聊聊 LinkedIn 广告的“兴趣排除”：怎么帮你把钱花在刀刃上
说真的，每次在 LinkedIn 上投广告，最让人头疼的不是预算，而是看着后台那些点击数据，心里直犯嘀咕：“这些人真的对我的东西感兴趣吗？” 你可能花了不少钱，结果吸引来的不是竞争对手的探子，就是找工作的，或者干脆就是误触。这种感觉，就像你精心准备了一场派对，结果来的全是隔壁街发传单的。这不，LinkedIn 的“兴趣排除”（Excluded Interests）功能，就是为了解决这个痛点而生的。它不是什么新功能，但很多人要么没注意到，要么没用对。今天，我们就来好好聊聊这个功能，看看它到底怎么帮我们提升广告的精准度。
先搞明白：LinkedIn 的“兴趣”到底是个啥？
在我们一头扎进“排除”功能之前，得先弄清楚 LinkedIn 是怎么判断用户兴趣的。这玩意儿不像 Facebook 或 Instagram 那样，主要看你点赞、分享了什么生活化的内容。LinkedIn 的数据源更“硬核”一些，它主要依赖以下几个维度：
- 职业身份与技能： 你填的职位、技能标签、认证证书，这是最直接的。
- 内容互动： 你在 Feed 流里阅读、点赞、评论、分享了哪些行业文章、专业帖子。
- 群组归属： 你加入了哪些行业群组，比如“SaaS 创业者联盟”或者“数字营销专家”。
- 关注对象： 你关注了哪些公司、行业领袖、话题标签（#）。
所以，当 LinkedIn 说一个用户对“云计算”感兴趣时，它不是瞎猜的。很可能这个人最近读了几篇关于 AWS 的文章，加入了几个相关的技术群组，或者他的技能列表里就有“云架构”。这个“兴趣”的颗粒度，直接决定了我们广告投放的精准度。而“兴趣排除”，就是在这个基础上，做减法。
“兴趣排除”的核心逻辑：不是“找到对的人”，而是“排除错的人”
很多人投广告，思维还停留在“我要找到所有对 A 感兴趣的人”。但现实是，一个对 A 感兴趣的人，也可能同时对 B、C、D 感兴趣。如果你的广告目标非常垂直，比如你是卖“高端企业级数据库解决方案”的，那么一个对“免费数据库入门教程”感兴趣的人，大概率不是你的菜。
这就是“兴趣排除”的用武之地。它的核心逻辑是：通过排除那些与你目标客户画像无关，甚至相悖的兴趣，来净化你的受众池。
举个生活中的例子。你想开一家高端私房菜馆，目标客户是讲究食材、注重私密性的商务人士。你在 LinkedIn 上定向时，可能会选择“企业管理”、“投资”等兴趣。但同时，你发现有一大群人对“团购优惠”、“大众点评高分榜”特别感兴趣。这时候，你就应该把“团购优惠”这个兴趣给排除掉。因为这部分用户虽然也是商务人士，但他们的消费习惯更偏向性价比，可能不是你私房菜馆的目标客户。
通过排除，你的人群画像从一个模糊的圈，变成了一个更精准、更纯粹的集合。这不仅能提高点击率（CTR），更重要的是，能提升后续的转化率（Conversion Rate），降低单个转化成本（CPL）。
实战场景：什么时候该用“兴趣排除”？
光说理论太空泛，我们来看几个具体的场景，看看这个功能在什么时候能发挥最大价值。
场景一：B2B 企业的“窄众”营销
这是最经典的用法。假设你是一家做“工业物联网（IIoT）安全解决方案”的公司。你的目标客户非常明确：制造业、能源行业的 IT 决策者和 OT（运营技术）工程师。
你的定向策略可能是：
- 包含兴趣： 工业物联网、网络安全、SCADA 系统、智能制造。
但这样够了吗？可能不够。因为“物联网”这个词现在太火了，很多对“智能家居”、“可穿戴设备”感兴趣的 C 端用户也会被包含进来。这些人对你的工业级产品毫无兴趣。
所以，你需要做排除：
- 排除兴趣： 智能家居、可穿戴设备、消费电子、个人隐私保护（这个兴趣太泛了，容易误伤）。
这样一来，你的广告就不会出现在那些正在讨论“小米手环”或者“扫地机器人”的用户面前。虽然看起来受众规模小了，但留下的都是高价值潜在客户。这笔账，怎么算都划算。
场景二：招聘特定岗位，避开“不相关”的求职者
招聘是 LinkedIn 的核心场景之一。你想招一个高级 Java 架构师，于是你定向了“Java 开发”、“软件工程”等兴趣。结果，广告引来了大量刚毕业的学生、正在学习 Java 的转行者，甚至是那些只想看面试题的人。
这些人不是不优秀，但他们目前不是你的目标。你想要的是有丰富经验的资深人士。怎么办？排除那些“入门级”、“学习”相关的兴趣。
- 排除兴趣： 编程入门、在线课程、技术教程、学生社团（如果定向了学生群体）。
这样，你的招聘广告就能更精准地触达那些已经在行业内深耕多年的专业人士，而不是淹没在海量的初级申请者中。
场景三：内容营销，精准触达决策者
你发布了一份关于“2024 年企业数字化转型趋势”的深度白皮书，希望 CIO、CTO 这个级别的人来下载。你定向了“CIO”、“CTO”、“数字化转型”等职位和兴趣。
但你可能发现，下载的人里有很多是学生、咨询顾问，甚至是竞争对手公司的市场人员。他们也对这个话题感兴趣，但不是你内容营销的最终转化目标（比如后续的销售线索）。
这时，你可以尝试排除一些“非决策者”或“非目标客户”可能感兴趣的关联兴趣。比如，如果“数字化转型”这个词也吸引了大量咨询顾问（他们以提供咨询服务为主，而非购买服务），你可以考虑排除“商业咨询”、“战略规划”这类过于宽泛的咨询类兴趣（当然，这需要谨慎，因为有些 CIO 也可能关注这些）。更稳妥的做法是，结合职位层级进行排除，比如排除“实习生”、“助理”等职位层级。
如何找到并使用“兴趣排除”：一步步操作指南
说了这么多好处，具体怎么操作呢？其实很简单，就在 LinkedIn 广告创建的后台。
当你在设置广告受众（Audience）时，你会看到“包含（Include）”和“排除（Exclude）”两个选项卡。
- 在“包含”里设定你的基础受众： 比如职位、行业、公司规模、技能、兴趣等。这是你的“大池塘”。
- 切换到“排除”选项卡： 这里就是我们今天的主角。你可以像添加包含兴趣一样，添加你想要排除的兴趣、职位、学校、群组等。
- 善用“受众预估”工具： LinkedIn 会实时显示你排除前后的人数变化。这个数字很重要。如果你排除了几个兴趣后，受众规模从 50 万骤降到 5 万，你得停下来想一想：是不是排除得太狠了？或者，这 5 万人才是你的“真命天子”？
一个小技巧： 不要一次性排除太多兴趣。建议先排除 1-2 个最明显的“噪音”兴趣，跑几天广告，看看数据变化。如果效果好，再逐步增加排除项。这是一个不断测试、优化的过程。
“兴趣排除”的最佳实践与常见误区
用好这个功能，能让你的广告效果上一个台阶，但用不好，也可能“误伤友军”，把潜在客户给排除掉了。
最佳实践
- 从数据出发，而不是凭感觉： 先跑一波广告，看看后台的“受众特征”报告，分析点击你广告的都是些什么人。如果发现大量不相关的群体（比如学生），再针对性地去排除。不要一开始就凭空想象。
- 结合多种排除方式： “兴趣排除”不是孤立的。你可以把它和“职位排除”、“地域排除”、“公司排除”结合起来用。比如，你想排除竞争对手，可以直接排除他们的公司名称，同时也可以排除他们公司员工可能感兴趣的“竞品分析”这类兴趣。
- 保持“包含”与“排除”的平衡： 你的目标是找到一个“高纯度”的受众交集。包含项定义了你的大方向，排除项帮你扫清路上的障碍。两者要配合使用。
- 定期回顾和更新： 用户的兴趣是会变的。一个季度前你排除的兴趣，现在可能已经不适用了。定期（比如每月）检查一下你的排除列表，确保它依然有效。
常见误区
- 排除过度，导致受众过窄： 这是最常见的问题。你排除了 A、B、C，又排除了 D、E、F，最后发现广告跑不出去了，或者 CPM（千次展示成本）高得离谱。记住，排除的目的是净化，不是“杀敌一千，自损八百”。
- 排除了“看似无关但实则相关”的兴趣： 比如，一家卖高端商务男装的，可能会想排除“时尚穿搭”这个兴趣，觉得太泛。但很多企业高管也关注商务时尚。这时候，更精准的做法可能是排除“潮流服饰”、“快时尚”这类更偏 C 端的兴趣，而不是一刀切排除“时尚”。
- 忽视了“职位”这个更直接的信号： 有时候，与其费劲去排除一堆关联兴趣，不如直接在“职位”里排除掉“学生”、“实习生”、“助理”等。对于 B2B 营销来说，职位往往比兴趣更直接、更可靠。
写在最后的一些思考
营销工具和平台功能总是在不断迭代，但底层的逻辑——“把对的信息，在对的时间，给对的人”——是不变的。LinkedIn 的“兴趣排除”功能，就是这个逻辑下的一个具体实践。它给了我们一个机会，去精细化地管理我们的广告受众，减少预算的浪费。
说到底，它不是一个能让你一夜暴富的“神器”，而是一个需要你花时间去琢磨、去测试的“放大镜”。它放大了你对目标客户的理解，也放大了你每一次优化的价值。下次当你打开 LinkedIn 广告后台，看到那个长长的、看似精准的兴趣列表时，不妨多问自己一句：这里面，有没有我真正不想见到的人？也许，答案就在那个小小的“排除”按钮里。别怕麻烦，多试几次，数据会告诉你真相。
