Facebook广告初次投放：层级架构和初期广告策略

大家好，我是烧麦

上期文章中，我们讲到了 Facebook 广告的一些行业话语，也就是专业名词的解释。那么本期文章，我们就正式开始 Facebook 广告的投放。

在本期的文章里，我会聊聊我目前自用的、在新建广告时的“双系列架构”。我会详细讲解：

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这套广告投放策略是我目前正在执行的操作方法，纯属个人经验，并不代表绝对正确，请大家带着理性的思考来看待这篇文章，对于广告实践过程中的亏损作者无法承担你的损失。

广告系列的双架构

首先，所有新的广告系列，我都默认是以销量为成效目标来设定，这个就不用多说，如果你是聊单为主的产品，那么就选择互动，一般来说，互动的单价会比以销量为主的便宜。

对于绝大多数一人公司或者新手团队来说，在刚开始的时候，去建这两个系列（一个测试、一个扩量）不仅够用，而且是一个相对优秀的选择，因为广告中有很多因素会影响到最终的转化，比如：

这些因素都会影响最终的转化。所以在前期，我们没有必要去建多个广告系列，或者搞那种比较复杂的账户结构，那种复杂的架构是给日耗几千、上万美金的成熟团队准备的，因为我们的预算少，如果系列开多了，每个系列分到的预算就特别少，机器学习也就根本跑不出模型。

这个系列是我们主要用来测试素材的转化的地方——在预算选择上，推荐使用 ABO（如果不知道ABO 什么意思，可以看上一篇文章——【广告基础知识】Facebook广告行话概念科普）。

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记住，是广告组层级的 ABO（手动预算）。

这里我们要去花钱买数据，去找出能赚钱的素材和精准的人群。建议不使用 CBO，因为 CBO 往往会直接把预算强拉给一些表现较好的广告组，那么你剩下的广告组几乎就分不到什么钱，也就没有办法去测试剩下的广告组里的素材质量。

一个很简单的例子就是，你把视频组和图片组两个广告组放在一个广告系列下。假设你的图片组表现得好，那么这个广告系列会自动把绝大多数的预算分配给图片组。这样一来，你的视频组基本上就跑不出什么量，你也无法获得相应的数据参考，去判断视频组里各个素材的质量究竟是什么样子。

以下是我自己测试广告素材常用的测试架构：

在测试的初期，我会优先去测试哪个素材的效果最好，具体的测试逻辑如下：

人群设定
在广告组层级，我会选用固定的人群。人群会设定得稍微宽泛一点，不要过分精准。因为如果人群太精准，后期的 CPM（千次展示费用）会比较高，所以初期建议定一个相对宽泛的人群。
广告组分类
我会分为两个广告组：
(a) 视频测试组
(b) 图片测试组
变量控制
为了保持一致性，这些素材的文案都只用一条，并且是比较“万金油”的通用文案。
(a) 核心目标：我们的主要目标是测出哪个图片或视频的“画面”表现最强。
(b) 禁用多文本生成：虽然在广告层级设定时，系统支持为一个素材制定多个文本，但在测试阶段我不会使用。因为多文本会构成数据的“黑盒”，导致我无法判断素材火热、点击量高，究竟是因为画面好还是文案好。
扩量阶段
当我们将表现最好的画面测出来之后，下一步就可以进入扩量环节。如果素材的数据表现达标，就把它放入扩量组开始跑。在扩量阶段，我们就可以直接去做多文本测试，即在一个素材下面放置多个文本去继续测试。

在扩量的广告系列中，现在我一般就开两个广告组。

因为现在算法已经更新了，Meta 的 AI 已经可以做到根据素材内容去寻找精确的受众，它会变得更加看重内容的质量。并且 Meta 也在不断简化投放师的工作，这样也方便了越来越多的人去 Facebook 上做广告投放，所以我们要迎合它的政策，因此上我在这个里面就只开两个广告组。

我会把在测试组里测试出来的图片和视频，同一套素材在两个广告组里各建一份。也就是说，每个跑出来的好素材，都会同时出现在这两个组里，让它们在不同的受众策略下各跑一份。

这两个广告组的区别在于受众设置：

广告组 1：赋能型受众（Advantage+ Audience）——在广告组里设置建议人群。相当于你给 AI 一个冷启动方向，AI 会优先在你建议的人群中投放，然后再根据数据向外扩展。
广告组 2：通投（空投）——不设任何建议人群，完全交给 AI 自己去摸索。它会完全依赖素材内容和你 Pixel 积累的数据来寻找受众。

这两者的最终覆盖范围其实差不多，但冷启动效率不同。赋能型有个方向，起量会快一些；通投是从零开始摸索，可能前期慢，但有时候反而能找到你想不到的人群。