Meta（Facebook）的最新廣告系統更新，核心就在于“動態個性化投放”（Dynamic Personalization）。
這意味著系統不再依賴人工設置的目標受眾，而是通過算法自動識別受眾群體的興趣模式與購買意圖。
一、傳統模式的局限性
過去投手們通常會：
選擇“興趣標簽”（如“棒球”、“健身”）；
為每個興趣組制作一個廣告；
按照點擊率或轉化率手動優化。
? 問題在于：
每個廣告組都“固定”了受眾；
系統無法跨組學習；
-
人工優化周期長、效率低。
二、全新模型：Hierarchical Indexing（層級索引）
現在，Meta使用“層級索引”結構來管理受眾群。
簡單來說，它會：
把你的目標受眾（例如“棒球愛好者”）拆分為若干“子群體”；
自動測試不同廣告創意在各子群體的表現；
識別“創意–人群”的最佳匹配；
-
將更多預算自動分配給匹配度最高的組合。
三、棒球棒的經典例子
假設你在賣棒球棒，系統可能拆分出以下受眾層次：
Meta的系統會自動檢測哪種廣告在何種人群中表現最佳，然后動態匹配廣告素材。
四、廣告投手應如何應對？
為了讓Meta的個性化系統發揮最大效能，你需要：
提供更多“差異化創意”（不是單純只改標題或圖像）。
創意必須有針對性——例如針對“送禮”人群與“選手”人群分別制作廣告。
保持創意池持續更新——系統需要不斷學習新的內容信號。
讓算法自由運作——減少過度細分的人工控制，讓系統自動優化。
? 總結
Meta 的新算法不再是“讓廣告主告訴系統該怎么做”，而是“讓廣告主提供足夠多的優質素材，讓系統自己找到最合適的客戶”。
這種以算法為核心的“動態受眾個性化”是本次Adromeda更新的最大突破。
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