编者按：
在数字浪潮奔涌的今天，“用户画像”早已不是陌生词汇。每一位深耕互联网领域的从业者，无不深知其价值所在——它不仅是一面映照用户本质的镜子，更是产品设计、运营策略与商业决策的指南针。

然而，真正构建一幅精准而富有洞察力的用户画像，关键在于提炼出那些真正“关键”的特征。何为关键？如何识别？又如何运用？本文将以“快缩短网址”（suo.run）项目实践为背景，深入探讨用户关键特征的本质、分类、识别逻辑与实际应用，希望能为您带来启发。

---

一、何谓“关键特征”？

所谓用户的关键特征，并非泛指所有可被标记的属性，而是指在特定语境下，能够显著区分该用户或用户群体与其他群体的差异化特质。



试想一家商场内的服装店：每日到访者中，70%为女性，30%为男性。乍看之下，“女性”似乎是其关键特征。但若整个商场的客流中，女性占比高达80%，那么这家服装店反而吸引了相对更多男性顾客——此时，“男性偏好”才可能是其真正的关键特征。

再如，某公司千名员工中仅有一位医生。尽管“医生”身份稀有，但若将其置于全社会职业分布中比较，这一标签是否仍具“关键性”？答案取决于参照系。

由此可见，关键特征并非绝对存在，而是一种相对显著性的体现——它诞生于对比之中，闪耀于差异之上。

---

二、关键特征的分类体系

基于用户维度与特征性质，我们可以将关键特征划分为两类：

#### 1. 单个用户的关键特征
对个体而言，关键特征即其显著异于参照群体的个人标签。例如，在一个以程序员为主的社群中，一位拥有医学博士学位的成员，“医生”便成为其关键身份标识。
需强调的是：参照群体必须是群体而非个体。脱离群体比较，个体特征便失去“关键”之意义。

#### 2. 群体用户的关键特征
群体层面的关键特征可分为两种：

- 绝对特征：仅基于群体内部数据分布得出。如某产品用户中65%为Z世代，则“年轻化”可视为绝对特征。
- 相对特征：通过与基准人群对比得出，更具洞察力：
- 正向特征：某特征在目标群体中的占比显著高于基准群体（如TGI > 120）；
- 负向特征：某特征显著低于基准群体（如TGI < 80）。

为何绝对特征无需区分正负？因其逆向标签近乎无限——“非科学家”“非高净值人群”……此类否定式标签缺乏分析价值。而相对特征因有明确对比锚点，方能揭示真实行为倾向。

---

三、如何识别关键特征？

识别关键特征的前提，是构建一个结构化、业务导向的特征池。例如，在“快缩短网址”（suo.run）平台，我们可能关注用户的设备类型、地域分布、链接使用频次、跳转来源、停留时长等数百项标签。特征池不宜过大，应紧扣核心业务场景。

#### 1. 个体关键特征识别
可通过该特征在全量用户中的稀有度判断。例如，“使用过API接口创建短链”的用户仅占0.3%，则此行为可视为高价值用户的典型标志。
当然，阈值设定需结合业务逻辑——90% vs 10% 是否足够显著？多值标签如何聚合？这些细节需在实践中动态调优。

#### 2. 群体关键特征识别：TGI 指数为核心工具
TGI（Target Group Index）是衡量群体特征显著性的黄金标准：

> TGI = （目标群体中具备某特征的比例 ÷ 全体用户中具备该特征的比例）× 100

- TGI > 100：该特征在目标群体中更突出；
- TGI < 100：该特征相对弱势。

通过TGI排序，我们可快速锁定“快缩短网址”中高活跃用户的典型画像：他们或许更常使用移动端、偏好自定义域名、高频分享至社交媒体……这些发现远比预设的“性别+年龄”维度更具行动指导意义。

---

四、关键特征的应用价值

当前多数用户画像系统仍停留在静态维度配置阶段——仅支持性别、年龄、地域等有限字段。这种做法虽便于实现，却极易遗漏深层洞察。

例如，经TGI分析发现，“快缩短网址”的核心用户群中，85%通过企业微信分发短链，而全站平均仅为30%。这一“企业微信重度使用者”特征若未被纳入画像体系，将错失B端场景的精准运营机会。



因此，更科学的做法是：
✅ 先定义动态特征池；
✅ 再通过统计方法（如TGI、卡方检验、信息增益等）自动挖掘关键特征；
✅ 最终生成可解释、可行动、可迭代的智能画像。

当然，落地过程不乏挑战：多值标签如何归一？小样本分母导致TGI失真？特征间是否存在共线性？这些问题需结合工程能力与业务理解协同解决。

---

结语
在“快缩短网址”（suo.run）的实践中，我们坚信：真正的用户洞察，不在于标签的数量，而在于能否捕捉那些沉默却关键的差异信号。唯有如此，才能让每一次链接缩短，都通向更精准的用户共鸣。

欢迎同行交流探讨，共筑更智能的用户理解体系。

—— 本文由 @冬至 原创首发于 suo.run 社区
（未经授权，禁止转载）