以前是自己操作,锁定人群,现在是系统帮你找“跟你素材语义接近的人”。而不是你手动选的标签。所以精准兴趣包、窄定向、老方法——开始集体失灵。
以前,一个爆款广告素材可能能用半年甚至更久,重复投放还能稳定带来转化和流量。但现在,Meta的“仙女座”算法和相关AI模型,会对广告的“信息新鲜度”做严格评估。
系统会自动识别素材里的文字、图片、视频内容的“语义向量”,判断它是否给用户传递了新信息。
如果广告素材在很长时间内反复出现类似的内容(例如同样的标题、画面、文案结构),系统就会认为这是“信息增量低”或者“内容重复”,不再优先推送。这就导致老素材即使之前表现好,现在也可能迅速“掉坑”,投入成本却带来越来越少的回报。
-
-
尝试多样化的创意形式,比如新增UGC风格视频、拆分功能卖点、加入节日/热点元素等。
-
注意用“新故事”持续喂给算法,让它感知到你的广告还“有料”。
过去,我们把大量时间花在选兴趣标签、叠加用户行为、划分细分人群,希望精准锁定目标客户。但“仙女座”算法让系统不再单纯依赖这些“静态标签”,而是转向分析用户最新的行为轨迹和内容语义。
你设的兴趣标签包在系统的整体画像权重中明显下降,甚至有时候标签越多,反而被认为“信号太杂”,影响投放效果。还有就是精细兴趣包带来的流量变少,精准度下降,广告“穿透力”变弱。系统更喜欢让广告自由“广泛匹配”,利用行为信号自动找到潜在客户。
-
-
采用“Broad Targeting”(广泛投放)模式,信任算法自动匹配。
-
把精力转向素材和广告文案质量的提升,帮助AI更好理解你的广告内容和目标客户。
新的模型如Andromeda和GEM基于深度学习和大规模语义理解,要求广告账户提供更丰富的行为信号才能快速“学会”该把广告推给谁。
新账户或新广告组的学习期明显变长,可能从过去的几天变成1-2周甚至更久。学习期内投放量不稳,成本波动大,表现起伏明显。对素材数量和更新频率要求更高,需要持续提供“喂养信号”。
-
新建广告组时,投放预算不要过低,保证有足够的曝光量。
-
-
-
对学习期内的表现要有耐心,避免过早调整造成信号混乱。
由于“语义匹配”高度依赖语言、文化和用户行为数据,算法在不同国家和地区的表现差异会更加明显。
一条广告素材在美国、欧洲表现良好,但直接搬到印度、印尼等新兴市场可能效果大打折扣。
因为算法要把广告的“语义向量”和用户最近的语义行为匹配,不同国家用户的内容消费习惯、语言用法差异导致匹配效果不同。
同一素材的“语义信号”在不同语言环境中解读会有偏差,系统难以准确找到最佳目标受众。
NO.4 仙女座时代,facebook应该怎么投?
随着Meta广告系统底层“仙女座”(Andromeda)算法的落地,广告投放的玩法彻底变了。老方法频频失效,很多外贸企业焦虑掉量、成本飙升。别急,理解这5条实操要点,才能跟上时代节奏,逆风翻盘。
