AI 引荐订单一年涨了 13 倍，广告后台、商品协议、结算通道全修好了，流量占比却还是低个位数。收费站先于车流——这个反常的顺序里藏着什么？看了几个真实店铺后台之后，聊聊这个新渠道的机制、真实规模，和商家现在能走的三条路。

广告投放，比的不是谁调得勤，而是谁的体系搭得对。转化追踪、账户架构、Search打法、素材策略、落地页体验、投放节奏，这些都不是什么高深的技术，而是认知问题。认知到位了，执行自然就跟上了。

标着 Beta 测试版。以前那六个目标——知名度、流量、互动、潜在客户、应用推广、销量——被折叠到了下面，变成"标准目标"。

日耗 $5000 之后再往上推，ROI 从 8 掉到 6——掉的不是运气。这篇把"越投越难"拆成六层：账户、素材、产品、网站、归因、利润。前四层是同一个病根的显影，后两层是规模的放大镜。先诊断完，再谈破局。

不会写代码，我搭了个每天自动更新的广告日报，连前几天的数据变了它也会回头改。

Meta 把一切并进 Advantage+，Google 把一切并进 AI Max，平台内的执行层正在被收走。年中盘点：真正的投放策略只剩三个旋钮——预算怎么分、信号喂给谁、素材怎么分工。四个品类的实测分配，从 1:9 到 5:5。

账户收敛——1-2 个 Campaign、大预算 CBO——已经是共识。但 Advantage+ 的作业有两行：结构收敛喂学习，素材发散喂筛选。5 条相似素材在系统眼里只有 1 条候选。这篇讲清楚为什么，以及什么才算有效的发散?

AI Agent 不是未来，已经是现在.

常规海外营销获客打法的钱花在哪、直播，新玩法的信任与承接、下一波需求在哪？

AI 让素材月产量翻三倍，素材寿命却从 6 周缩到 2 周——出图越快，越快地重复自己。

每年GML都会发布很多新功能。

我有个朋友在做净水器独立站，滤芯的变体设了四个，3只装、4只装、5只装、6只装。他做这个设计的时候是有逻辑的，产品页上写得很清楚，一只滤芯使用寿命6个月，2年有效期。满打满算，你需要4只，刚好用完。他以为4只装会是主力，没想到数据跑出来，3只装卖得最好。他一开始以为是定价问题，然后调了价格，还是3只装最好。又以为是页面展示顺序的问题，调了顺序，还是3只装。后来他跟我讲这件事，我俩研究了一会儿，得出一个让我们都有点不舒服的结论，客户知道3支不够用，他们就是不想现在多花那个钱。这玩意其实早就有人研究透了这个故事，要从一个行为经济学家在《经济学人》官网闲逛说起。

AI 能帮投手出图、上广告、做竞品分析，但素材数量翻倍不等于效果翻倍。

一条完整的Facebook广告转化链路是这样的。

经常有人问，接手一个数据差的广告账户，怎么优化提升？今天复盘一个真实案例：我是如何在3个月内，把一个ROAS长期卡在2的账户，一步步优化到5的。我把整个过程总结为打地基、搭框架、做决策三个阶段，共9个关键动作。在2026年，因为生成式搜索（AI Overviews）抢走了泛流量，隐私沙盒屏蔽了第三方数据，Google的AI Max让操作越来越黑盒。让我越来越意识到 高ROAS不再源于微操，而源于架构。数据基建层：决定账户的生死（这一层做不好，后面所有优化都是假动作。）01. 转化追踪：一切优化的罗盘接手账号的第一件事，先去看看代码装没装对。