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近期，眾多外貿商和投資者遭遇了一個令人費解的現象：原本運行穩定的Facebook廣告突然變得不穩定，CPA（客戶獲取成本）在短時間內激增，舊有的素材不再有效，學習期也被無限延長。

這些問題并非源于操作失誤或內容質量下降，而是因為Meta推出了全新的核心算法——仙女座（Andromeda）算法，該算法正在全面改變Facebook廣告的底層運作機制。

一

精準定位為何不再“精準”？

回顧以往，我們投放Facebook廣告的常規做法是：選擇興趣標簽、細分受眾群體、疊加行為數據、設定年齡、性別和地區，創建一系列“精準標簽”。我們向系統傳達：“我想要的是喜歡家居、年齡在25-45歲之間、女性、有購買意愿的人。”而舊系統則會嚴格按照這些標簽尋找目標受眾。

然而，在仙女座算法的運用下，這些手動標簽的重要性正在迅速降低。Meta廣告后臺經歷了“底層換血”，2024年底官方公布的Andromeda廣告檢索系統是Meta十年來最大規模的廣告召回系統升級。

二

仙女座算法：重新定義廣告匹配規則

仙女座是Meta開發的新一代AI檢索系統，現已整合至Meta的“高效速成”（Advantage+）系列中。與依賴人工設置標簽的舊系統不同，仙女座算法通過“語義向量+用戶行為”來決定廣告展示給誰，而不僅僅是依據手動選擇的興趣標簽。

這套新系統的核心變革在于：它關注的是用戶最近瀏覽了什么內容、停留在哪些頁面、點擊了哪些廣告、瀏覽的落地頁是什么，以及廣告素材中的文字、圖片、視頻的語義向量是否與用戶興趣相匹配。

換句話說，現在的系統是幫你尋找“與你的素材語義相近的人”，而非你手動標記的“精準人群”。

三

仙女座算法下的四大廣告困境

01

老素材不再有效

過去，一個爆款廣告素材可能持續半年甚至更久，重復投放仍能穩定帶來轉化。但仙女座算法會對廣告的“信息新鮮度”進行嚴格評估。

系統會自動識別素材中的文字、圖片、視頻內容的“語義向量”，判斷其是否向用戶傳遞了新信息。如果廣告素材在長時間內反復出現類似內容，系統就會將其標記為“信息增量低”或“內容重復”，不再優先推送。

對策：定期更新廣告素材，避免內容同質化。嘗試多樣化的創意形式，如新增UGC風格視頻、拆分功能賣點、加入節日/熱點元素等。用“新故事”持續喂養算法，讓它感知到你的廣告始終“有料”。

02

精細興趣包失效

在以往，我們耗費大量時間篩選興趣標簽、整合用戶行為、細分用戶群體，旨在精確定位目標客戶。然而，仙女座算法的引入使得系統不再僅僅依賴這些“靜態標簽”，而是轉向分析用戶最新的行為路徑和內容語義。

具體來說，你設定的興趣標簽在系統整體畫像中的權重明顯降低，甚至過多的標簽可能會被視為“信號雜亂”，從而影響廣告投放效果。使用精細興趣包帶來的流量減少，精準度也隨之下降。

應對策略：減少對復雜興趣包和過細標簽的依賴，轉而采用“廣泛投放”模式，并信任算法自動匹配。將注意力集中在提升素材和廣告文案的質量上，以便AI更有效地理解廣告內容和目標客戶。

03

賬戶學習期延長

基于深度學習和大規模語義理解的新模型要求廣告賬戶提供更豐富的行為信號，以便快速“學會”向正確的用戶推送廣告。

具體表現：新賬戶或新廣告組的學習期顯著延長，可能從過去的幾天延長至1-2周甚至更久。在學習期內，投放量不穩定，成本波動大，表現起伏明顯。

應對策略：在創建新廣告組時，不要設置過低的預算，確保有足夠的曝光量。增加素材數量和多樣性，避免“喂飽不充分”。每周定期上傳新創意，為算法提供持續的新鮮信號。

04

跨地域效果差異擴大

由于“語義匹配”高度依賴語言、文化和用戶行為數據，算法在不同國家和地區的表現差異更加顯著。

具體表現：同一廣告素材在美國、歐洲可能效果良好，但直接應用于印度、印尼等新興市場可能效果大打折扣。這是因為算法需要將廣告的“語義向量”與用戶最近的語義行為相匹配，而不同國家用戶的內容消費習慣、語言用法差異會影響匹配效果。

應對策略：針對不同目標市場，進行本地化素材制作和文案調整。結合當地文化熱點、語言習慣、用戶偏好進行創意創新。測試不同市場的素材反饋，進行針對性優化。

在仙女座時代，以下是Facebook廣告的五大實操策略：

01

放開定向限制，信任系統推薦

不再糾結于精確定向，學會放開流量。Andromeda算法不太依賴手動選擇的人群標簽，反而更看重實時的用戶行為和興趣。

最可靠的方法是：使用廣泛投放開啟CBO，自動分配預算，投放3-5個不同創意，供系統選擇最佳素材。

02

保持素材新鮮多樣

在仙女座算法下，素材的多樣性變得至關重要。系統需要持續的新鮮信號來優化投放。

建議每周準備5-8條不同類型的廣告素材，覆蓋用戶評價、場景應用到FAQ等多個方面。多樣化的創意能讓系統有更多機會找到適合的受眾。

03

優化文案語義，提升匹配精度

針對不同目標市場，優化文案語義，以提升算法匹配的準確性。

關注用戶對廣告的反饋，根據反饋調整廣告內容和策略，以持續優化廣告效果。

定期測試不同廣告素材和策略的效果，根據數據反饋進行調整，以實現最佳廣告效果。為了確保AI能夠精確解讀你的廣告內容，廣告文案和標題需具備清晰的中心思想、背景設定、價值主張和問題焦點。

文案需避免模糊不清，必須清晰地傳達你銷售的產品以及它如何解決用戶的痛點。只有遵循“問題-解決方案”的框架來構建內容，前兩秒展示用戶面臨的問題，中間五秒展示產品如何解決這些問題，最后引導用戶采取行動，AI才能有效地定位目標受眾。

04

確保廣告與落地頁的一致性

廣告內容與落地頁的內容必須保持一致，無論是語言風格還是賣點，都要相互呼應。如果廣告強調產品質量，而落地頁卻主打低價，系統會認為這是“言行不一”，從而降低你的廣告權重。確保廣告中提及的優惠信息在落地頁的首屏即可看到，簡化用戶轉化路徑，減少不必要的跳轉步驟。

05

簡化賬戶結構，集中強化信號

避免創建過于復雜的賬戶結構，如3:2:2的比例或堆積大量廣告。簡化賬戶結構，為算法提供充足的學習空間。避免過度細分，采用一個CBO戰役加上3-5個創意集的簡潔結構。新素材應先進行冷啟動測試，表現優異后再增加預算。減少廣告組合的數量，能幫助系統更快地完成學習過程。

算法變革的核心在于讓廣告投放回歸內容價值的本質——AI幫你找到目標受眾，而你則負責打動他們。

結語：

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