以前是自己操作,鎖定人群,現在是系統幫你找“跟你素材語義接近的人”。而不是你手動選的標簽。所以精準興趣包、窄定向、老方法——開始集體失靈。
以前,一個爆款廣告素材可能能用半年甚至更久,重復投放還能穩定帶來轉化和流量。但現在,Meta的“仙女座”算法和相關AI模型,會對廣告的“信息新鮮度”做嚴格評估。
系統會自動識別素材里的文字、圖片、視頻內容的“語義向量”,判斷它是否給用戶傳遞了新信息。
如果廣告素材在很長時間內反復出現類似的內容(例如同樣的標題、畫面、文案結構),系統就會認為這是“信息增量低”或者“內容重復”,不再優先推送。這就導致老素材即使之前表現好,現在也可能迅速“掉坑”,投入成本卻帶來越來越少的回報。
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嘗試多樣化的創意形式,比如新增UGC風格視頻、拆分功能賣點、加入節日/熱點元素等。
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注意用“新故事”持續喂給算法,讓它感知到你的廣告還“有料”。
過去,我們把大量時間花在選興趣標簽、疊加用戶行為、劃分細分人群,希望精準鎖定目標客戶。但“仙女座”算法讓系統不再單純依賴這些“靜態標簽”,而是轉向分析用戶最新的行為軌跡和內容語義。
你設的興趣標簽包在系統的整體畫像權重中明顯下降,甚至有時候標簽越多,反而被認為“信號太雜”,影響投放效果。還有就是精細興趣包帶來的流量變少,精準度下降,廣告“穿透力”變弱。系統更喜歡讓廣告自由“廣泛匹配”,利用行為信號自動找到潛在客戶。
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采用“Broad Targeting”(廣泛投放)模式,信任算法自動匹配。
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把精力轉向素材和廣告文案質量的提升,幫助AI更好理解你的廣告內容和目標客戶。
新的模型如Andromeda和GEM基于深度學習和大規模語義理解,要求廣告賬戶提供更豐富的行為信號才能快速“學會”該把廣告推給誰。
新賬戶或新廣告組的學習期明顯變長,可能從過去的幾天變成1-2周甚至更久。學習期內投放量不穩,成本波動大,表現起伏明顯。對素材數量和更新頻率要求更高,需要持續提供“喂養信號”。
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新建廣告組時,投放預算不要過低,保證有足夠的曝光量。
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對學習期內的表現要有耐心,避免過早調整造成信號混亂。
由于“語義匹配”高度依賴語言、文化和用戶行為數據,算法在不同國家和地區的表現差異會更加明顯。
一條廣告素材在美國、歐洲表現良好,但直接搬到印度、印尼等新興市場可能效果大打折扣。
因為算法要把廣告的“語義向量”和用戶最近的語義行為匹配,不同國家用戶的內容消費習慣、語言用法差異導致匹配效果不同。
同一素材的“語義信號”在不同語言環境中解讀會有偏差,系統難以準確找到最佳目標受眾。
NO.4? 仙女座時代,facebook應該怎么投?
隨著Meta廣告系統底層“仙女座”(Andromeda)算法的落地,廣告投放的玩法徹底變了。老方法頻頻失效,很多外貿企業焦慮掉量、成本飆升。別急,理解這5條實操要點,才能跟上時代節奏,逆風翻盤。
