Facebook广告账户结构设置全方案，全球投放so easy!

今天给大家介绍最新的 Facebook 广告账户结构设置全方案，结合地理位置、语种及人均国内产值等细分条件搭建广告架构，提高国家受众群组合的共性，不仅易于规模化推广，更能大幅加快机器学习的进程，高效全球投放从此so easy!

按照地理位置进行初步划分，是最直接有效的方式。Facebook 把不同大洲以下的同一次区域内的国家和地区划分在一起，例如加勒比地区、西欧地区、南亚地区等。这些国家和地区因为地理位置临近，往往具有相似的文化，其社会风俗和思想模式也较为相近，因此把它们划分在一起，在进行广告投放时将有利于机器学习。

下图列明了划分的多个地区以及每个地区的人口数量（以百万计），可以供大家参考。

语言也是构成文化的重要基础和元素，因此可以使用语种作为另一重要的划分元素，把在同一次区域内，使用同一种语言作为国家官方语言、主要使用语言或第二常用语言的国家和地区划分在一起，例如把在西欧地区内使用德语的国家及地区划分在一起，或者把北非地区内使用阿拉伯语的的国家及地区划分在一起。

上图按使用语种人数占全球人口的比例，列明了国际首要通用的语种（如英语、汉语、西班牙语等）以及其他重要的语种（如日语、德语、韩语等）。请注意，小语种国家则会被纳入该国最通用的次要语种，比如芬兰和印度都被归类于英语语种。

人均国内产值（国际汇率）能够为该国国民购买进口产品的能力提供重要参考，根据我们过往的经验，通常收入水平更高的国家，广告竞争度和CPI（单次安装费用）也会较高。因此在进行海外游戏营销时，人均国内产值（国际汇率）也是一个值得重视的划分条件。

我们可以将不同国家按人均国内产值（国际汇率）划分为5个梯级，并给予不同的梯级相应的分数。

如上图所示，处于前10%梯级的国家获得的分数为5分，前10%到20%的梯级则能获得4分，以此类推，处于最后80%到100%梯级的国家则获得0分。

之后则要将人均国内产值（国际汇率）的梯级得分与国家总产值的梯级得分按7：3的比例进行结合，从而推算出最终的投放梯级（共分为5个投放梯级，按重要程度依次为T0到T4）。

以上图为例，百慕大的人均国内产值（国际汇率）的梯级得分为5分，而其国家总产值的梯级得分为1分，因此其最终的梯级得分为5x70%+1x30%=3.8分，属于前20%的梯级得分，因此百慕大可以划分入T1梯级。

前面提到过，根据这一划分条件计算出的最终投放梯级，按重要程度可以依次分为T0到T4，我们建议大家可以根据不同的投放梯级，采取不同的行动。如下图所示，T0属于必备投放梯级；T1为重点投放阶级；T2和T3为次重点及非重点投放梯级，二者可以搭配组合投放；T4则为非投放梯级。

利用地区、语种和投放梯级这些细分的条件，便可轻松地构建起一个适用于全球投放、不重合、不遗漏的广告架构。

以下图为例，如果你游戏的目标受众为美洲的英语玩家，在根据语种、地区和投放梯级进行划分之后，便可以轻松得到下图中的结构，不仅列出了值得投放的地区，更按照重要程度进行了排序，一目了然，易于操作。

如果把范围扩大到全球的英语玩家，虽然看起来涉及的国家更多、更为复杂，但只要遵循相同的划分原则，一样能够轻松搭建起全球投放的广告架构。

如下图所示，这样搭建出来的广告架构，可以把所有值得投放的国家和地区纳入其中，让你不会错过任何一个具有潜力的市场。比如加勒比地区、南非、东非及巴尔干地区等，都是较容易忽略的英语市场。

这样的广告架构使得不同地区的广告系列具有较高的共性，让机器学习更为快速，既能更快实现平稳投放，也更容易把成功经验推广、复制到其他地区，特别适合希望打造全球业务的游戏开发商和运营商。

就像玩泡泡龙游戏一样，共性高的广告架构更容易实现一网打尽、迅速攻克。

想要了解其他语种的全球不同梯级的市场分布图？别心急，我们早就为大家准备好了，直接拉到文末便能看到11个语种的相关地图，实用又方便。

另一个在全球广告投放中极为实用的工具，便是动态语言优化工具，（Dynamic Language Optimization），可以自动根据受众使用的语言，向其展示相应语言的广告版本，从而提高互动率及安装率。

对于那些通过应用内购买变现的游戏而言，其受众定位和竞价的优化方案的预算占比则可以参考下方的组合建议。

结合了广告系列和广告组的基础设置之后，一个全方位的简易版广告账户结构便已经初具规模，能够助你把游戏轻松推广到全球各地。

有广告主使用上图的广告账户结构，成功在200个国家和市场定位目标受众，获得了稳定的投放成效。在投放时，建议确保每个广告组的受众规模都大于100万，这样能够延迟受众对广告素材感到厌倦的时间，并降低广告更新频率，有利于结合CBO实现更稳定的投放，成效也更容易预测。

• 根据建议地区、语种、梯级建议设立广告系列与广告组架构
  

• 使用动态语言优化工具 DLO，使同一地区内的广告能够自动调整，满足使用不同语言人士的喜好 

• 在泛定位中，宜尝试对大规模受众进行简单分割，比如根据性别或年龄层进行划分

• 以上建议不管是对普通的移动应用广告（MAI, AEO, VO）投放或是最新AAA (Automated App Ads) 投放，同样适宜。你也可以斟酌简化以上组合（比如直接忽略区域，混合所有同样语言的TX国家），搭配将来对结构要求较为精简的 iOS14 投放