信了“受众定向已死”的邪，你的CPA才飙那么高：揭秘FACEBOOK广告算法“嫌贫爱富”真相

最近我在帮几个新DTC卖家做广告账户诊断，发现了他们惊人一致的“自杀式”操作：

• 受众设置： 清一色的通投（ASC），年龄、性别、兴趣标签全都不填。

• 预算分配： 大比例使用系列预算，即CBO，被动等广告系统所谓地自主优化，然后“自动出单”。

• 数据表现： CPM甚至飙到了 $40+，点击率惨淡得2%都没有，而且一直卡在“学习期”出不来。

我问他们：“新开的广告账户连个像素火苗都没有，为什么敢直接裸奔？”

结果回复我说：“我们刷小红书啊，哔哩哔哩那些，很多博主都说Meta算法变天了，现在是Adomeda时代，不需要做人群定向，只要大量堆素材，搞不同角度的素材去跑，算法就能自动匹配对的人来购买。”

Oh My。。。。。。

这真的是纯纯盲信啊~目前市面上最昂贵的谎言莫过于什么“仙女座算法”下，兴趣受众设置已失效。。。。。。

那些教你“无脑通投”的人，只告诉了你 1% 的趋势，却隐瞒了 99% 的前提条件。

如果你不想把广告费当成学费交给Facebook的算法去“试错”，那接下来的内容，建议你逐字看完!

一. 新算法没让你“放弃定向”，它只是换了个更高级的玩法

很多投手最大的误解，就是觉得“算法变聪明了 = 我可以偷懒了”。

想得太美了。

对于新账号、冷账户、小预算卖家来说，你的 Pixel（像素）里空空如也，系统压根不知道你的客户是男是女、喜欢猫还是喜欢狗。

这时候你搞“全广泛投放（Broad）”，就像在伸手不见五指的黑夜里撒网。算法完全是瞎蒙的。

它只能拿着你的钱到处乱撞，试图碰运气。

Meta官方的意思其实很清楚：在账户冷启动阶段，你得给它喂点线索：比如兴趣标签或者 Lookalike（类似受众），帮 AI 先建立个基础模型。

说白了：Adromeda 并没有废除定向。

它只是把“找人”的任务，从单纯的“选标签”，转移到了“数据积累”和“素材内容”上。

但在你的数据跑起来之前，你还得靠手动拉它一把。

二. 算法确实是“神”，但你得先“喂饱它”

你看到那些晒图“全广泛 + 高 ROAS”的大神账户，不要只看结果，要看人家底裤里有什么。

那些能跑通“无脑通投”的账户，背后往往有三个硬指标撑腰：

1. 几十万美金的历史消耗： 广告系统早就被“喂熟”了。

2. 长期稳定的像素追踪： AI 非常清楚什么样的人会下单。

3. 海量的素材库： 几十种视频、图片轮番轰炸，靠素材去筛选人群。

而对于刚起步的普通卖家，这些条件你一个都没有。

如果你强行模仿成熟品牌的策略，下场通常只有：

• CPM 飙升： 系统找不到人群包，竞价效率极低。

• CTR 下滑： 素材推给了错误的人。

• 预算浪费： 钱烧完了，广告组出单效率还在原地打转。

  
  

三. 广告投放既要看算法“趋势”，更要清楚自己的广告“阶段”

很多博主最大的坑在于：只讲终局，不讲路径。

你能经常看到视频或者文章里说“Meta全面进入AI时代”，却忘了告诉你：你的账户比较新，预算也少，还需要好好积累pixel数据

Adromeda 的逻辑是建立在大数据基础上的。

针对不同阶段的账户，打法完全不同。

根据我的实测数据：

• 起步阶段（月预算 < $3万）：别碰纯 Broad。 

  老老实实做兴趣定向+创意测试。你需要手把手教算法找人，而不是指望它真的自学成才。

• 成长阶段（月预算 > $3万）：数据积累有了雏形，这时候可以开始试着跑CBO和广泛受众，逐步释放系统的自动化能力。

• 成熟阶段（月预算 > $50万）：恭喜你，这时候你才是“Adromeda”的真正用户。你可以全面拥抱 Advantage+，用海量素材去覆盖广泛人群，享受算法红利。

哪怕话很难听，我也要说：不同的预算幅度，以及不同的广告阶段，就要对应不同的广告策略，切忌一刀切。

四. 祛魅时刻：算法其实很“势利”

咱们清醒一点：Adromeda（仙女座）这个名字听起来很好听，但它本质上就是一只“数据怪兽”，可以说本质上就是“嫌贫爱富”。

它没有魔法，它只认统计学。 

你账户数据越丰富（花的广告费越多），它投得越准；

你账户数据越空白（越控制预算），它投得越乱。

创意再强，也怕基建太烂。

如果你的受众一开始就定错了（比如把狗粮推给了猫主人），如果你的像素安装一塌糊涂，如果你的落地页加载要 5 秒钟~

那么哪怕你的素材是好莱坞级别的，照样烧钱不出单。

这就叫：你喂给它什么数据，它就长成什么样的智能。

最后，把今天的内容浓缩成这几句大实话，希望能帮你省下那笔冤枉钱：

1. AI 初期依然像个婴儿： 它需要你的信号（兴趣/LLA）来引导，而不是一开始就放养。

2. 素材是弹药，但结构是枪： 光堆素材没用，必须配合正确的数据积累和账户结构。

3. 策略反而更重要了： 以前靠“手动微操”，现在靠“投喂数据”，本质上对策略的要求更高了。

真正的高手，不是盲信算法，而是知道什么时候该放手让算法跑，什么时候该狠狠地人工干预。

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