广告转化效果差？Facebook广告扩量一定要用起来

在当今数字化的时代，Facebook广告已经成为品牌推广和营销的重要渠道之一。

然而，要想在这个竞争激烈的平台上脱颖而出，仅仅投放广告是远远不够的。为了真正拓展品牌的影响力，扩量策略变得至关重要。

本文将就Facebook广告扩量进行深入探讨，有效地吸引更广泛的目标受众，实现品牌的增长与成功。

在没有短期内量级KPI要求的情况下，Facebook广告主可以采用慢策略，以最大化ROI与ROAS为目标。

通过亲自测试，我们发现，如果初始预算是25美元，将预算略微增加到28美元可能比增加到30美元效果更好，同时也节省了成本。

这意味着在调整预算时，需要充分考虑每一步的影响，并控制节奏，避免过于急躁。

当广告效果良好时，我们建议每4-7天将预算提高10%-20%。这种方法有助于在保持成本控制的同时，逐步扩大广告投放规模，提高广告效果。

这种策略强调了对广告预算调整的谨慎和适度，以确保在扩大投放规模的同时，保持良好的ROAS。

通常情况下，我们会选择不同定位的受众，以确保广告触达的多样性。与其他方法相比，这种策略更注重通过改变受众群体来扩大广告的覆盖范围。

其优势在于利用已经成功的广告素材，通过更换受众群体来提高广告的曝光和点击率，从而实现更大范围的营销效果。

需要注意的是，在测试不同相似度的受众时，应在新建广告系列或广告组时排除现有的受众。

这样可以避免受众重叠，防止对同一批用户进行重复曝光，进而浪费广告预算。

利用已经成功的广告组，并通过复制和设置更高的预算来快速扩大广告的覆盖范围。在执行横向放量方法时，需要注意一些关键点。

首先，复制广告组时需要设置更高的预算，以确保新的广告组能够吸引更多的观众。

然而，需要警惕的是受众可能会重叠，因此需要密切监控广告效果，避免浪费预算。

一旦发现某个广告组在24小时内表现良好，可以考虑增加其预算，但这个过程需要手动进行。为了简化操作，卖家可以创建自动规则来进行操作的迁移。

另外，需要注意的是不要重新复制完全相同的广告组，因为它们可能会相互竞争，最终导致一些广告效果很好，而另一些则表现很差。

因此，在执行横向放量方法时，要确保在复制广告组时进行一些调整，以避免竞争和重复投放的问题。

对于扩量时的预算调整，超过20%的范围就可以被视为重大改动。在20%内的调整不算是重大改动，而在10%到20%之间的范围可以接受，但需要谨慎考虑。

然而，一旦调整幅度超过30%，尤其是直接翻倍到60%以上的情况，则需要仔细考虑。

一般来说，初始预算越大，直接翻倍的风险越大，因此在预算超过50美元时，调整预算时都建议每两三天检查一次，小幅度增加预算。

更多时候，如果初始预算在10美元或20美元时表现良好，会考虑复制新组并逐步增加预算。

对于使用COD（货到付款）或Dropshipping（直销）方式的组，建议在20美元以下的预算下进行素材和受众测试。

在两三天内，观察是否需要扩组，并确保在一周内达到至少50次优化事件。

然而，并不总是直接复制一个50美元的组，有时会尝试多个不同预算的组，如20美元、30美元、40美元、50美元、60美元（仅举例）。

根据不同预算组的表现，选择最佳方案，有时甚至会将表现优异的50美元组独立出来，开设一个新的CBO（Campaign Budget Optimization）系列。

当广告显示“学习期间数据不足”时，意味着广告系统正在学习如何优化广告以获得更多的转化。

为了顺利完成学习期，账户需要积累足够的数据，通常至少需要50个转化。

因此，在这种情况下，首先要确保预算足够支持至少50个转化，即预算=tCPA * 50，其中tCPA是目标成本每次行动（如每次转化）的预算。

尽管每天都在产生订单，但如果数据仍然显示学习期间数据不足，这可能意味着预算不足以支持学习期的完成。

在这种情况下，增加预算是一个可以考虑的解决方案。增加预算可以加快广告系统积累数据的速度，从而更快地完成学习期，并最终提高广告效果和转化率。

然而，在增加预算之前，需要仔细评估账户的财务状况，并确保增加的预算能够得到充分利用。

此外，还应该持续监测广告的表现，确保预算的投入能够产生预期的转化效果。

只有在确保预算足够支撑学习期的完成，并且预算的增加能够有效提高广告效果时，才应考虑增加预算。

当出现出单的广告加了预算后反而不出单的情况时，有一个可能是触发了机器学习的重新学习，导致广告的运行方向发生了变化。

在广告管理平台中，如果你的预算变动出现在“last significant edit”栏中，这意味着你的广告经历了重要的编辑，可能触发了机器学习的重新学习过程。

在这种情况下，广告系统需要重新学习如何优化广告以获得更多的转化。

这个重新学习的过程可能会导致广告的投放策略发生变化，包括目标受众、投放时间、广告内容等方面。

因此，尽管加了预算本意是为了提高广告的曝光和转化率，但由于重新触发了机器学习，广告可能需要一段时间来适应新的学习环境，并重新优化投放策略。

在这个过程中，可能会出现一段时间内转化率下降或者暂时不出单的情况。