前段时间来询盘的客户中，发现个人卖家占比挺大的，很多都是刚入门，不知从何做起，对Facebook广告投放的了解不足，自然也不想轻易把广告投放交给AI。那么这篇文章就给这些卖家分享一些有关广告策略的干货，以及为什么AI对于新手玩家来说其实是最有用的，以此来帮助你快速入门。
在当前广告投放领域，各平台底层逻辑虽存在一定共性，但投放策略可大致归为两种，分别为人为干预与机器学习。
一、人为干预
国内大多数的公司都会采用人为干预的手段，来达到盈利，简单来说就是亏钱了关广告，赚钱了扩量，从而达到盈利的效果。其核心策略在于通过大量复制广告组与系列，并分散至不同账户进行测试。在此过程中，投手会迅速筛选出表现不佳的广告组，如点击成本（CPC）、点击率（CTR）及加购率等指标未达标的组别，而保留表现优异的组别。日常工作中，投手主要任务是复制优质广告组以扩大投放规模，同时关闭表现不佳的组别，通过人为干预实现理想的投放效果。而这一步对于新手来说是需要判断的，但又经验不足，那么AI就能在这一步帮你了：
首先是大量的广告账户问题，如果你要用这种方式去投放广告，广告号是必不可少的，单独去购买也是一笔很大的开销，如果你找的渠道不靠谱，还会出现一跑就死户的情况。尤里改系统自带广告账户，且无需自备虚拟卡，直接帮你省去账户成本，无限量提供二不限企业户，且消耗稳，不易封。
在批量发布、复制广告方面，常规Facebook广告投放需要广告主分别打开各个广告户，依次进行广告创建和管理活动，使用尤里改系统可以批量管理Facebook广告账户，一键发布多条广告，一键复制广告到其他广告户，能够大大提升创建广告的效率，无需专业的投手团队，一个人也能完成批量广告投放。
关于预算方面，如果你使用尤里改，你就不用人工盯盘到天亮了。尤里改拥有基于指标的自定义优化器，你可以根据需求设置广告优化规则，系统将依托广告数据 24 小时监测广告，关闭空耗广告、自动修改预算、复制盈利广告，减轻人为盯盘的压力，帮助优质广告快速起量，劣质广告及时止损。
二、机器学习
机器学习是以较少的广告组、较大的单组预算来投放。在投放初期，往往处于亏损状态，直至机器学习成功后方能逐步实现盈利（但也可能不盈利）。
三、测试阶段
1、广告类型选择
针对预算有限的卖家，建议从广告预算优化（ABO）起步；预算稍高的卖家则可从广告系列预算优化（CBO）起步；而对于预算充裕的卖家，可同时设置一个CBO广告系列和一个ABO广告系列。
2、受众选择
Facebook提供了多种兴趣受众选项，并推出了基于机器学习的推荐受众（ASC）。对于长期兴趣类产品，如跑步、健身、瑜伽等，兴趣受众可能更为精准。然而，由于兴趣受众库更新时间不确定，且个人兴趣随时间变化，短时间内的兴趣受众（如某个电视剧、乐队等）可能并不精准。所以我们会更建议你从广泛投放开始测试，以扩大投放范围，促进机器学习，并减少因受众选择不当导致的投放失败风险。
3、CBO与ABO测试
ABO测试：建议在一个广告系列中开设3-5个广告组，每个组设置20-50美元的预算，每个组投放3-5个素材。至少运行3天（以便机器学习），数据不好可以提前关闭，次日重新开启。
CBO测试：与ABO测试类似，一个CBO广告系列设置50美元预算，内部包含5-7个广告组，同样采用广泛投放方式，每个组投放3-5个素材。
4、扩量策略
扩量策略我们之前也出文章讲过，主要可以采取纵向或横向扩量方式。如果你喜欢横向扩量，你可以先开设3-5个广告系列，观察哪个系列表现优异后逐步培养。懒人式跑法为每3天调整一次预算，调整幅度在20-30%之间，耗时较短。激进式跑法则为每半小时或一小时调整一次预算。有兴趣的可以看《Facebook广告扩量策略与优化建议》
综上所述，一旦机器学习成功，Facebook的算法将助力广告投放取得显著成效。而尤里改能够在投放操作与广告管理上进一步帮到你，这种效果比起你单独去手工投放肯定是要好的多的，广告跑起来基本上都能盈利，赚回开户费都是分分钟的事。有时候如果遇到投放效果不佳，大概率是由于素材问题，此时应重点更新素材。至于落地页，相信大多数从事Facebook广告投放的卖家都能达到基本水平，有精力的卖家可进一步优化。
如果你对尤里改自动化广告投放系统感兴趣，或者需要广告账户，你可以添加V：RIkibber来获取~欢迎来询
