你是否害怕在广告上浪费金钱，所以通常不去发布特定内容的广告——因为你认为太过特别的广告可能表现会很差。
这种思维方式存在一个根本问题，你所做出的的判断来自于个人偏见，“我认为这个广告可能不会有很好的表现“。
Facebook的广告平台在不断进行更新，它的目的就是排除一切来自于“人类“的干扰因素。
因此，不论收听了多少策略播客，或者阅读了多少文章，都不重要。我们不该去研究如何击败Facebook 的算法，这纯粹是浪费时间——我们不会赢的。
相反，我们需要利用 Facebook 的机器学习 (ML) 系统，做出一些创意性的决策。言下之意是，我们需要利用好手头的每一个网红生成内容 (IGC)。
如何战略性的设置广告帐户，从而激发大量网红创意
通过产品播种工作，我们每月至少可以获得60-90 条独特的内容——而且全部是免费的。
算上这些独特资产的迭代和变种，我们就会拥有超过 100 多个广告创意。
但是，我们应该如何在 Facebook 广告帐户中发布所有这些创意？
我们应该挑选最喜欢的内容，放弃其他所有创意吗？既然有这么多创意，我们应该在接下来的几个月里不断换内容吗？
让我们通过一个假设的场景来进一步探索这些问题的答案。
假设我们有 10 个 DCT 广告活动，用成本上限出价策略，推出 100 个网红生成的创意内容。
设置动态创意测试（DCT）广告系列
在付出产品播种的努力之后，让我们假设，我们现在手头上已经有了 100 个创意可以利用。
有了这100 个广告创意，就意味着我们将拥有 10 个DCT广告系列，可以开始构建潜在受众漏斗——其中每个广告系列都可以容纳 10 个创意。
动态创意测试更容易融入机器学习系统，因为Facebook 会根据算法，给表现最佳的广告分配更多的支出。
不要因为个人的看法去做出决定，相反，我们需要相信 Facebook 的 ML 系统会为我们做出最佳决定。
我们的目标是建立尽可能多的“管道”，让 Facebook 的 机器学习系统获得最大的成功。
对于每个广告系列，我们需要做出如下设置：
针对转化进行优化
打开“广告系列竞价优化“
将预算设置为每周 50 次购买，从而优化广告系列
打开详细定位/LAL扩张
选择自动版位
使用“成本上限竞价策略”
使用一致的的命名约定
上面这些要点都将帮助我们尽可能高效地利用 Facebook 的 ML 系统。
广告系列命名约定
我们的团队对最初的 10 个 DCT 活动使用以下命名约定：“Kyn - DCT - Prospecting - CBO - CC $ - Insert Date - NEW SEEDING CONTENT’没错，我们强调了“NEW SEEDING CONTENT”。对于最初的 DCT 广告系列，最好一开始就使用这样的命名约定，因为广告系列的命名会根据它的“失败”或“胜出”进行更改。
为什么选择成本上限竞价策略？
在这10 个广告系列中，我们把每一个都设置了CPA的成本上限，在该 CPA的限额中，我们的品牌可以从所花费的广告费用中获利。
通常，只有 1-2 个创意最终会在 DCT 中获得90% 的支出。这是为什么？因为只有 Facebook 的机器学习系统知道哪些内容能够超过成本上限，而这些内容最终会获得所有支出。机器学习放弃了那些效果不佳的广告，“失败”的广告会在 DCT 中获得零支出，因为Facebook 知道，这些内容无法超过我们现有的成本上限。“这个网红生成内容 (IGC) 看起来不会是表现最好的资产”“这个 IGC 的 CPA 比品牌的目标CPA 低 42%”“我们越快放下个人的想法，就越能越早成为更厉害的广告投放师”
如何确定优胜的DCT广告系列，如何扩张它们？
首先，我们需要确定哪些 DCT 广告是优胜的，哪些是失败的。一旦进入这种节奏，我们就更容易知道在哪里扩张支出，重新利用什么内容，以及放弃哪些没希望的内容。此外，我们也会通过持续的网红播种，努力将一些新鲜内容添加到广告系列中。
如何确定这 10 个 DCT 广告是“赢”还是“输”？
在 10 个 DCT 广告系列中，我们为每一个广告系列制定了成本上限竞价策略，支出是我们确定广告系列是否成功的主要成功指标。就像我们之前提到的，如果广告系列一直有广告支出，Facebook 的 ML 系统将认定这些广告系列中的创意是“优胜的”。反之，如果广告系列没有支出，Facebook 的 ML 系统将认定这些广告系列中的创意将在当前成本上限下失败。
如何扩张优胜广告系列
因此，如果我们确定某个“NEW SEEDING CONTENT”DCT 广告系列获得了足够的支出，就可以将其命名约定换成“winning” DCT。为了防止优胜DCT 广告系列返回到学习阶段并退出优化过程，Facebook 建议我们每天最多增加 15% 的预算。因此，如果我们对优胜DCT 广告系列的每日预算为 1000 美元，一定要确保当天增加的预算不超过 150 美元。我们是需要尽可能扩张，但一定要在Facebook允许的范围内进行。那么，当命名为“NEW SEEDING CONTENT”的广告系列没有收到足够的支出时会发生什么？
扩张或停止：如何处理失败的 DCT 广告系列
这就是我们所说的“失败的”广告系列——称之为“失败”是为了区分命名约定，我们最好避免在广告帐户中使用这种消极情绪。相反，对于目前失败的广告系列，我们会根据该广告系列中填充的创意重新标记为以下之一：如果“新鲜内容”的广告系列以“失败”告终，则该DCT广告系列中的所有创意（10 条内容）都应该被取出，并全部替换为一组单独的内容。再一次，如果广告系列没有支出，Facebook 的 ML 系统将确定这些广告系列中的创意将在我们设定的当前成本上限下失败，因此这个广告系列不会再出现支出。但不要完全将它们丢弃——或许这些创意可以在以后与不同的广告文案一起使用，给它们另一个成功的机会。那么，哪些内容应该补充到这些“失败”的 DCT 中呢？假设最初的10 个“新鲜内容“DCT会呈现下面的趋势：
其中 5 个最终成为“优胜”广告系列
其中 5 个最终成为“失败” 广告系列
我们还假设，自从启动这最初的 10 个广告系列以来，我们其他的工作还产生了额外的 50 个创意资产。考虑到这一点，下一步，我们将按照前文讨论的方式扩张 5 个“优胜” 广告系列！但是，当面对 5 个“失败”的DCT广告系列时，我们可以把这些广告系列中的50 条内容暂时放在一边。
我们如何用新的创意来补充这 5 个“失败”的 DCT？
在 5 个“优胜”DCT 中，我们会找到“表现最佳的内容”。这就意味着，我们的优胜 DCT 中花费最多的广告素材是有“表现最佳的内容”的广告素材！现在，假设我们能够将每个“优胜”广告系列中的2 个广告素材确定为我们的“表现最佳的内容”。我们就会获得总共 10 个创意资产，可重新用于“表现最佳的内容”广告系列。2 个“表现最佳的内容”广告素材 x 5 个“优胜”DCT = 10 个“表现最佳的内容”广告素材然后，我们拿出这10 个创意资产，并补充 5 个“失败”DCT 广告系列中的 1 个创意（请记住，每个 DCT 广告最多可以容纳 10 个广告素材）。此“失败”广告的命名将从“新鲜内容”DCT 变为“最佳表现内容”DCT。除了在我们的“优胜”DCT 中确定为“表现最佳的内容”广告素材外，我们的团队还建议加入在“优胜”DCT广告系列之外的那些表现不错的创意。这就是前文提到的：“2nd Chance U”DCT。在 5 个“优胜”的 DCT 中，我们的团队随后重新利用了所有未获得任何支出的内容。为什么？因为这些创意资产很可能会超过我们的 CPA 目标，它们在“优胜”DCT 中根本没有收到任何支出，因为“表现最佳的内容”正在收到所有支出。例如，假设我们的成本上限设置为 50 美元。在“优胜”广告系列中，我们“表现最佳的内容”将获得所有广告支出，并实现了 30 美元/每次的转化费用。这意味着，这些广告系列中的其余创意内容仍然有着超过我们现有的50 美元成本上限的潜力。因此，值得将这些内容重新用于“2nd Chance U”DCT。这确实意味着 Facebook 认为“表现最佳的内容”创意将优于“优胜”DCT 中的其他内容。但这并不意味着其他内容不会超过我们的 CPA 目标和我们设置的成本上限。因此，让我们重新利用 5 个“优胜”DCT 中剩余的 40 个资产，并用它们来补充我们剩余的 4 个“失败”DCT。这 4 个“失败”活动的命名将从“新鲜内容”DCT 变为“2nd Chance U”DCT。5 个“优胜”DCT，总共应包含 50 个创意资产
从单个“表现最佳的内容”DCT 的 50 个创意资产中取出10 个 从四个“2nd Chance U”DCT的 50 个创意资产中取出40 个所以，我们的广告帐户中仍然有 10个DCT 广告系列（50个创意），但使用不同的命名，并严格扩张了“优胜”广告系列的创意。这时，最初的10 个 DCT 广告系列将不再被标记为“新鲜内容”，而是： 4 将被重新标记为“2nd Chance U”DCT如果你还记得的话——前面提到，我们仍然有 50 条来自网红的新创意。我们现在要做的就是从头再次开始这个过程！我们把所有这些新的创意融入 5 个“新鲜内容”广告系列——这意味着，现在我们总共有 15 个 DCT广告系列。让我们继续为 FB 建立“管道”，从而取得成功。最初启动广告系列时，我们的命名会包括“新鲜内容”，但随后将转换为以下命名之一：创意是我们实现Facebook 广告帐户成功的最大杠杆。我们所做的一切都是为了为机器学习系统创建尽可能多的“管道”，从而实现最大化的成功。
消除个人偏见，融入Facebook机器学习系统
永远都不要依靠个人喜好做出决定，也不要根据历史数据来决定使用或不使用哪些内容。相反，我们要利用 Facebook 优秀的机器学习系统，让机器决定什么是优胜的创意。尽管我们可能讨厌这种失去控制的感觉，但Facebook的算法知道一切。付费广告是榨取网红营销最大价值的最佳渠道之一，这也是它在我们的流程中占据如此重要地位的原因。
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