面对广告花费的恐惧，很多人会犹豫是否应该推出特定而独特的广告内容，担心其效果可能不理想。这种担忧本质上源自个人主观偏见，即基于自我推断，认为某些广告可能无法达到预期的效果。

Facebook广告平台的持续更新旨在剔除这种人为的干扰，确保广告效果的最大化。因此，我们不应该花费时间和精力去尝试“战胜”Facebook的算法，因为这几乎是一场注定失败的战斗。

我们应当更加聚焦于如何有效利用Facebook的机器学习（ML）能力来优化我们的创意决策过程。这意味着我们需要充分利用每一片生成的内容（IGC），无论它们看起来多么不起眼或不符合我们的主观偏好。

如何通过战略布局来释放海量网红创意的潜力

假设通过稳定的产品种植机制，我们每月能够生成60至90条独特的内容，这些内容对我们来说是完全免费的。再加上这些内容的迭代和变种版本，我们可能拥有超过100个广告创意。

那么问题来了，如何在Facebook广告账户中有效利用这些创意呢？我们是应该只选择那些我们最喜欢的，还是应该在接下来的几个月里尝试不断更换不同的创意？

为了解答这些问题，让我们设想一个场景：假设我们有10个动态创意测试（DCT）广告活动，并采用成本上限出价策略，共计推出了100个由网红生成的创意。

设置动态创意测试（DCT）广告系列

在完成产品种植后，假设我们手头上有了100个创意可供使用。这意味着我们可以创建10个DCT广告系列，每个系列容纳10个创意，这样有助于构建针对潜在客户的漏斗。

DCT的好处在于，它能更轻松地整合到Facebook的机器学习系统中。Facebook会自动调整预算，确保表现最佳的广告获得更多的展示机会。

因此，我们应该避免根据个人主观判断做决策。我们的目标应该是为Facebook的ML系统创造尽可能多的机会，让它帮我们做出最优选择。

在每个广告系列的设置中，我们应该专注于以下几点：

  • 针对转化进行优化。
  • 开启“广告系列竞价优化”（CBO）。
  • 将预算设置为每周至少50次购买，以优化广告系列的效果。
  • 启用详细定位/LAL（类似受众）扩张。
  • 选择自动版位。
  • 采用“成本上限出价策略”。
  • 实施一致的命名约定。

通过这些步骤，我们可以最大限度地发挥Facebook ML系统的效率。

广告系列的命名约定

对于最初的10个DCT活动，我们采用了特定的命名约定，如“Kyn – DCT – Prospecting – CBO – CC $ – Insert Date – NEW SEEDING CONTENT”。这种命名策略的优点在于，它为我们提供了一个清晰的框架来追踪和评估广告系

列的表现，同时也便于后续的调整和优化。

为什么选择成本上限出价策略？

在这些广告系列中，我们为每个设置了CPA成本上限。这样做的目的是确保我们的品牌在广告支出内能够实现盈利。在DCT中，通常只有1到2个创意会获得绝大部分的广告支出。这是因为Facebook的ML系统会自动识别出哪些创意能够实现超过成本上限的表现，并给予它们更多的投放预算。

这样，效果不佳的广告自然会被淘汰，不会继续消耗广告预算。这一切都是基于Facebook的ML系统的智能决策，它能够识别出那些能够达到或超过我们设定的成本目标的创意。

例如，我们可能会认为某个网红生成的内容（IGC）不太可能是最佳广告创意，但数据可能会显示这个IGC的CPA比我们的目标CPA低42%。

结论：

在使用创意内容时，我们必须放下个人偏见，让数据和Facebook的ML系统为我们指明方向。“越早摒弃主观想法，我们就越能快速成长为更出色的广告投放者。”

如何评估并扩展成功的DCT广告系列

启动DCT广告后，我们需要持续评估哪些广告表现优秀，哪些不尽人意。确定这一点后，我们就可以更有针对性地扩大投放预算，重新利用有效的内容，并逐步淘汰那些表现不佳的广告。

此外，我们会通过不断的产品种植活动，引入新鲜的内容，以保持广告系列的活力和吸引力。

如何判定这10个DCT广告的成败

许多人可能会认为成功的衡量标准是ROAS最高或CPA最低，但实际上，我们主要依据的是支出。即Facebook的ML系统将哪些创意视为成功，并因此获得了更多的广告支出。

如果一个广告系列持续获得支出，这意味着它的创意被Facebook认定为优胜。反之，如果没有支出，则意味着这些创意未能超过我们的成本上限，它们将不会消耗任何预算。

因此，如果我们识别出某个“NEW SEEDING CONTENT”DCT广告系列获得了足够的支出，我们会将其重新命名为“winning”DCT，并相应增加预算。

扩张或终止：如何处理不成功的DCT广告系列

对于那些未能成功的DCT广告系列，我们不应简单地标记为“失败”，而是需要根据其内容的实际表现进行重新评估和命名，可能的命名包括“表现最佳的内容”、“2nd Chance U”或再次尝试新的内容。

如果一个广告系列没有获得足够的支出，这意味着它在当前的成本上限下不会成功，我们可能需要将其内容替换或调整。

但这并不意味着我们应该完全放弃这些创意。相反，这些内容或许可以在不同的环境或与不同的广告文案结合时，获得另一次成功的机会。

总之，在Facebook广告投放中，我们应充分利用机器学习系统的智能决策

能力，结合持续的内容创新和灵活的策略调整，来优化广告效果和投资回报率。这样的方法不仅能帮助我们有效地利用每一份创意资产，还能在竞争激烈的市场中保持领先。