细致定位扩展功能，AI将在此基础上为你找到更多相关的受众。此功能通常能发现你手动难以想到、但表现出色的受众。
     关于该平台优化功能的更多深入探讨，你可以关注我们之前发布的关于该平台广告优化策略的文章。

• 海外搜索引擎（Google Ads）：意图捕获
  搜索引擎的优势在于捕获正在积极寻找解决方案的用户。AI通过在用户甚至还未搜索之前预测其意图，进一步增强了这一能力。

  1. 有购买意向的受众（In-Market Audiences）： 搜索引擎的AI能够识别那些正在积极研究你所在品类产品的用户，即使他们尚未搜索你的特定关键词。这使你能够在客户购买旅程的更早阶段触达潜在客户。
  2. 客户匹配与AI增强： 上传你的客户数据，让搜索引擎的AI在搜索、视频平台和展示网络中找到类似的用户。AI能够识别你可能手动遗漏的客户数据模式。
  3. 智能竞价整合： 将受众定位与搜索引擎的AI竞价策略相结合，以实现最大效率。AI能够实时优化定位目标和竞价金额。

• 海外短视频平台（TikTok）：发现式传播
  该平台的算法在理解用户偏好方面非常复杂。关键在于与算法协同工作，而非对抗它。

  1. 兴趣类别与广泛定位： 先从广泛的兴趣类别入手，然后让该平台的AI根据互动模式逐步缩小范围，找到你的最佳受众。该平台的算法在有机地发现你的理想客户方面表现异常出色。
  2. “星光”投放（Spark Ads）定位： 利用表现良好的原创内容，并通过有针对性的推广进行放大。这能利用该平台算法已有的对内容互动用户的理解。
  3. 行为定位： 该平台的AI擅长识别微观行为，尤其是对于年轻人群，这些行为可能预示着购买意图。平台能够发现与购买行为相关的细微互动模式。

如何衡量受众定位的投资回报率（ROI）

以下是许多营销人员常常忽略的关键框架：如何实际衡量你的定位改进是否有效。

基本投资回报率计算

公式：(来自目标广告系列的总收入 - 广告系列成本) / 广告系列成本 × 100%
例如：如果你在一个目标广告系列上花费了1000美元，产生了4000美元的收入：
($4000 - $1000) / $1000 × 100% = 300% 投资回报率

然而，这种基本计算并不能说明全部情况。你需要更深入地挖掘。

高级归因模型

基本投资回报率无法解释现代客户旅程的复杂性。你需要考虑：

• 客户生命周期价值（CLTV）： 通过不同定位策略获得的客户，其长期价值如何？通过预测LTV定位获得的客户，其即时投资回报率可能较低，但长期价值可能高得多。
• 归因窗口： 用户在看到你的广告后，通常在多久时间内完成转化？B2B采购可能需要数周或数月，而冲动型购买则可能在数小时内发生。
• 跨平台影响： 一个平台上的定位如何影响其他平台的表现？你的海外社交媒体广告系列可能不会直接带来转化，但它可能预热了潜在客户，这些客户随后通过海外搜索引擎广告完成了转化。

受众质量指标

除了投资回报率，还应跟踪以下受众质量指标：

• 按受众细分划分的每次获取成本（CPA）。
• 针对不同定位策略的客户生命周期价值与客户获取成本比（LTV:CAC）。
• 按获取来源划分的留存率。
• 按受众类型划分的平均订单价值（AOV）。
• 按定位方法划分的购买时间。

复合效应

许多营销人员常常忽略的是：良好的定位会随着时间的推移产生复合效应。根据外媒对数千名广告主的内部数据显示，采用AI驱动的受众细分的企业，在12个月内通常会比采用基本人口统计学定位的企业获得显著的收入增长。

这得益于：

1. AI通过学习，持续提升定位建议的精准度。
2. 更优的定位能带来更优质的客户数据。
3. 更优质的客户数据反过来又支持更精确的定位。
   这个良性循环持续不断，带来指数级的改进。

专业提示： 建议以90天为周期，而非每周，来跟踪你的定位表现。AI驱动定位的真正价值，往往在系统学习和优化更长时间后才能充分显现。

常见的定位误区与AI的解决方案

让我们来探讨那些正在损害广告系列表现的常见定位误区，以及AI自动化如何帮助规避它们。

误区一：过度定位（“窄受众”陷阱）
问题： 营销人员创建的受众过于具体，导致受众规模受限，并推高了成本。“25-35岁、对瑜伽感兴趣、居住在美国加州、受过大学教育、家庭年收入5万美元以上的女性”听起来很精确，但往往过于狭窄。当你的受众规模过小时，虽然竞争对手较少，但也限制了潜在触达。这通常会导致成本上升，并错失机会。
AI的帮助： AI从你的核心定位开始，但会提供扩展建议，以找到更多表现相似的高效受众。它在保持效果的同时增加触达，在精准度和规模之间找到最佳平衡点。

误区二：一劳永逸式定位
问题： 创建受众后便不再更新。消费者行为变化莫测，市场环境不断演变，上个季度有效的策略，今天可能已不再适用。在快速变化的行业或经济波动时期，消费者优先事项迅速改变，这种问题尤其突出。
AI的帮助： 持续优化意味着你的定位会随着AI的建议而演进。AI会根据实时表现数据提供数千次微调，确保你的定位保持最新且有效。

误区三：平台孤岛效应
问题： 将每个平台视为完全独立，错失了跨平台洞察和优化的机会。你的客户使用多个平台，他们在某个平台上的行为可以为其他平台上的定位提供信息。忽视这些连接会让你错失商机。
AI的帮助： AI能够识别跨平台模式，并将一个平台上成功的定位策略应用于其他平台，从而创建统一的方法，最大化整体表现。

误区四：忽视负面受众
问题： 仅仅关注要定位谁，却不关注要排除谁。这导致将资金浪费在低价值的潜在客户身上。许多营销人员将大量预算用于触达那些永远不会转化或生命周期价值非常低的用户。
AI的帮助： AI会自动识别并建议排除那些持续表现不佳的受众细分，从而持续优化你的定位，以提高效率。

受众定位的未来：AI自动化

我们正朝着受众定位日益自动化和智能化的未来迈进。以下是即将到来的一些趋势以及如何为此做准备：

1. 预测性受众模型
   AI未来将不仅预测谁会购买，还会预测他们何时购买、购买什么以及愿意花费多少。这种预测精度将实现极其精准的预算分配和信息优化。
   想象一下，能够知道一个潜在客户在未来48小时内有85%的可能性进行购买，并据此调整你的竞价和营销信息，这将带来巨大的优势。

2. 实时个性化
   我们正接近一种定位能力，它不仅按天或按小时调整，而是根据当前事件、天气、社交趋势和个体用户行为进行实时调整。这种响应速度在先进的AI系统下正在成为现实。

3. 跨设备身份识别
   AI将能更好地理解在午餐时间用手机浏览的用户，与晚上在电脑上研究的用户是同一个人，从而创建更准确、更完整的客户画像。这种统一的视角将实现更复杂的定位和归因建模。

4. 隐私优先的定位
   随着隐私法规的不断演变，AI将成为在隐私限制下实现有效定位的关键。AI能够找到符合法规要求，同时又能保持良好表现的模式和机会。

给国内跨境从业者的建议

对于中国的跨境电商从业者而言，掌握并运用AI赋能的受众定位策略，不再是选择题，而是决定未来竞争力的必答题。全球市场的变化速度超乎想象，只有那些能够快速适应、拥抱新技术的企业，才能在激烈的国际竞争中脱颖而出。建议大家积极关注并尝试将AI自动化工具引入日常的广告投放工作中，从点滴优化开始，逐步建立起数据驱动的营销体系。无论是借助平台自带的智能工具，还是集成第三方AI营销解决方案，都应将其视为提升效率、降低成本、实现业绩增长的重要途径。

开始优化你的受众定位

优秀营销人员与卓越营销人员之间的区别，不仅在于了解这些策略，更在于系统地实施它们并持续根据数据进行优化。AI赋能的受众定位已不再仅仅是一种竞争优势；它正成为实现可持续广告成功的关键。

2025年，掌握受众定位的核心要点包括：

1. 从AI自动化入手： 手动定位优化正变得效率低下。AI能够处理更多数据，提供更快的优化建议，并以手动无法比拟的方式持续优化。
2. 聚焦平台专属优势： 每个平台都有其独特的定位能力。熟练掌握海外社交媒体平台的精细定位、搜索引擎的意图信号，以及海外短视频平台的发现算法，而非采用一刀切的方法。
3. 衡量关键指标： 投资回报率固然重要，但也不应忽视受众质量指标，如生命周期价值、留存率和跨平台影响。最佳的定位策略会随着时间的推移产生复利效应。
4. 拥抱持续优化： 建立自动改进的系统，而非依赖周期性的人工审查。行动最快的营销人员将拥有最大的优势。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/2025-cross-border-ai-daily-1000-tunes-profit.html