今天来系统地聊聊Facebook开启VO的基础条件与其背后的核心逻辑

首先聊一聊基础部分，配置以及开启要求

一、技术准备

要开启VO，首先必须有稳定、准确的转化数据回传。通常需要以下工具支持：

• Facebook SDK 或 MMP：用于APP投放 移动应用广告。

• Meta Pixel 或 转化API：用于web网站事件追踪。

这些工具能把购买金额或其他事件的价值实时传回平台，保证系统有足够的数据去学习和优化。

二、事件与数据要求

VO不是一上来就能用的，它对事件数量和价值的多样性有最低门槛：

• 网站购买事件：过去14天内至少产生30次购买，并且包含至少两种不同的购买金额；如果能达到100次以上，且金额分布更丰富，效果会更好，同时这也是官方推荐的 。

• 应用内购买事件：过去7天内至少有15个带金额的购买。并且你要以带金额的购买事件为AEO转化事件去跑，而且同样要有金额分布而不是单一金额

• 应用内广告展示事件，即AdImpression（仅限Android）：去年年底刚上的能力，过去28天内至少15次展示事件，并且有两个及以上不同的价值。

  
  

这些要求的核心是：系统需要足够多、且带有差异化价值的数据，才能区分出“高价值用户”和“低价值用户”。

三、功能开通与权限

VO功能的开放并不是面向所有广告账户的。新建账户、或尚未积累足够数据的资产，暂时看不到该选项。Facebook会根据广告账户的历史表现、数据量以及合规情况逐步开放。如果你在广告管理工具里没有找到VO选项，可以先通过“转化量最大化”积累事件，等系统判定符合条件后再解锁。

四、开启VO策略与实践

• 先量后值：在广告投放早期，用“转化量最大化”积累事件数据，待条件满足后再切换VO。

• 设置ROAS目标：对于应用内购买优化，可以设置ROAS目标，；如果不设定，则默认采用“最高价值竞价”。

那么我们再来聊聊VO 背后的核心逻辑

VO 的目标是：最大化转化价值（而不是转化数量）。
也就是说，它不仅要判断「谁可能会转化」，更要进一步判断「转化之后谁花的钱更多、价值更高」。

Meta 的机器学习模型会对每个用户做 价值预测：

• 输入：用户的行为数据（点击习惯、历史购买能力、设备、兴趣标签、区域支付能力等）。

• 输出：预测该用户的 预计 ROAS / 预计购买金额。

• 在广告竞价时，系统会把这个预测值带入出价公式，高价值用户会得到更高的出价优先级。

为什么需要前期数据积累？

算法要想区分 高价值 和 低价值，必须先有足够的样本去学习。

1. 冷启动问题

• 如果你只上报很少的 Purchase（例如每天几单），模型看不到明显的价值分布。

• 系统就只能学到「谁可能会转化」，但无法学到「谁可能会付更多钱」。

• 结果就是 VO 会失效或退化为普通转化优化，也就是成本不稳定以及没量

  
  

• 如果所有 Purchase 的 value 都是固定值（比如统一 $9.99），算法无法区分 高价值和低价值。

• 所以前期要积累到一定数量的 分布型数据（$0.99、$4.99、$19.99…），模型才有信号去学。

  
  

• VO 本质上是一个 回归预测问题（预测用户的付费金额）。

• 数据量太少时，模型参数的方差很大，预测不稳定。

• 当事件量积累到一定阈值，模型才能收敛，预测才可靠。

它是怎么找到高价值用户的？

Meta 的价值优化模型大致可以分为三步：

1、学习用户特征与付费价值的关系，模型会观察哪些特征与高付费相关，比如：

• 高端机型的用户 → 可能付费能力更强。

• 曾经在类似应用里有付费行为的用户 → 价值更高。

• 某些兴趣标签（例如金融、游戏重度玩家） → 更容易高额付费。

2、预测每个潜在用户的付费价值

• 当用户进入竞价池，模型会对其做一个数值预测：例如 “该用户未来 7 天可能花 $25”。

3、在竞价时调整出价

• 系统会把预测值带入到出价逻辑里。

• 如果两个用户都可能安装，但 A 的预测价值是 $25，B 的预测价值是 $5，那么系统会愿意为 A 出更高的价。

• 这样广告资源就倾向于分配给高价值用户。

附官方参考文档：

https://www.facebook.com/business/help/296463804090290?id=561906377587030

https://www.facebook.com/business/help/571188993373447?id=561906377587030

https://www.facebook.com/business/help/330074040129013

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