廣告轉化效果差？Facebook廣告擴量一定要用起來

在當今數字化的時代，Facebook廣告已經成為品牌推廣和營銷的重要渠道之一。

然而，要想在這個競爭激烈的平臺上脫穎而出，僅僅投放廣告是遠遠不夠的。為了真正拓展品牌的影響力，擴量策略變得至關重要。

本文將就Facebook廣告擴量進行深入探討，有效地吸引更廣泛的目標受眾，實現品牌的增長與成功。

在沒有短期內量級KPI要求的情況下，Facebook廣告主可以采用慢策略，以最大化ROI與ROAS為目標。

通過親自測試，我們發現，如果初始預算是25美元，將預算略微增加到28美元可能比增加到30美元效果更好，同時也節省了成本。

這意味著在調整預算時，需要充分考慮每一步的影響，并控制節奏，避免過于急躁。

當廣告效果良好時，我們建議每4-7天將預算提高10%-20%。這種方法有助于在保持成本控制的同時，逐步擴大廣告投放規模，提高廣告效果。

這種策略強調了對廣告預算調整的謹慎和適度，以確保在擴大投放規模的同時，保持良好的ROAS。

通常情況下，我們會選擇不同定位的受眾，以確保廣告觸達的多樣性。與其他方法相比，這種策略更注重通過改變受眾群體來擴大廣告的覆蓋范圍。

其優勢在于利用已經成功的廣告素材，通過更換受眾群體來提高廣告的曝光和點擊率，從而實現更大范圍的營銷效果。

需要注意的是，在測試不同相似度的受眾時，應在新建廣告系列或廣告組時排除現有的受眾。

這樣可以避免受眾重疊，防止對同一批用戶進行重復曝光，進而浪費廣告預算。

利用已經成功的廣告組，并通過復制和設置更高的預算來快速擴大廣告的覆蓋范圍。在執行橫向放量方法時，需要注意一些關鍵點。

首先，復制廣告組時需要設置更高的預算，以確保新的廣告組能夠吸引更多的觀眾。

然而，需要警惕的是受眾可能會重疊，因此需要密切監控廣告效果，避免浪費預算。

一旦發現某個廣告組在24小時內表現良好，可以考慮增加其預算，但這個過程需要手動進行。為了簡化操作，賣家可以創建自動規則來進行操作的遷移。

另外，需要注意的是不要重新復制完全相同的廣告組，因為它們可能會相互競爭，最終導致一些廣告效果很好，而另一些則表現很差。

因此，在執行橫向放量方法時，要確保在復制廣告組時進行一些調整，以避免競爭和重復投放的問題。

對于擴量時的預算調整，超過20%的范圍就可以被視為重大改動。在20%內的調整不算是重大改動，而在10%到20%之間的范圍可以接受，但需要謹慎考慮。

然而，一旦調整幅度超過30%，尤其是直接翻倍到60%以上的情況，則需要仔細考慮。

一般來說，初始預算越大，直接翻倍的風險越大，因此在預算超過50美元時，調整預算時都建議每兩三天檢查一次，小幅度增加預算。

更多時候，如果初始預算在10美元或20美元時表現良好，會考慮復制新組并逐步增加預算。

對于使用COD（貨到付款）或Dropshipping（直銷）方式的組，建議在20美元以下的預算下進行素材和受眾測試。

在兩三天內，觀察是否需要擴組，并確保在一周內達到至少50次優化事件。

然而，并不總是直接復制一個50美元的組，有時會嘗試多個不同預算的組，如20美元、30美元、40美元、50美元、60美元（僅舉例）。

根據不同預算組的表現，選擇最佳方案，有時甚至會將表現優異的50美元組獨立出來，開設一個新的CBO（Campaign Budget Optimization）系列。

當廣告顯示“學習期間數據不足”時，意味著廣告系統正在學習如何優化廣告以獲得更多的轉化。

為了順利完成學習期，賬戶需要積累足夠的數據，通常至少需要50個轉化。

因此，在這種情況下，首先要確保預算足夠支持至少50個轉化，即預算=tCPA * 50，其中tCPA是目標成本每次行動（如每次轉化）的預算。

盡管每天都在產生訂單，但如果數據仍然顯示學習期間數據不足，這可能意味著預算不足以支持學習期的完成。

在這種情況下，增加預算是一個可以考慮的解決方案。增加預算可以加快廣告系統積累數據的速度，從而更快地完成學習期，并最終提高廣告效果和轉化率。

然而，在增加預算之前，需要仔細評估賬戶的財務狀況，并確保增加的預算能夠得到充分利用。

此外，還應該持續監測廣告的表現，確保預算的投入能夠產生預期的轉化效果。

只有在確保預算足夠支撐學習期的完成，并且預算的增加能夠有效提高廣告效果時，才應考慮增加預算。

當出現出單的廣告加了預算后反而不出單的情況時，有一個可能是觸發了機器學習的重新學習，導致廣告的運行方向發生了變化。

在廣告管理平臺中，如果你的預算變動出現在“last significant edit”欄中，這意味著你的廣告經歷了重要的編輯，可能觸發了機器學習的重新學習過程。

在這種情況下，廣告系統需要重新學習如何優化廣告以獲得更多的轉化。

這個重新學習的過程可能會導致廣告的投放策略發生變化，包括目標受眾、投放時間、廣告內容等方面。

因此，盡管加了預算本意是為了提高廣告的曝光和轉化率，但由于重新觸發了機器學習，廣告可能需要一段時間來適應新的學習環境，并重新優化投放策略。

在這個過程中，可能會出現一段時間內轉化率下降或者暫時不出單的情況。