Facebook电商平台广告怎样精准定位目标受众？

1. Facebook 广告与目标受众匹配机制

Facebook 广告在寻找匹配目标受众方面有着独特的方式。在广告组级别，其算法类似这样：投放广告时，广告系列中的受众会被分配给一个广告，这些受众会在早期阶段进行测试。在 Facebook 系统中，测试阶段是动态匹配过程，内部有相应匹配标准，依据此标准可确定哪些受众对广告有反应。

2. Facebook 广告算法解析

众人皆知，Facebook 广告采用的是预测算法。简单来说，机器学习算法通过“学习”投放广告获得的反馈，即历史数据，来预测新广告效果。机器学习算法分为回归算法和分类算法两类。回归算法的结果是连续值，如二次方程中某条直线和任意横坐标对应的 x 值能找到相应 y 值；分类算法的输出结果不是连续的，而是区间式的，比如当询问“用户看到广告后会点击购买产品吗”，分类算法会给出“是”或“否”的答案，而回归算法则会表明“观众购买可能性为 68.59%，不购买可能性为 31.41%”。在广告领域，无论何种算法，其核心都是通过分析受众特征，如人口统计信息，来预测受众行为。

3. 具体示例与优化过程

比如广告组中有广告 A，其受众设置的唯一兴趣是手机壳。第一天，Facebook 可能针对这部分受众的兴趣，向喜欢手机壳和狗的用户推送广告并观察表现；第二天可能会推送给喜欢手机壳和猫的用户。Facebook 会根据不同表现进行广告优化，结合网站广告像素数据，分析哪部分受众最易受广告影响。这并非简单的一一测试，Facebook 对用户特征有清晰把握，会多维度同时进行测试，如同派出多支先遣部队在前线探索可能喜欢产品和网站像素的受众，寻找最合适的。

4. 关于复制广告的原因

复制广告主要是因为 Facebook 广告需要一个学习阶段。复制广告不会打断原广告的学习时间，而调整预算则会。例如，一个每日预算为 250 美元的盈利广告，效果很好，若将预算调整为 500 美元，此时盈利广告就需重新研究，可能会打断原本的好效果。需注意，复制时要将广告系列一起复制，而非直接复制原始广告系列中的广告。