随着 Meta 全量升级 Andromeda 学习系统，短剧广告的投放逻辑也在悄悄变化：“人群定向”不再是核心， “素材 × 算法”的配合才是效果好坏的关键。

尤其在全球短剧赛道竞争加剧后，高效、稳定、可复制的账户结构显得比以往任何时候都更重要。 

本篇将系统拆解短剧广告在 Andromeda 时代的最新最佳实践，用最清晰的方式告诉你：短剧投放为什么一定要做“放量线 + 验证线”？为什么素材越多样，算法越聪明？

Part 1：短剧 × Andromeda = 内容驱动型算法时代

短剧是“情绪驱动”的内容产品，而 Andromeda 是“素材驱动”的自动化算法。

两者结合之后，一个核心趋势出现：素材多样性 × 算法自由度 = 学习更快，成本更低。

换句话说，短剧广告的投放效果，好坏真正取决于两点：

✔ 你给了算法多少类型的素材？

✔ 你给了算法多大的自由度来跑？

而这也正是“双引擎结构”诞生的原因。

一  最佳账户结构 = A（放量） + B（验证）

A：规模放量线（ASC）

B：验证对照线（Non-ASC）

推荐配比：

A : B = 80% : 20%

原因很简单：80%负责“跑量”，20%负责“校准”。

A线：规模放量（ASC）——最核心的买量引擎

A线的目的只有一个：

让算法以最大自由度，快速找到真正会看剧、会付费的用户。

所以它具备三个明显特点：

① 结构：1-1-n（每组 2–3 条素材）

• 1 个 Campaign（越简单越利于学习）

• 1 个大通投 Adset（不做任何限制）

• n 个素材（多类型素材，不再是只铺剧情）

② 通投 = 最大化算法“自动建模”能力

放量线全部采用：

• 不做兴趣

• 不做行为

• 不做性别年龄

• 不分设备（iOS + Android）

• 不锁国家（仅排除极低收入国家）

为什么？

因为：样本越大，Andromeda 学得越快。限制越少，它越容易跑出规模。

③ 版位统一：全投

这两点叠加，效果自然更强：

✔ 更低 CPM

✔ 更高 CTR

✔ 更长观看时长

✔ 更适配剧情节奏

B线：验证对照（Non-ASC）——校准算法的方向盘

很多投手只做放量线，但真正跑量的团队都会告诉你：

你必须保留验证线，否则无法知道算法是否“跑偏”。

B线不追求规模，而是追求：

• 数据干净

• 变量可控

• 素材/兴趣可对照

• iOS/Android 行为可拆解

• 兴趣人群可验证

所以它的结构是：

① 结构：1-n-n（每组 2–3 条素材）

• n = 多兴趣包（TV&流媒体兴趣 / entertainment兴趣 / Romance lovers）

• n = 多设备包（iOS / Android）

这些是 A线无法做到的。

② 为什么一定要保留“entertainment”？

一句话解释：

短剧兴趣相关用户 = 内容消费能力强 = 最接近短剧真实用户的人群。

他们是 Netflix / Prime Video / Disney+ 的用户，

喜欢追剧、喜欢情绪内容、喜欢连续故事，

与短剧情节天然契合。

加入这个兴趣包可以帮助验证：

• 哪类素材更剧情驱动？

• 哪类素材更吸引“高内容消费”人群？

• ASC 的学习方向是否正确？

③ B线的使命不是跑量，而是跑“答案”

它是整个账户的仪表盘：

• ASC 优化方向是否正确？

• 素材类型是否匹配真实用户？

• iOS/Android 差异是否显著？

• 是否需要更换出价模式？

• 是否要扩展素材风格？

有了 B线，A线才能放心加预算。

这就是双引擎结构的长期价值。

二  ASC vs 非ASC 的真正意义（一句话看懂）

投放结构	最佳场景	优点	核心作用
ASC（放量）	主力投放	CPM低、学习快、素材自优化强	获客规模最大化
Non-ASC（验证）	对照验证	数据干净、变量可控	校准算法，避免跑偏

两条线叠加，效果是：

✔ 放量不失控

✔ 验证不过拟合

✔ 素材测试更精准

✔ 用户洞察更清晰

✔ 效果更稳定、可规模放量

三  素材 × 算法 = 新时代最强组合

过去几年，投手依赖调结构、调兴趣、调预算。

但 Andromeda 更新后，最重要的工作变成：让算法吃到更多类型、更高质量的素材。

原因很简单：

素材越多样 → 算法越容易找到“匹配人群”

算法越聪明 → 素材表现越好 → 成本越低

这就是 2025 年短剧投放的底层逻辑。

Part 2：多样化素材，让算法“吃饱”才跑得快

在 Andromeda 时代，素材对广告效果的影响权重进一步提升。  

典型短剧素材呈现出 3 大趋势：

趋势 1：多轨道 BGM 驱动的“情绪剪辑”成为主流

优秀的素材不仅靠画面，而是靠 声音牵引情绪节奏。例如，一支成功素材中使用了 5 首 BGM，精准卡在不同剧情节点：

情绪节奏跟着BGM走～

1. Counting Stars：女主再次面对男主 → 情绪混乱、紧张感提升

2. The Way I Still Love You：一夜情闪回 → 代入柔情与关系悬念

3. Empty Love：职场快节奏 → 避免中段平淡

4. Dein Weg：反转＋情感升温 → 用户比例更容易停留

5. Heathens：夜店危机 → 爽点爆发、英雄救美瞬间拉高点击意愿

BGM 多轨化 的好处：

• 用情绪引导叙事，让用户看到 3 秒就想继续看

• 让算法自动识别“情绪波动大、留存高”的素材 → 更容易进入高效投放池

  
  

趋势 2：产品展现的结构化设计成为「标配」

短剧素材里，IAA（互动激励设计）的元素越来越明确，帮助算法更快识别用户动机。

① 大字 + 彩色 + 关键词高亮 字幕

示例：

POV: When the school bully confessed his love to me…

设计关键点：

• 居中大字 → 2 秒内读完剧情

• love / embarrassing 等关键字彩色高亮

• POV 视角 → 沉浸感更强

作用：提高停留率，帮助算法判断“可读性强的素材更易转化”。

② 左上角  Limited time 角标

• 红色角标 = CTR 提升神器

• Free 文案能显著降低点击心理门槛

算法偏好这种素材特点 → 容易进入高效学习期。

③ 粉色泡泡 CTA（柔性引导）

CTA 示例：

• What are you waiting for?

• Click on the lower left corner to watch

特点：柔和、不强迫、自然匹配短剧情绪性内容 →算法会识别成“低阻力点击素材”，匹配给更容易转化的人群。

趋势 3：包框 & 贴图成为提升“短剧感”的关键

① 右下角角色贴图：构建 CP 锚点

• 固定不动、永远在画面右下

• 类似综艺角标 / 漫画小窗

• 主画面情绪 + 副画面行为 → 建立“双角色关系结构”

示例：

• 女主特写

• 男主拿花贴图

让用户一眼理解：“这是告白剧情核心 CP！”

算法效果：

• 强剧情结构素材 → 留存高

• 留存高 → CPM、CPI 更低

② 底部剧情回顾式长句 Hook

示例：

The bad boy at school confessed his love to me in front of the whole school?

文案结构：

• 人设：bad boy

• 情绪点：confessed his love

• 爆点：in front of the whole school

• 语气：震惊问句

这种文案能让用户“快速理解 + 产生情绪”，而情绪就是算法的最强信号。

③ 字体设计统一短剧视觉语言

• 手写体

• 白色字体 + 粉色光晕

• 微弧形排布

使素材更“短剧味”，统一品牌调性，让算法能识别“剧类内容”。

建议优化师直接应用的 4 个要点：

1. 给系统至少 8–12 种素材类型，让 Andromeda 有足够样本学习。

2. 1-1-n 作为主结构，尽量通投，让算法找到最优人群。

3. 贴图、字幕、BGM、角标、包框 → 全部是可量化的算法信号。

4. ASC 放量 + 非 ASC 验证 → 才能建立健康账户结构。

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