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Facebook广告Lookalike类似受众效果不佳怎么办 Lookalike类似受众效果不佳怎么办? 在Meta当前的Lattice(晶格系统)算法下,相似受众的权重其实是在被弱化的。 如果你的类似受众跑不动或跑不出ROI,不要单纯认为是受众选错了,要从种子质量、系统认知、以及当前算法趋势三个深度维度去排查。 1. 种子数据的“纯度”不够,这是90%的人类似受众跑不出来的根源。信号太杂,样本量过小,时效性缺失等因素。 比如用“过去180天访问者”做种子,这里面包含了大量跳出用户、羊毛党和误点用户。系统学到的是“乱点的人”的特征。种子人群(如Purchase)如果少于500-1000个,算法提取的特征点就会存在偏差,导致扩展出来的受众极度不精准。 2. “类似受众”与“广泛受众”在算法层面的内卷 在当前的Meta体系下,如果你同时跑了 ASC全量通投和特定比例的类似受众,且两者素材一样: 算法逻辑那就是系统会自动把最优质的人群优先分配给ASC。 后果:类似受众里的那部分优质人群被ASC截流了,剩下的类似受众流量其实是“次优级”,自然导致CPA升高,表现疲软。 3. 比例设置过于保守(1%的陷阱) 很多投手习惯只投1%的类似受众,认为最精准。但在高客单价或垂直品类里,1%的受众规模通常在200万-300万(以美国站为例),这个规模在算法看来太窄了。竞价极其剧烈,CPM飙升,系统没有足够的探索空间,很快就进入受众疲劳期。 当你发现类似受众不行,请按以下顺序检查数据: 1. 看CPM千展成本:如果类似受众的CPM比通投高出50%以上,说明该受众竞争太剧烈或规模过窄,系统在“高价买垃圾流量”。 2. 看频次(Frequency):如果跑了不到3-5天,频次就超过了1.5,说明受众规模太小,素材在反复骚扰同一群人。 3. 看种子来源: 是用Pixel数据建的?(受iOS14影响大,数据有缺失)还是用客户名单(Customer List)上传建的? #Facebook广告 #facebook广告投放 #FB广告 #shopify #品牌出海 #跨境电商
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