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在 Facebook 广告投放中，广告结构的设计直接影响预算效率、测试速度和最终转化效果。本文将系统拆解 Facebook 广告三层级结构，并详解主流广告结构（1-1-N、1-N-N、1-N-1）的适用场景与实操建议。
广告账户层级结构
广告系列（Campaign）：最高层级，设定广告目标（如销售、表单收集）及系列总预算。
广告组（Ad Set）：中间层级，配置受众定向（兴趣、年龄、地区等）、排期、版位、出价策略及转化事件。
广告（Ad）：最底层级，上传素材（图片、视频）并撰写文案。
“1-1-N”即指一个广告系列、一个广告组、N条不同素材广告，是当前高效率测试的常用结构。
主流广告结构对比
1-1-N 结构
在固定受众前提下，批量测试多套素材效果。适用于已有优质受众、需快速验证素材表现的场景。采用 CBO（Campaign Budget Optimization）策略，统一设置系列预算，由系统智能分配。
1-N-N 结构
同时测试多组受众与多套素材组合，建议 N ≤ 5（如 2 组人群 × 5 套素材）。适用于探索不同人群（如新老用户）与创意的最佳匹配关系。
1-N-1 结构
一个广告系列下创建多个广告组，每组仅含一条素材，即 ABO（Ad Set Budget Optimization）策略。虽可保障每条素材获得均等预算，但受限于算法自动调优能力；当前 Facebook 算法升级后，CBO 效果更优，ABO 已非首选。
高效投放策略
借助尤里改自动化广告系统，可一键创建标准化结构（如 1-1-5、1-2-5），实现广告组与广告的批量生成，大幅提升基建效率。
结合业务阶段，推荐分层组合策略：
基础组合：ABO 测试 → CBO 扩量。先用 ABO 筛选优质素材与人群组合，再以 CBO 集中预算放大效果，适配大多数产品。
进阶组合：ASC（Advantage+ Shopping Campaign）探索 → ABO/CBO 扩量。利用 ASC 智能探索潜在优质组合，再针对性放量。
规模组合：ABO/CBO 跑出稳定模型后，通过 ASC 批量上传素材与 SKU，规模化拓展投放覆盖。
Facebook 广告结构没有通用模板。核心逻辑始终围绕“测试—筛选—扩量”三步闭环，需结合业务目标、预算规模及平台算法演进动态优化。当前仙女座算法迭代后，推荐优先采用简洁结构 + CBO 或 ASC 策略；预算有限时，亦可谨慎使用 ABO 进行初期摸底。