用户画像包括用户的基本信息、兴趣爱好、购买习惯等方面的特征，用于描述用户的特点和需求。可以利用机器学习算法、聚类分析等方法进行目标群体的识别和分类。根据用户的兴趣爱好、购买习惯等特征，选择合适的广告内容和形式，以提高广告的点击率和转化率。
个性化广告投放策略通过用户分析实现精准定位的关键步骤如下：
1. 数据收集：收集用户行为数据，包括用户的浏览记录、点击记录、购买记录等。可以通过网站分析工具、第三方数据提供商、客户关系管理系统等途径进行数据收集。
2. 数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗和整理，去除重复数据、无关数据等，将数据按照用户ID或其他标识进行归类整理，以便后续的分析和应用。
3. 用户画像构建：基于整理后的数据，通过数据分析技术，构建用户画像。用户画像包括用户的基本信息、兴趣爱好、购买习惯等方面的特征，用于描述用户的特点和需求。
4. 目标群体识别：根据用户画像的特征，识别出具有潜在需求的目标群体。可以利用机器学习算法、聚类分析等方法进行目标群体的识别和分类。
5. 广告定制：根据识别出的目标群体，为其定制个性化广告。根据用户的兴趣爱好、购买习惯等特征，选择合适的广告内容和形式，以提高广告的点击率和转化率。
6. 广告投放和评估：将定制好的个性化广告投放给目标群体，并根据投放效果进行评估和优化。可以通过CTR（点击率）、转化率、ROI（投资回报率）等指标对广告的效果进行评估，进而优化广告投放策略。
总结起来，个性化广告投放策略通过用户分析实现精准定位的关键是收集和分析用户行为数据，构建用户画像，识别目标群体，为其定制个性化广告，并不断优化广告投放效果。