在一些反映用户兴趣类的受众定向方法（如行为定向、上下文定向等）中，需要一个标签体系，将每个用户映射到其中的一个或几个标签上去。如何规划合理的标签体系对广告产品的运营影响非常大，因此，这是产品策略中特别关键的一环。一般来说，这样的标签体系有两种组织方式：一种是按照某个分类法（taxonomy）制定一个层次标签体系，其中上层的标签是下一层的父节点，在人群覆盖上是包含关系。一些面向品牌广告的受众定向往往采用这种结构化较强的标签体系。需要指出，这一体系中的标签是根据需求方的逻辑而制定，某些在媒体方意义很大的分类标签，如军事等，由于没有明确的需求对应，不宜出现在标签体系中。

  另外一种兴趣标签的组织方式，是根据广告主的具体需求设置相应的标签，所有的标签并不能为同一个分类体系中所描述，也不存在明确的父子关系。这种半结构化或非结构化的标签体系往往包含一些比较精准的标签的集合，因而主要适用于多种目标，特别是效果目标并存的广告主的精准流量选择要求。

  选择结构化兴趣标签体系还是非结构化的兴趣标签体系更多地是商业上的决策，主要需要考虑下面两种情形。

  1 当标签作为广告投放的直接标的时（包括 CPM 广告及竞价广告中直接可被广告主选择的人群），这些标签既要能够为广告主所理解，又要方便广告主的选择。因此，在这种情形下，结构化的层级标签体系往往是较合理的产品方案，特别是在CPM广告中，标签的划分不能过细 。这种结构化标签体系的一个典型代表是Yahoo! 行为定向标签体系。
这样的标签体系非常易于理解和操作， 在面向品牌广告主售卖时较为适用。

  2 当标签仅仅是投放系统需要的中间变量，作为 CTR 预测或者其他模块的变量输入时，那么结构化的标签体系其实是没有必要的， 应该完全按照效果驱动的方式来规划或挖掘标签，而各个标签之间也不太需要层次关系的约束。这样的标签体系，比较典型的代表是Bluekai的标签体系，由于其面向的对象是追求效果或特殊人群定位的广告主，因而组织上的规整性也就让位于效果的精准性了。

  还有一种特殊的标签形式，即关键词。直接按照搜索或浏览内容的关键词划分人群和投放广告，往往可以达到比较精准的效果。关键词这种标签体系是无层级关系、完全非结构化的，它虽然很容易理解， 但并不太容易操作。不过由于搜索广告在整个在线广告中的重要地位， 选择和优化投放关键词这样一项专门技术已经发展得相当充分，因此这种标签也是实践中常用的。

参考文档
1 《计算广告学》
2 用户画像标签体系