近期在为多位新DTC卖家进行广告账户诊断时，发现了一种高度一致的“自杀式”操作模式：
- 受众设置：普遍采用通投（ASC），完全不设年龄、性别或兴趣标签。
- 预算分配：大量使用CBO系列预算，依赖系统所谓“自主优化”，期待自动出单。
- 数据表现：CPM高达40美元以上，点击率不足2%，长期滞留在“学习期”无法突破。
当被问及为何在像素数据几乎为零的情况下直接启动广泛投放时，多数卖家表示：受小红书、B站等平台博主影响，认为Meta已进入Adomeda时代，无需人群定向，只需堆砌素材即可依靠算法匹配目标用户。
这种认知存在严重误区。当前最危险的误导之一便是宣称“仙女座算法”下兴趣定向失效。这类说法往往只强调1%的趋势，却刻意忽略99%的前提条件。若不想将广告费当作试错成本交给算法，以下内容值得认真阅读。
一、新算法并未否定定向，而是升级了玩法
许多广告主误以为“算法更智能=可以省力”。事实恰恰相反。对于新开账户、冷启动账户或低预算卖家而言，像素数据匮乏，系统难以识别客户特征。此时采用全广泛投放，无异于在黑暗中撒网，算法只能盲目试探。
Meta官方建议明确：在冷启动阶段，需通过兴趣标签或类似受众（Lookalike）为AI提供初始线索，帮助其建立基础模型。
Adromeda并未废除定向，而是将“找人”的逻辑从手动标签转向数据积累与素材内容驱动。但在数据尚未成型前，人工干预仍是必要前提。
二、算法再强大，也需充足“养料”支撑
那些实现高ROAS全广泛投放的成功案例，背后通常具备三大支撑条件：
- 高额历史消耗：累计广告支出达数十万美元，系统已被充分训练。
- 稳定像素追踪：长期积累转化数据，AI精准识别高价值人群。
- 丰富素材库：拥有大量视频与图片素材，通过内容筛选潜在用户。
而大多数新手卖家并不具备上述条件。盲目模仿成熟账户策略，往往导致：
- CPM飙升：系统无法锁定有效人群，竞价效率低下。
- CTR下滑：广告推送给错误受众。
- 预算浪费：投入耗尽却难见转化效果。
三、区分广告阶段，制定匹配策略
行业内容常只讲结果，不谈路径。Meta虽推进AI化，但不同账户阶段适用策略截然不同。
Adromeda的运行基于大数据基础，对新账户并不友好。根据实测经验，各阶段应采取差异化打法：
- 起步阶段（月预算 < 3万美元）：避免纯广泛投放。应结合兴趣定向与创意测试，主动引导算法学习。
- 成长阶段（月预算 > 3万美元）：初步数据积累完成后，可尝试CBO与广泛受众，逐步释放自动化能力。
- 成熟阶段（月预算 > 50万美元）：方可全面启用Advantage+，依托海量素材覆盖广泛人群，享受算法红利。
不同预算规模与发展阶段对应不同策略，切忌一刀切式操作。
四、认清算法本质：数据驱动，而非魔法
Adromeda并非拥有魔法的智能体，本质上是依赖统计学的数据模型，具有明显的“嫌贫爱富”特性。
账户数据越丰富，投放越精准；数据越空白，投放越混乱。即便创意出色，若基础建设薄弱——如受众错配、像素异常、落地页加载缓慢——仍难逃烧钱无转化的结局。
算法的成长取决于输入的数据质量。你喂给它什么，它就成为什么。
核心总结：关键原则提炼
- AI初期如同婴儿：需要兴趣标签或LLA等信号引导，不能放任自流。
- 素材是弹药，结构是枪：仅堆砌素材无效，必须搭配科学的数据积累与账户架构。
- 策略重要性提升：从手动微调转向系统性投喂，对整体策略要求更高。
真正的高手，懂得何时放手让算法运行，何时果断进行人工干预。
