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随着2026年的到来,Meta全面迈入了AI自动化时代。我们之前讨论过的GEM、Andromeda等工具表明,现在在广告后台,普通操作者几乎无需过多手动操作(除非有意使账户失效),真正的挑战在于创意素材的打造。

当前的主要问题在于创意素材的消耗速度极快,因为Meta覆盖用户的速度大大加快。过去几周内能够盈利的组合,现在可能只需两三天就能使整个营销活动失效。因此,我们必须追求速度,更快地测试组合,更细致地关注AI信号,并随时准备大量的素材。

今天,我们将深入分析这一现象,探讨应对策略,以引导AI算法按照我们的意愿运作,而不是盲目地浪费资金。



素材疲劳,具体问题出在哪里?


在急于全面重做整个营销活动之前,我们首先需要弄清楚问题所在。让我们来分类并梳理这些问题:

① **创意疲劳**:简单来说,就是你的目标受众对所投放的素材感到厌倦,失去了兴趣。即使是再出色的创意,长时间后效果也会下降,因为用户对视觉元素已经产生了免疫力。

② **受众疲劳**:这指的是针对特定优惠反复投放素材,目标受众已经对这种优惠感到饱和。此时,无论你更换何种素材,效果都难以提升。

③ **组合疲劳**:这很好理解,即你反复使用相同的策略和手法,即使素材有所变化,用户仍然会感到单调乏味。

忽视其中任何一点,最终都会导致投资回报率(ROI)归零。



*创意流水线*制作了数千条,还有上万条在路上..


新手(包括我以前的做法)常犯的一个错误是:一看到数据下降,就认为需要从头开始制作全新的素材,耗费大量时间和精力。但实际上,在新的游戏规则下,根本无需这样做。现在的算法只需要一点小的更新就能识别,比如改变开头钩子或稍微调整视觉元素,旧的素材在算法眼中就变成了全新的。

此外,我建议不要每个创意都从头开始,而是找到一个有效的转化策略,并为图片、Reels视频等不同形式的内容做好准备。Facebook的算法喜欢这种做法,因为它可以为你提供更大的广告推广空间。这样一来,一个创意可以更持久地存在,效果也更稳定。而且,如果因为组合疲劳导致数据下降,你还可以比较哪个变体更能承受压力。

然而,即使这样做,素材的疲劳问题仍然无法避免。因此,你需要不断地准备新的变体,随时补充。一旦发现数据开始下滑,立即推出新素材,不要停止正在运行的广告。



**与算法共舞**,如何掌握它的节奏?


尽管AI算法非常强大,但有些事情你仍然需要亲自操作,比如受众设置。为什么?让我来解释。当前Meta算法的特点是本能地追求快速覆盖广泛的受众群体,这导致它最终可能只锁定了一小部分用户,使得整个广告投放依赖于这一小群人。一旦这部分用户对广告产生了饱和,数据就会急剧下降。

不过,别担心,我们还有手动调整的空间,这就是所谓的“受众细分”。其核心在于迫使算法探索Facebook竞价系统中未曾触及的用户群体。通过这种方式,你的受众范围得以扩大,Meta也获得了拓展新用户的空间,从而有效减轻了“疲劳效应”。

以一个例子来说明:如果你原本在葡萄牙投放广告,目标年龄为18-65岁,但发现广告效果即将耗尽。这时,你可以创建一个新的广告组,将年龄限制在35-50岁,并稍作调整文案,算法就会被迫寻找新的目标受众

补充说明:

关注那些看过广告但没有购买的用户也是一个有效的策略。这里有两种方法:一种是“死磕型”,另一种是“抠门型”。

“死磕型”:创建一个新的广告活动,利用像素等技术手段将那些与你的广告有过互动的人筛选出来。然后,用新的素材去吸引他们,例如提供限时折扣或消除他们的疑虑。

“抠门型”:更简单的方法是,先建立一个受众池,然后排除那些已经接触过你广告的人。但要注意,这样做可能会导致你的广告活动重新进入学习阶段。



展示频次是关键指标


展示频次是一个不容忽视的指标,因为它能提前预警素材可能即将失效。但需要结合其他数据一起分析,例如CPM。如果频次和CPM同时上升,那就意味着需要更换素材。

再比如,结合追踪器中的CTR来分析——如果Facebook后台的CTR很高,但追踪器中的CTR下降,说明你吸引的都是无效点击。

此外,还要考虑素材格式,例如如果你在投放Reels,较高的展示频次可能不会那么成问题。



如何在早期发现疲劳的迹象?


许多广告主只关注CTR和转化成本,而忽略了其他数据。实际上,有些数据早已预示着组合即将亏损。

以一个例子来说明:如果你在多个版位投放广告,突然发现流量开始向成本较低的版位倾斜,或者视频的完播率开始下降——这些都是需要采取行动的信号,而不是盲目增加预算等待其自愈。算法不会帮助你解决问题,它只会继续将你的资金投入到同一批用户身上,导致你亏损。

这时,你可以复制该广告组,稍作修改。这样,Facebook的算法就会重新进入学习阶段,寻找那些尚未见过你广告的新用户。


结语:


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