【地域人群分布报表的整体说明】
 
◆地理位置维度：和地理位置定向一样，现在人群分布的地域报表也支持区分“近期在”、“常住”、“旅行到”和“去过”4个维度。
 
◆若您的广告中使用了地理位置定向，并同时勾选了多个维度，由于不同维度之间定向逻辑是“或”的关系，有一部分人群可能重合，因此当您查看单一维度地域分布报表时，地理位置分布报表数据可能看到跨维度导致的区域差异，也有可能单一维度分布报表数据仅是广告分布报表数据的一部分。
 
◆人群分布报表里面的数据仅供地域分布参考，不要和广告层级的效果报表进行比较。有数据误差。
 
【地理位置维度详解】
 
不同的地理位置维度，可以理解为一个用户身上的不同标签维度。

 
同一个用户身上很可能会同时包含多个不同维度的地理标签，因为某一个用户可以常住在上海，当前也还在上海；但另一个用户也可能常住在上海，而当前在深圳(出差或者旅行)。
 
不同的地理位置标签维度的详细定义如下：

 
常住在这里的人：最近一个月居住在该区域的人。
 
近期在这里的人：当前或最近1~2天位置在该区域的人。
 
旅行到这里的人：旅游或出差来到该区域的人，并且近一个月常住地不在此。
 
去过这里的人：最近一个月去过这里的人。
 
【地理人群分布报表解读建议】
 
整体：建议报表查看维度，与广告选择维度一致。
 

●如果广告投放选择“常住”，那么建议报表分布也查看“常住”，这样更具有参考性。否则由于用户的流动性，维度不对应可能会出现较大的区域分布差异。尤其是在春节、国庆等长假前后，该差异会更加明显。

常住在这里的人：
 

●部分用户，存在跨城通勤等情况，一个用户身上可能同时含有多个“常住”标签。

●由于一个用户身上可能同时含有多个“常住”标签，因此报表的加总曝光/点击数会存在重复计算的情况，导致最终占比总和超出100%，但您的广告曝光、点击不会被重复计算与扣费。

●同样由于一个用户身上可能同时含有多个“常住”标签，报表分布里会展示该用户所有的常住地，因此会有少量区域可能不是您主动投放的区域。这只是因为用户身上的额外标签被额外展示在分布报表里了，并不影响定向和扣费逻辑。投放时没有选择的区域是不会被定向到、被扣费的。

近期在这里的人：
 

●如果您没有在投放时选择“近期”维度，而报表查看“近期”维度，那么分布区域会和您的选择区域有差异。这是由于用户具有流动性，例如出差、旅行、返乡等情况下，用户的“近期”所在地与用户的“常住”所在地会有差异，在长假、春节等特殊时间点会更加明显。

 
旅行到这里的人：
 

●由于旅行用户占大盘中用户比例较小，因此如果您投放时选择的不是“旅行”维度，而报表查看的是”旅行”维度，可能在结果中看到较高占比的“未知”数据。

 
去过这里的人：
 

●用户过去一个月可能去过多个区域，因此一个用户身上可能同时含有多个“去过”标签。

●由于一个用户身上可能同时含有多个“去过”标签，因此报表的加总曝光/点击数会存在重复计算的情况，导致最终占比总和超出100%，但您的广告曝光、点击不会被重复计算与扣费。

●同样由于一个用户身上可能同时含有多个“去过”标签，报表分布里会展示该用户所有的去过地，因此会有少量区域可能不是您主动投放的区域。这只是因为用户身上的额外标签被额外展示在分布报表里了，并不影响定向和扣费逻辑。投放时没有选择的区域是不会被定向到、被扣费的。

●该维度的数据量比较多，分布需要抽样，因此地域分布数据与广告报表数据存在差异，仅作为地域分布参考，实际数据以广告报表数据为准。

 
【常见地域分布报表的解读示例】
 
为了方便您更便捷地理解和使用“人群分析”地域报表功能，以下将一些常见分布报表举例列出，便于您解读自己的数据分布。
 
示例1：
 
假设广告主对某广告A使用地理位置定向进行投放，并且地理位置定向选择了“深圳市”，并勾选“常住在这里的人”、“近期在这里的人”。
 
该广告A一共被3个用户看到，即带来3个实际曝光。用户画像详情如下：
 

 
如果广告主查看该广告A的人群分析报表，并选择地域分布为“常住在这里的人”维度，会看到以下城市分布数据：
 

 
如果广告主查看该广告的人群分析报表，并选择地域分布为“近期在这里的人”维度，会看到以下城市分布数据：
 

 
示例2：
 
假设广告主对某广告B使用地理位置定向进行投放，并且地理位置定向选择了“深圳市”，并勾选“常住在这里的人”、“去过这里的人”。
 
该广告B一共被3个用户看到，即带来3个实际曝光。用户画像详情如下：
 

 
如果广告主查看该广告B的人群分析报表，并选择地域分布为“常住在这里的人”维度，会看到以下城市分布数据：
 

 
如果广告主查看该广告的人群分析报表，并选择地域分布为“去过这里的人”维度，会看到以下城市分布数据：