TGI，即Target Group Index，是一个衡量特定用户群体对某类特征关注度的指标。该指数以100为平均值基准，高于100表示该群体对特定特征的关注度高于整体平均水平。例如，假设客户端所有用户中男女性别比例为60%和40%，在这些用户中，观看某体育视频的男女比例为90%和10%，观看某母婴视频的男女比例为20%和80%。由此计算，该体育视频在男性中的TGI为150（90%除以60%，再乘以100），女性为25（10%除以40%，再乘以100）；该母婴视频在男性中的TGI为33.33（20%除以60%，再乘以100），女性为200（80%除以40%，再乘以100）。理解TGI的关键在于明确“目标群体”和“某一特征”，“目标群体”指的是我们研究的对象，而“某一特征”是我们为了研究“目标群体”而选择的分类标准。
TGI的应用范围广泛，不仅限于人群特征的偏好度，还可以用于广告点击曝光转化、文章阅读统计、数据日志分析等。无论是在广告投放中按创意类别或投放频道分类，还是在人群画像分析中，只要对群体进行两个或两个以上维度的类别划分，都可以计算出TGI。TGI的高值与100的差距体现了其在区分人群方面的价值，更大的区分度能更清晰地描绘人群的特点，更有助于聚类出特定的人群群体。
尽管TGI在分析特征与目标人群关联度方面有其优势，但也有其局限性。它无法准确验证人群画像的准确性，也难以通过单一指标评判画像的优劣。同时，TGI在某些情况下可能会因为群体数量过少而产生较大波动，导致结果的不稳定性。例如，在用户性别比例极端不平衡的情况下，TGI在性别特征上的价值将大大降低，因为女性群体数量过少，TGI的计算结果会受到偶然因素的极大影响，从而失去参考价值。
在进行TGI计算时，需要先确定分析的特征，如年龄、性别、职业等。接着，统计所有用户（P）和特定用户群体（A）的特征人数，并计算出各自特征人数的占比。最后，根据TGI的计算公式，计算特定特征在特定群体中的TGI值。计算过程看似简单，但关键在于确保使用的是准确有效的用户画像数据，并且当处理多个目标用户群体时，可以利用编程循环进行自动化计算，以提高效率和准确性。
