VBLAL：用价值导向类似受众高效获取潜力用户

对于获取付费用户，之前有介绍过AEO和VO的基本设置方法，两者都需要有一定周期的学习期，一般来说，为了获得更快更精准的效果，可以在定位上设置的更加精准，帮助系统快速锁定用户基本覆盖方向。尤其是VO，需要基于付费区间来累积数据，用户精准分离对数据的累积会有很大的帮助。

在用户设置中，除了广泛定位和兴趣定位之外，有一定用户空间的，就可以考虑选择类似受众，导入历史用户名单。其中，价值导向类似受众（VBLAL）可以帮助我们参考现有用户的信息和用户价值，优先帮助我们获取价值最高的用户。

和类似受众一样，都需要在Ad Sets层级的Custom Audience进行设置，只是VBLAL含有用户价值信息，上传的方法是类似的。

先进行自定义用户设置，然后创建类似受众。可以选择手动上传用户名单，或者从APP端网页端倒入。

直接点击「类似受众」-「CreateAudience with LTV」在上传好用户信息后就进行创建。

创建好受众后，可以结合价值导向或者事件导向，进行投放测试，也可以设置对比组，看下加了VBLAL的广告组数据更好还是一般类似受众的更好。由于付费类优化周期较长，数据的对比时间最好超过2周，结果相对会更加精准。