测试 Meta 的 AI Advantage+ 定位：我们学到了什么以及可以期待什么

如果说过去几年 Meta 一直在向有偿社会从业者推广什么，那就是自动化。

从自动“增强”创意以满足平台上不同展示位置（和人员）的需求到为您的广告推荐文案，Meta 正在使其广告平台尽可能地平易近人。

这就是我们的目标。不仅要鼓励数字领域的外行人士独立发展，开始在简单的自助服务平台上投入广告费，还要不断进行必要的调整，以保持成果的持续增长。

他们将广告管理器转变为付费社交自动驾驶仪的雄心已通过人工智能驱动的 Advantage+ 受众定位达到了新的高度。

“Advantage+” 套件新增功能

Advantage+ 定位是Meta 的（更名后的）自动化产品套件中的最新产品，旨在帮助广告商取得更好的效果。

Advantage+ 定位与Advantage+ 购物和 Advantage+ 创意等旧产品相结合，可以自动完成广告系列的许多设置和优化需求。 

我们的目标是通过“信任算法”并赋予算法自由和灵活性，使其无需人工干预就能做出某些决策，从而获得更好的结果 – 具体来说： 

• 投放什么广告。
• 使用什么创意。
• 现在，我们要考虑目标人群。

当您在 Meta 平台上看到“Advantage+”时，您可以轻松地将该术语替换为“Automated”并了解要点。

深入挖掘：元广告：5 种最佳实践

Advantage+ 定位如何发挥作用？

简单来说，您让 Meta 决定谁应该看到您的广告。您可以（可选）提供关于目标受众的“建议”。但 Meta 将使用人工智能和效果数据来确定谁是合适的受众。

如果您愿意提供意见，广告商有两种选择： 

• 观众控制。
• 观众建议。

受众控制为您的广告系列设定了必备标准。广告商可以选择地理位置、最低年龄、要排除的自定义受众（列表）和语言。这些都是要求，Meta 不会忽视它们。

还可以提出Advantage+ 受众建议。通过选择自定义受众、年龄范围、性别甚至详细（兴趣和行为）目标，您可以帮助 Meta 的 AI 朝着正确的方向开始工作。

Advantage+ 部分中的任何内容都将被视为建议，但应该有助于初步测试。

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Advantage+ 的受众有何不同？

从功能上看，Advantage+ 受众与广泛或开放定位本质上相同。

通过开放定位，您可以将详细的受众定位留空（开放），并让 Meta 可以选择定位您所选地理和年龄范围内的任何人。 

由于该平台能够根据数据快速做出反应，这几年来一直是 Meta 上可行的定位选项。使用开放式定位，您实际上是在告诉 Meta，只要您获得想要的结果，您就不在乎谁看到您的广告。

Advantage+ 定位大致相同。您不是告诉他们要定位谁，而是告诉他们不要定位谁，然后让机器通过测试找到理想的受众。

限制越少=结果越好。至少理论上如此。

测试 Advantage+ 受众

我们联系了我们的一位客户，一家大型 B2B 公司，并提出了一项测试 Advantage+ 受众的提案，目的是降低平均 CPL。 

该公司使用 Meta 销售线索生成表格来收集潜在的推销员，然后由内部销售团队与他们联系。

Meta 是该公司流量最大的渠道之一，但质量一直是个问题。CPL 比任何其他渠道都便宜，但与意图更高的付费搜索相比，转化率却相形见绌。

我们的目标是在尽可能最佳的“真实世界”场景中测试 Advantage+ 受众，而不是严格的 A/B 测试。

因此，我们在现有广告系列中添加了 Advantage+ 受众，其中包含基于兴趣的受众（基于客户的目标客户资料）以及网站和参与度重定向受众。 

在接下来的一周内，我们让 Meta（通过广告系列预算优化）决定在哪些受众上花费多少钱，仅使用最大潜在客户目标作为我们的 KPI。

Advantage+ 定位测试结果

经过一周的数据收集和学习阶段的完成，绩效模式开始显现。以下是我们观察到的情况：

• 从每日支出的百分比来看， Advantage+ 定位支出略高于我们基于兴趣的受众。
  • CBO 将近 40% 的预算分配给了 Advantage+，而 33% 的预算分配给了基于兴趣的受众。
• 与基于兴趣的潜在受众和我们的重新定位受众相比， Advantage+ 产生的潜在客户成本更低。
  • 与兴趣定位相比，Advantage+ 引导使 CPL 降低了 20%。
• 尽管 CPL 价格较低，但 Advantage+ 潜在客户转化为 MQL 的效率不如其他受众。
  • 通过 Advantage+ 定位获得的潜在客户的每 MQL 成本几乎比利息高出 2 倍。

以牺牲质量为代价提高效率

不幸的是，Advantage+ 受众的引导后转化率较差，这与我们为不同客户进行的类似测试的结果一致。

开放式定位带来的 B2B 线索表现甚至比稍微有针对性的（但仍然很大）受众更差。

由于缺乏业务公司定位，B2B 潜在客户开发在 Meta 上已经相当困难。

尽管 Meta 在降低成本方面取得了巨大进步，但如果不认真解决潜在客户质量问题，它将继续失去来自 B2B 广告商的广告收入，而转向 LinkedIn。

如何提高 Meta 潜在客户质量

要想在 Meta 上成功获得高质量的 B2B 潜在客户，您需要制定一项策略，充分利用该平台的优势，同时保护自己免受可能获得的不可避免的低质量潜在客户的影响。 

抵制过于狭隘的诱惑

• Meta 的 B2B 定位相当乏善可陈，特别是在职位和资历等方面。
• 继续测试更广泛的受众，并使用潜在客户过滤技术来帮助剔除不合格的潜在客户。

在表格内进行过滤和限定

• 使用 Meta 潜在客户表单中的潜在客户过滤问题，自动取消不符合理想客户资料的潜在客户的资格。
• 这是违反直觉的，但在转换过程中制造更多的摩擦实际上可以通过淘汰低努力的提交者来提高质量。
  • 多问问题。使用手动输入。始终使用“高意向”潜在客户表单。

尽可能使用 Meta 的 Conversions API

• 这使得广告商不再仅仅针对潜在客户表单的完成进行优化，而是针对真正起到作用的幕后质量指标进行优化。

Meta 的 Advantage+ 定位：刻意测试是关键

Meta 的新 Advantage+ 定位功能是一款实用工具，可帮助经验较少和/或强度较低的广告客户获得更好的每笔费用。但如果潜在客户和转化质量是一个大问题，您需要谨慎小心地进行测试。

使用 Advantage+ 定位可能会为您带来更便宜的前期潜在客户，但转化的可能性较低。但这并不意味着您不应该测试它。相反，您必须制定策略，在提交之前删除质量较低的潜在客户。

在 Meta 上，质量之战的前线应该是形式本身，而不是目标。如果你与 Meta 的伟大之处作斗争，你就会失败。