今天要和大家分享一個Facebook廣告賬戶結構的設置方案。我們將結合地理位置、語種以及人均國內產值等細分條件，來打造一個簡潔而高效的廣告架構。這樣的架構不僅能提高國家受眾群體的共性，使得廣告推廣更加規模化，而且能夠顯著加快機器學習的進程。讓全球范圍內的廣告投放變得so easy！地理位置是最直接有效的劃分方式之一。Facebook將同一次區域內的國家和地區劃分在一起，例如加勒比地區、西歐地區、南亞地區等。這些國家和地區由于地理位置臨近，往往擁有相似的文化，社會風俗和思想模式也相近。因此，將它們劃分在一起有利于機器學習，在進行廣告投放時能更加精準地鎖定目標受眾。
根據語種第二次劃分
語言是文化的重要組成部分，也是影響人們思維和行為的重要因素。因此，我們可以將語種作為另一個重要的劃分標準。在同一區域內，如果使用相同語言作為國家官方語言、主要使用語言或第二常用語言的國家和地區，我們可以將它們劃分在一起。例如，在西歐地區內使用德語的國家及地區可以被歸為一組，或者在北非地區內使用阿拉伯語的國家及地區也可以被劃分在一起。這樣的劃分有助于提高廣告投放的精準度和效果。
根據人均國內產值劃分，歸納出不同投放梯級
人均國內產值（國際匯率）是衡量國家經濟實力和國民購買力的重要指標。根據我們的經驗，通常情況下，收入水平較高的國家往往具有更高的廣告競爭度和CPI（單次安裝費用）。因此，在海外游戲營銷中，人均國內產值（國際匯率）成為一個需要重視的劃分條件。
利用地區、語種和投放梯級組織廣告架構
為了更好地利用這一指標，我們可以將不同國家按照人均國內產值（國際匯率）劃分為不同的梯級，通常我們會將其劃分為5個不同的等級，并給予相應的分數。這樣的劃分可以幫助我們更好地了解各國市場的特點，有針對性地制定廣告投放策略，提高廣告投放的效果和回報。例如，如果一個國家處于前10%的梯級，那么它將被賦予最高的5分；而如果處于前10%到20%的梯級，則會被賦予4分，以此類推。最后，我們將根據人均國內產值（國際匯率）的梯級得分與國家總產值的梯級得分按照7：3的比例進行結合，以推算出最終的投放梯級。比如，假設一個國家的人均國內產值梯級得分為5分，而國家總產值的梯級得分為1分，那么該國的最終梯級得分為5乘以70%，再加上1乘以30%，即為3.8分。根據這樣的得分計算方式，我們可以將不同國家劃分為T0到T4共五個投放梯級。根據不同的投放梯級，我們建議采取不同的行動。T0屬于必備投放梯級，T1為重點投放階級，而T2和T3則為次重點及非重點投放梯級，可以搭配組合進行投放。最后，T4則為非投放梯級。這樣的分類方式有助于更好地管理廣告投放策略，提高廣告效果和ROI。利用地區、語種和投放梯級這些細分的條件，便可輕松地構建起一個適用于全球投放、不重合、不遺漏的廣告架構。在全球廣告投放中，構建簡潔而高效的廣告賬戶結構是成功的關鍵之一。通過合理的劃分和組織，我們可以更好地把握全球市場，實現規模化推廣，讓全球投放變得so easy!
