混合不同广告格式(例如,视频、图片、轮播广告)在一个广告系列中,不仅仅是为了好看,它是为了满足 Meta 广告检索系统(Retrieval System)对 “创意多样性”(Creative Diversity) 和 “序列学习”(Sequence Learning) 的巨大需求,从而实现更精准、更稳定的广告投放。
Andromeda 算法的核心转变:匹配广告给用户 🤖
在 Andromeda 算法更新之后,Meta 平台的广告交付逻辑发生了根本性转变。
旧模式:过去,系统倾向于将人群匹配给广告(matching people to ads),在您设定的受众池中,将表现最好的那个广告(通常是您的“赢家”)重复展示给他们。
新模式:现在,系统转变为将广告匹配给特定人群(matching ads to people)。Meta 扮演着一个“私人礼宾”(personal concierge)的角色,它能够深入理解用户的品味、偏好和实时意图。
这种转变催生了“灵魂伴侣理论”(Soulmate Theory)的概念,即对于平台上的每一个用户,都存在一个完美的广告创意能够引起他的共鸣。
创意多样性是解锁新流量的关键 🔑
Meta 明确表示,他们会奖励那些提供大量且多样化创意素材的广告主。
“创意多样性”意味着广告在信息、角度、客户角色和格式上都必须是完全不同的。
如果两个广告在视觉上过于相似,即使文案和钩子不同,Meta 也可能将它们视为拥有相同的实体 ID(Entity ID)。
如果广告被归为相同的实体 ID,它们就会分享学习和交付数据,导致增量覆盖(Incremental Reach)受损,无法触及新的受众。
如果广告主只投放一种格式(例如,只有 UGC 视频或只有静态图片),他们可能会错过那些偏好不同格式的“流量口袋”(pockets of people)。
例如,某些用户可能只在 Instagram 上购买静态图片展示的产品,而另一些用户则更容易被 Reels 视频吸引。
通过混合格式(静态图片、视频、轮播、DPA 等),您可以解锁全新的受众群体,因为不同的格式能够吸引不同类型的用户。
Meta 告知广告主,现在的算法对创意资产的需求量非常大,你不能在不增加创意数量(Creative Volume)的情况下扩大预算规模(Scale Budgets)。混合多种格式就是最直接、最快速增加创意多样性和数量的方法之一。
垂直/水平多样化与客户旅程 🗺️
Meta 的 “序列学习”(Sequence Learning)模型能够理解用户在购买前的行为序列。因此,混合格式在广告系列中创造了一个全漏斗(Full Funnel)结构。
无意识到问题察觉(Unaware/Indifferent): 需要引人注目的内容来抓住注意力。例如,原生 UGC 视频或 Reels 视频(模仿有机内容)可以作为这个阶段的素材。
解决方案察觉(Solution Aware/Open): 用户需要教育和证明。例如,教育性长视频(VSL)、拆解成分的图片或对比式广告可能更有效。
产品察觉/准备购买(Product Aware/Ready to Buy): 用户只需要临门一脚。此时,展示优惠、保证或折扣的静态图片或轮播广告(Dynamic Product Ads, DPA)是最合适的。
通过混合这些格式,广告系列(例如 CBO)就可以充当一个微观生态系统(microcosm of ads)或全漏斗,让算法为处于不同旅程阶段的用户提供最相关的广告。
Meta 算法可以在毫秒级决定:对于当前这个用户,考虑到他过去的浏览历史和当前的购买意图,是展示一个教育性静态图片、一个情感驱动的短视频,还是一个直接促销的轮播广告。只有当您的广告系列提供足够的格式和角度时,算法才能做出最优选择。
实践建议(测试 vs. 规模化)
虽然混合格式在规模化中至关重要,但在测试阶段,一些专家仍然倾向于保持格式的独立性:
测试阶段(ABO):当您测试新的创意时,最好将静态图片与静态图片分开,视频与视频分开,因为 Meta 算法可能会优先将预算分配给某些格式(例如 Reels),导致静态图片得不到公平的测试机会。
规模化阶段(CBO/ASC):一旦您找到了经过验证的赢家创意,将不同格式的赢家创意合并到一个 CBO 中,可以增加广告系列的稳定性,并减少竞价重叠和自竞争的问题。 Meta 明确建议 广告系列中应包含至少 20 个创意资产来满足交付需求。
总之,混合不同广告格式是在 Andromeda 算法下成功的关键策略。它能确保您的广告在视觉上和信息上都具有高度多样性,从而为 Meta 的 AI 匹配系统提供充足的“弹药”,实现超高个性化的广告交付,并最终推动可持续的规模化增长。

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