在 2025 年竞争激烈的数字营销领域，精准筛选出 LINE 平台上的活跃用户，是提升社交广告投放效果的关键。企业若想在 LINE 庞大的用户群体中脱颖而出，将营销资源精准投放到目标受众，就需要一套行之有效的筛选策略。接下来，本文将为您提供全面且实用的全新指南，助您高效锁定优质活跃用户，实现广告投放效益最大化。

剖析 LINE 用户行为，判断活跃程度

• 登录频率洞察：活跃用户通常保持较高的登录频率。通过观察用户在一定时间段内的登录次数，可初步筛选出活跃用户。例如，设定一周为周期，一周内登录超过 4 次的用户，大概率属于活跃群体。这是因为频繁登录意味着用户对平台有较高关注度，更易接触到广告内容。

• 消息互动分析：查看用户发送、接收消息的数量及参与群聊的频率。积极发送消息，尤其是主动发起对话，以及频繁参与群聊讨论的用户，活跃度明显更高。比如，一周内发送消息超 20 条，且参与至少 3 个不同群聊互动的用户，对平台社交功能依赖度高，是广告投放的优质对象。

• 使用时长评估：统计用户每日或每周在 LINE 上的使用时长。日均使用时长超过 30 分钟的用户，沉浸度较高，更有可能关注到广告信息。这类用户有更多时间浏览 LINE 的各类内容，包括广告，为广告曝光提供了更多机会。

借助 LINE 官方工具，精准定位活跃用户

• LINE 官方数据分析平台运用：注册并登录 LINE 官方为开发者或企业提供的数据分析平台。在平台中，可获取用户的基础信息，如年龄、性别、地区等，同时能查看用户的使用行为数据，如登录时间、使用的功能模块等。根据活跃用户的行为特征，设置筛选条件，如筛选出过去一个月内，每周至少有 5 天在晚上 7 点 - 10 点（该时段为多数用户活跃时间）登录并使用过 3 种以上 LINE 功能（如聊天、浏览资讯、使用小程序等）的用户。

• LINE 官方广告投放后台筛选：进入 LINE 广告投放后台，利用其自带的受众定位功能。除了常规的年龄、性别、兴趣爱好筛选外，重点关注 “用户活跃度” 相关选项。可选择 “近期活跃用户”“高频互动用户” 等预设标签，也能自定义筛选条件，如筛选出过去两周内点击过 LINE 内链接、参与过官方活动的用户，这些用户对平台内容参与度高，是适合广告投放的活跃群体。

  
  

运用大数据分析技术精准筛选活跃用户

• 多源数据采集与整合

搭建大数据分析体系时，需整合 LINE 用户的多维度数据：

行为数据：通过 LINE 开放接口获取用户的登录轨迹、消息发送频率、小程序使用记录等实时数据。例如，电商类广告主可追踪用户在 LINE 购物小程序中的浏览时长、加购行为等深层数据。

社交网络数据：分析用户加入的群组类型、群内发言频次及互动对象，识别具有社群影响力的 “关键用户”。如美妆品牌可重点关注美妆交流群中每周发起 3 次以上话题讨论的用户。

外部数据补充：结合第三方数据平台（如地域消费指数、行业趋势报告），完善用户画像。例如，将 LINE 用户的地理位置与当地商圈消费数据结合，筛选出高消费潜力的活跃群体。

• 构建活跃度预测模型

利用机器学习算法建立动态评分体系：

特征工程：提取用户行为中的关键特征，如 “夜间登录时段占比”“群聊管理员身份”“付费贴纸购买频率” 等，通过梯度提升树（GBDT）算法计算各特征对活跃度的影响权重。

模型训练：以过去 3 个月的用户活跃数据为训练集，标注 “活跃用户”（月登录≥22 天且日均互动≥5 次）和 “非活跃用户”，通过 XGBoost 模型训练出预测模型，准确率可达 85% 以上。

实时评分：模型每日自动对用户数据进行计算，生成 0-100 分的活跃度评分。例如，评分≥70 分且近一周有品牌相关关键词聊天记录的用户，可判定为高价值广告受众。

• 数据可视化与策略优化

通过 Tableau 等工具生成动态分析看板：

用户分层视图：用气泡图展示不同活跃度用户的分布，气泡大小代表用户数量，颜色区分消费能力，帮助广告主快速定位 “高活跃 - 高消费” 人群。

趋势预测模块：基于 LSTM 神经网络预测用户活跃度变化趋势，对即将 “沉睡” 的用户提前推送唤醒广告。例如，系统预测某用户活跃度评分下周可能下降 20%，则自动触发个性化召回广告。

A/B 测试分析：对不同大数据筛选策略的广告效果进行对比，如 “仅活跃度筛选” 与 “活跃度 + 消费预测筛选” 的 CTR（点击率）差异，持续优化筛选模型。

筛选 LINE 活跃用户的注意事项

• 遵守平台规则与法律法规：在大数据分析过程中，严格遵守 LINE 的数据使用条款，禁止抓取用户隐私信息（如聊天内容、通讯录）。同时，符合《个人信息保护法》要求，对用户数据进行去标识化处理，避免数据滥用风险。

• 数据质量与模型迭代：定期检查数据源的完整性，防止因 LINE 接口更新导致数据缺失。每月对活跃度预测模型进行迭代，加入新特征（如 LINE 新功能使用数据），确保模型准确率维持在 80% 以上，避免因用户行为变化导致筛选失效。

总结

在 2025 年的 LINE 营销环境中，筛选适合社交广告投放的活跃用户，需要融合用户行为分析、官方工具应用与大数据技术。通过多维度数据采集、机器学习模型构建及实时策略优化，企业可精准定位 “高活跃、高转化潜力” 的用户群体。同时，需严格遵守数据合规要求，持续迭代分析模型，让社交广告在 LINE 平台实现 “精准触达、高效转化” 的营销目标，在激烈的市场竞争中抢占先机。