2025年facebook广告“玄学”揭秘：读懂这一个公式，让你的广告费不再白花
3974
| 亚马逊官方×实战专家，带你解锁亚马逊高客单产品突围攻略
目录
第一部分：facebook广告算法的底层逻辑是什么？
第二部分：2025年，fb算法正在发生哪些深刻变化？
第三部分：我们该如何应对算法，告别“玄学”？
正文
hi 你好呀
欢迎关注我的：meta增长实验室。
今天和你分享的主题是：facebook广告算法。
一、facebook广告算法的底层逻辑是什么？
开局一张图，这个就是经典的facebook广告算法图解了，从底层逻辑来理解一下facebook广告.
总价值=广告主出价*预估点击率+广告质量。
facebook广告算法解决了什么问题？
facebook广告算法是一套复杂的规则系统，
解决了用户打开facebook后，呈现出的内容，决定了用户能看到哪些内容，先看到啥，后看到啥。这些规则使用人工智能对内容进行排名，并确定内容与每个用户的相关性。Facebook 称之为“个性化排名”。
算法会评估每一条帖子、Facebook 广告、Story 和 Reel。它会根据预测和信号对内容进行评分，然后根据每个用户的兴趣降序排列。每次用户刷新动态时，都会进行此过程。
广告出价：
这个就是我们的广告预算了，准确来说是 bid cap，即你愿意为获取一个客户支付的最高价格。在总价值公式中，它是我们表达商业决心的最直接方式，但它仅仅是公式的起点，而非全部。
预估行动率
facebook的算法会预测，当你的广告展示给某个用户时，他有多大可能性会采取你期望的行动（比如点击、浏览、加购、甚至最终购买）
底层逻辑： 这个预测是如何产生的？正是我们之前深入探讨的贝叶斯算法在起作用。
1. 初始猜测 (先验概率): 当你发布新广告时，算法会根据你账户和Pixel的历史表现、与你相似的广告数据，给出一个初始的“预估分”。
2. 收集证据 (实时数据): 广告开始投放后，算法会实时观察它的点击率(CTR)、转化率(CVR)等数据。
3. 动态修正 (后验概率): 如果实时数据表现出色，算法会大幅上调这个“预估分”，并开始把你的广告推送给更多、更优质的人群。反之，则会降低评分，减少展示。
这就完美解释了“学习期”的存在意义： 学习期就是算法收集证据、修正初始猜测、让“预估操作率”这个数值越来越精准的过程。
解释一个情况，为什么会很多老的facebook广告账户，表现会比新账号好呢？ 因为有老户有数据积累了。
广告质量
法对你的广告内容本身以及用户落地页体验的综合评分。
底层逻辑： Facebook的生存之本是用户。如果平台充斥着低劣、虚假的广告，用户就会流失。因此，Facebook会奖励那些能提供良好用户体验的广告。它衡量的信号包括：
● 正面信号： 广告获得大量点赞/评论/分享、用户点击后在落地页停留时间长、转化率高等。
● 负面信号： 用户隐藏/举报广告、落地页加载速度慢、内容与广告不符导致用户“秒退”等。
二、2025年，fb算法正在发生哪些深刻变化？
-来源hootsuite
现在我们了解了 Facebook 算法是什么，让我们深入了解它在 2025 年将如何变化。如上所述，该算法不断发展和更新，以确保更好的用户体验。
你需要知道的是，人工智能 (AI)已经成为 Facebook 算法不可或缺的一部分。凭借其先进的机器学习能力，Facebook 利用人工智能分析用户在平台上的行为和偏好，从而帮助用户个性化内容。
以下是 2025 年可以预期的一些变化。
更加注重真实参与
Facebook 已明确表示，它希望优先发布能够引发对话并促进用户之间有意义互动的帖子。
比如：直播视频的表现非常出色，因为它们能够促进用户互动，并增加用户在帖子上停留的时间。
相关性得分计算
Facebook 算法会为每条帖子计算一个“相关性得分”，并以此对用户动态中的内容进行排序。其目标是按价值排序，向用户展示对他们最有价值的内容。
正如 Meta 所描述的，“系统预测会为您带来更多价值的帖子会显示在您的动态中更高的位置。”然后，该算法会穿插推荐内容和各种帖子类型，以确保用户不会连续看到多个相同类型的帖子。
人工智能驱动的建议
Meta 正在不断改进其人工智能系统，以提供个性化的内容推荐。目前，facebook 的 Feed 排名系统使用了超过 100 种不同的预测模型。
有大佬说：人工智能将继续推动facebook平台的个性化和内容推荐。
随着facebook逐渐采用更先进的人工智能推荐系统，品牌应该做好准备，在提供高度相关、针对特定受众的内容方面，应对更激烈的竞争。
这对我们广告主意味着什么？
1. “内容为王”不再是口号： AI的推荐逻辑，本质上是让优质、高相关性的内容获得更多自然流量和更低广告成本。你的素材（视频、图片、文案）本身，就是最核心的定向工具。
2. 从“流量思维”到“用户思维”： 不要再只盯着CTR和CPM。你需要思考：我的广告内容真的能引起用户共鸣吗？我的直播真的能带来有意义的互动吗？这些“软指标”正变得越来越重要。
3. 测试，测试，再测试： 既然竞争更激烈，我们就必须通过高频次的创意测试，持续喂给AI它所需要的高质量内容，才能在推荐系统中脱颖而出。
三、我们该如何应对算法，告别“玄学”？
几乎所有效果广告解决的都是匹配的问题，产品和创意在最适合的时间和最适合的地方展示给最适合的用户。
facebook本身是个社媒平台，他需要综合考虑媒体方，广告主，用户的综合利益，如果只看出价平台上天天是一堆质量很低很重复的广告，用户粘性就会变差，不利于长期发展，所以广告质量也很重要，从ctr和cvr也能反映出来这个东西。
广告算法的底层逻辑可以看看贝叶斯算法，通过先验概率去算后验概率，你账户和产品的数据好，那么同样的产品的预估ctr和cvr就会好，ecpm就高，获得高质量流量的概率就更高，这也是为啥好的账户越跑越好的原因。
fb广告能够大行其道的原因就在于他有足够多的人群标签和数据量做支撑，现在人群标签不精准了，所以都是靠内容定向，创意的质量和数量更重要了--(引用 veryfb社群内的讨论）。
做fb广告以来听到最多的一个词就是"玄学"，同个产品素材同样的受众在不同的campagin不同的时间经常会跑出不同的效果，有时候效果不好关了重新打开又有机会跑起来，种种不确定性都指向了一个词“玄学”，但是效果广告作为强数据导向的广告类型如果只是靠玄学是根本活不到现在，今天来合理分析下这些玄学到底是因为个啥？
我们先来看看一次完整的广告转化在facebook是怎么实现的，广告位（媒体）→实时竞价（媒体）→获胜广告曝光（媒体+广告主）→点击（用户）→站内行为（广告主），整个过程也是依赖广告的三大主体：媒体平台facebook，广告主(我们和其他竞争广告主），用户。我们在把这几个主体梳理一下再挨个分析，看看他们在整个转化发生过程中起到的作用：平台提供广告位以及背后发生的实时竞价算法，我们以及其他广告主提供出价和广告内容，用户是流量，是我们的受众用户的来源。
首先来看看平台，广告位我们不做过多分析，主要就是信息流，对于我们大部分广告主来说是公平合理的，重点是在实时竞价算法，这个算法公式是ECPM=预估ctr预估cvr出价+广告质量，我们只知道实时竞价排名跟这几个因素有关，但是具体背后fb广告的竞价过程是黑盒，是有不可知性的，但是在这里我们是有个共识的，好的产品好的素材好的账户数据会越跑越稳定，这其实是跟广告系统对预估ctr和cvr的判定逻辑是有关的，大多数预估都是通过贝叶斯算法实现，通过现有产品和素材或者类似的确定出来的先验概率（现有数据）去预测后验概率（预估ctr和cvr），这也能解释为什么会越跑越好。
平台的部分就是ecpm竞价的不可知性，再来看看我们广告主的，我们给平台提供的产品和创意是确定，那不确定性在哪里？在其他广告主！既然是竞价广告，同时想获得这个广告位的肯定不止你一个，我们没办法也不可能去全方位的了解竞品的广告出价和策略，因此其他广告主的调整也会一定程度上影响到你广告的表现，这是在广告主部分的不确定性。
第三我们来看看用户，fb的月活在30亿，我们投放时圈定的受众人群也几乎都在百万以上，我们按正常测试的campagin预算$20-$50，美国CPM$20，你一天能覆盖的人数是在1000-2500，这个比例是很小的，每个campagin在初始学习阶段遇到的人群也有很大的随机性，这是在流量端的不确定性。
综上所述，媒体平台-ecpm竞价的不可知性，广告主-广告竞争环境的变化，用户-流量的不确定性和随机性，导致了我们在广告投放时遇到的种种“玄学”，面对这些玄学我们有什么办法应对吗？我们来逐一分析。
首先是ecpm竞价，我们已经知道公式了，出价就不说了，重点是在预估点击和预估转化以及广告质量，贝叶斯算法我们也说了，好的越好，差的预估数值可能会更低，所以我们如果是新账户，就是要给像素和账户正向反馈，归根结底还是用已经验证过最好的产品和优质的素材去做积累（说了等于没说）。--- (引用 veryfb社群内的讨论）。
前端数据的好坏其实对转化效果影响很大，CTR与IR影响了算法的对素材ECPM的判断，CPM与ECPM的差值决定了利润空间，换句话说，这个差值就决定了买入人群在拥有同样价值标签的情况下，人群区间上探的能力。有机会获得更高价值的客户。--- (引用 veryfb社群内的讨论）。
个人总结
面对这三大不确定性，我们投手能做的，就是在不确定性中寻找确定性，增加一点概率性。我们无法控制算法的权重、对手的出价和初期的随机流量，但我们100%可以控制我们自己的产品、素材创意和落地页。把这些确定的东西做到极致，就是对抗‘玄学’最有力的武器。
