在大多數廣告商和代理商創建付費社交廣告時，通常都會先從定位開始，然后再擬出匹配的創意。
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盡管這是傳統方法，但它并不總是最好的。
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根據經驗，有時，我們最好讓創意引導這個尋找客戶的過程，然后再確定廣告系列的定位目標。
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這種選擇很大程度上要歸功于Facebook的高級機器學習功能，該功能可以幫助我們發現自己尚未意識到的新受眾。
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在本文中，我們將研究創意為何會影響定位，以及如何使用此策略來擴大受眾群體并帶來更多轉化。
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創意為何會影響定位
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傳統觀念上，品牌會建立自己認為有價值的受眾，然后嘗試制作能夠引起受眾響應的創意。
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根據以往的經驗，如果我們要輸入大量數據（例如，在廣告組層面，每周要獲得50筆購買），那么，Facebook就能很好地找到我們的轉化機會——即使我們沒有設定任何定位條件。
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Facebook將查看瀏覽過我們的網站產生了購買等行為的用戶，分析其年齡，性別和興趣，然后將廣告投放給更多相似的人。
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如果我們熟悉相似受眾這個群體，其實本質是一樣的——Facebook在無須我們幫助的情況下吸引了目標受眾群體。
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也就是說，像素數據是我們的目標受眾。
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因此，當我們更換現有的創意時，就意味著，我們的廣告系列將吸引來自不同受眾群體的用戶的點擊。
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這意味著我們轉移了Facebook的內部定位優化，而無需采取任何額外措施。
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同時，Facebook也確保了我們不會意外排除目標受眾的定位成員。
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當我們在Facebook上A / B測試了最佳解決方案的無目標定位框架，這通常比大多數客戶目標定位策略平均高出2到3倍。
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這個策略在多個不同的行業都適用，例如微定位，超細分和相似受眾等等——人力無法超越Facebook的掌控。
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像素最終將為我們處理定位，因此，我們需要將像素引向正確的方向。
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讓我們來看一個例子。
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創意是如何影響定位的
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以一家時尚行業的零售商為例
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該客戶的最初創意在很大程度上吸引了年輕的受眾群體，其中有大約一半的轉化對象是18-24歲的用戶。
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這主要是由于該品牌服裝的特色，比如短款上衣和短褲，以及，品牌為FB系統提供了18歲以上的所有用戶的全部信息。
當時，我們不知道創意對定位有多大的影響，因此我們認為可以將相同的上衣和短褲定位到25歲以上的用戶。
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我們錯了，購買成本飛漲——因為這種服裝選擇并沒有引起年長受眾的共鳴。
我們發現18-24歲的用戶在其現有客戶中的生命周期價值最低。
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當我們修改創意策略時，讓創意覆蓋吸引更多的用戶群體，廣告開始以25美元以上的價格吸引更高價值的受眾群體，而其購買成本卻低得多。
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而這一簡單的變化改變了我們廣告吸引的受眾
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實際上，年齡在25歲以上的人群最終占所有后續轉化的80％以上。
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如何制作能與不同受眾群體對話的創意
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最后的想法
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