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在近期与广告主的沟通中,我们反复听到同样的反馈:


  • 老系列骤停:原本稳定出单的广告系列,突然就没量了

  • 新系列空转:CPC、CPM 看起来很低,预算消耗很快,但几乎没转化

  • 效果不稳定:同样的结构,昨天爆、今天就失灵


如果你已经排除了明显的人为操作问题(误改事件、像素异常、落地页挂了等),那么更可能的原因是:Meta 的投放底层逻辑正在发生切换


行业内把这轮变化,常用“仙女座(Andromeda)”来指代——本质是 Meta 更强调 AI 对素材语义与用户实时行为的匹配,而不是我们过去熟悉的“人群标签 + 精细兴趣”。


这不是一句“算法更新”就能概括的变化,而是:

从“我告诉系统该找谁”,逐步转向“我提供好素材,让系统去找最可能转化的人”。


01
仙女座到底是什么?
一句话理解:从“贴标签”到“秒懂素材”



过去的投放更像“连连看”:


  • 人群有标签:年龄、性别、兴趣

  • 广告也被理解成某种类型

  • 系统再做匹配


但在 AI 能力提升后,系统更擅长直接理解内容本身——尤其是视频素材:画面元素、人物、场景、台词、节奏、情绪点、卖点表达等,都可以成为 AI 判断“这条广告应该推给谁”的依据。


所以新的逻辑更像:


  • 系统不再依赖“你圈定的人群标签”

  • 而是根据素材语义 + 用户实时行为,去预测下一步最可能发生的转化


你可以把它理解成:从“人找货”,变成“货找人”。


02
为什么会出现
老系列骤停 / 新系列空转 / 效果不稳定?



这三种常见现象,其实都能用“新逻辑”解释通:


1)老系列骤停:不是突然不行,而是“信息增量”不够了


系统会评估广告的新鲜度与信息增量

如果素材长期重复、语义高度相似(只是换背景、换字幕、换音乐),系统会判断“内容贡献不足”,从而减少分发优先级。


结果就是: 你以为是“账户被限流”,其实很多时候是“素材供给没跟上”。


2)新系列空转:学习期更依赖“足够的信号”


新的模型更依赖“真实转化信号”去学习。对新系列/新账户来说:


  • 学习期可能更长

  • 初期波动更大

  • 低 CPM/低 CPC 并不等于“系统找到了对的人”


结果就是: 花钱快 ≠ 有转化;便宜流量 ≠ 高质量流量。


3)效果不稳定:你越精细,可能越像“给AI加噪音”


在新逻辑下,兴趣标签等手动定向的权重降低。

过度细分(过窄的人群、过多限制)反而可能干扰系统在更大池子里寻找潜在转化人群。


结果就是: 结构越复杂,学习越慢;越“自以为精准”,越容易错过潜在客户。


03
怎么应对?
六步把效果拉回到可控区间



下面这套方法,适用于应用、游戏、电商、线索等大多数效果类广告主:


① 放开定向限制,让系统有空间学习


减少兴趣堆叠和过窄人群。建议用更宽的受众,让 AI 通过素材去匹配最合适的人。


建议结构:


  • 以 CBO 为主

  • 同系列放 3–5 条差异明显的创意

  • 避免同时开太多小预算系列


② 素材“多样化”比“多产量”更重要


重点不是每周发多少条,而是“差异是否足够大”。


建议每周准备 5–8 条素材,并覆盖不同表达角度:


  • 用户评价/UGC

  • 开箱测评

  • 场景应用

  • 专家/对比讲解

  • FAQ 异议处理

而不是“同一条换字幕、换背景”。


③ 文案语义要更“可被理解”,少抽象多直接


新逻辑更看重广告表达是否清晰,建议用“问题—解决方案”的结构:


  • 前 2 秒讲清用户痛点

  • 中间 5 秒给出解决方式和关键卖点

  • 结尾明确 CTA(怎么做下一步)


同时按市场/语言做语义本地化,避免含糊。


④ 广告与落地页保持一致,降低“信任折损”


广告说高端,落地页主打低价;广告强调优惠,落地页找不到入口……都会影响转化,并可能降低系统对广告的质量判断。


建议:

  • 优惠信息首屏可见

  • 转化路径更短

  • 卖点表达前后一致


⑤ 账户结构做减法:少而精,给 AI 足够学习空间


避免“几十个小系列 + 每个系列几条素材”的堆结构。
更推荐:一个 CBO 系列 + 3–5 条差异创意的简洁结构。


新素材先冷启动测试,跑出胜出创意后再放量。


⑥接入CAPI,把本来就发生的转化尽可能回传回来,让系统基于真实数据重新学习与优化。


接入CAPI,你可以期待的4个变化:


1.弥补 Pixel 数据丢失,让转化更完整(约 30–40% 提升)


Pixel 依赖浏览器运行,容易受隐私、加载、插件等因素影响。

CAPI 走服务器端回传,不受浏览器环境限制,因此能提升事件回传成功率,补回 Pixel 丢的订单与关键行为,让后台更接近真实业务情况。


结果通常表现为:

后台“看得见”的转化更多、更完整,优化基础更可靠。


2. 提升 EMQ(事件匹配质量),让优化更准、更稳


通过 CAPI,你可以回传更完整的第一方数据(如加密后的 email/phone、IP、User Agent 等),从而:


  • EMQ 提升

  • 系统识别用户更准确

  • 学习期通过更顺

  • 波动变小,CPA 更稳定


一句话:数据越完整,算法决策越自信。


3. 补传真实成交金额,让算法更像“高价值猎手”


当你把 真实订单金额与完整 Purchase 参数回传给系统,Meta 不再只判断“有没有转化”,而是能理解:


  • 哪些用户带来高金额成交

  • 哪些素材/受众/路径更可能带来高价值订单


长期来看,算法会从“找容易转化的人”逐步进化为“更会捕捉高价值用户的人”。

这对 高客单、定制、复购型业务尤其关键。


4. 冷启动阶段 CPM 可能明显下降(约 20–40%)


新广告/新素材冷启动阶段,系统非常依赖初期信号的稳定性。

当 CAPI 提供更完整、可匹配的转化数据后,通常会带来:


  • 学习更容易过

  • 系统判断更快

  • 冷启动阶段的起量成本更可控(常见表现为 CPM 更友好)


这意味着:测试成本更低,跑通更快。



04
猎豹移动能帮广告主做什么:
把“新逻辑”变成“可执行的体系”



很多广告主知道“要宽受众、要多素材”,但真正难的是:


  • 素材怎么做才算“语义差异”?

  • 结构怎么搭才不会乱?

  • 如何判断是“学习期波动”还是“方向错了”?


猎豹移动作为 Meta 官方一级代理商,在服务应用、游戏、电商等客户时,通常从三件事落地:


  1. 素材体系化生产:按“场景/人群/卖点/形式”做创意矩阵,避免同质化疲劳

  2. 结构与预算策略:CBO/ASC 等组合,减少噪音,提高学习效率

  3. 数据诊断与复盘:拆解“素材语义×人群×转化链路”的贡献,找出真正的卡点


让“算法变化”不再是玄学,而是可被管理的投放工程。


这不是一次小更新,而是一次“投放范式迁移”


如果用一句话总结这轮变化,那就是:

Meta 正在倒逼广告回归本质:用更好的内容,驱动更智能的分发。


最快适应“宽受众、优素材、好语义”的广告主,会更早吃到红利;


仍然用旧打法(精细标签 + 微调出价 + 少量素材)的人,波动只会越来越大。


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