朋友过来问的一个问题，我修饰了一下问题，换个例子，明明某个区域（非洲）大概有100万的受众，但是广告始终只在10万附近曝光，量扩不上去。

造成这个现象其实有下面的一些原因：

1. 目标受众和可覆盖人群的差距，

Facebook 估算的 100 万受众是基于过去 30 天内活跃过的账号。但在非洲很多地区：

• 网络成本高： 很多用户只有在领了工资或有急事时才买流量包上网。

• 硬件限制： 大量低端安卓机存储空间不足，用户会频繁卸载/重装 FB，导致系统认定的“活跃”和实际“在线”存在时差。

• 真实日活（DAU）极低： 潜在受众是 100 万，但每天真正打开 App 的可能只有 20-30 万（FB，GG可覆盖人群），这才是可覆盖的“真实流量池”。

2. 广告平台算法精准定位

一般投放的投的是风控点位，FB 的算法是非常“势利”的。

• 算法过滤： 算法为了保证你的转化成本（CPA），会自动过滤掉那些“虽然在 100 万人里，但从来不下载金融 App、不填表单、不通过风控”的人。

• 结果： 系统通过历史数据发现，只有这十几万人表现出对“借贷”有反应，剩下的人被算法判定为“垃圾流量”或“无意向人群”，从而根本不给他们展示广告。

3. 广告学习的”负向学习“

如果你一直使用旧素材，或者素材本身不具备吸引力，或者素材在当地的负面反馈（点击隐藏广告、举报）较多：

• 预估点击率（eCTR）下滑： 系统认为把广告发给剩下的人是浪费位置，包含广告曝光出去无转化无互动的这部分数据都是福相学习，从而让其他相似人群都不再曝光。

• 竞价失败： 现金贷在非洲竞争极激烈。如果你的广告竞争力（出价，点击率等）不如当地的电商或其他贷款 App，你就只能分到那十几万“最便宜、最好转”的人，高质量的流量你竞价不赢。

4. 频率（Frequency）与饱和点

虽然100万受众，但是其他用户都在其他时间被多次曝光并且无转化，当天可覆盖的人群就会变少，系统减少曝光浪费。尤其是如果频率已经达到 3 或 4 以上，系统本身转化率会下降，从而降低曝光力度， 或者系统认为只有这十几万人最容易转化（因为实际转化的人群足够垂直，不容易扩圈），所以宁愿多给他们看几次，也不愿意去开辟那些转化概率未知的“新大陆”（剩下的人群）。

能想到的一些方案：

1. 建议使用“进阶赋能型（Advantage+）”

在非洲这种人口基数小、数据颗粒度相对粗糙的市场，进阶赋能型（A+AC/ASC）通常优于原始受众。

• 原始受众（Original Audience）非常依赖你设定的标签，但在非洲，很多用户的兴趣标签是缺失或错位的。进阶赋能型会在全域内寻找高意向用户，甚至能触达到你标签设定之外的“隐形”贷款需求者。

• 既然你感觉投来投去都是那几十万人，说明原始受众的竞争已经进入“死胡同”。A+ 系统的探索机制更强，能帮你挖掘出长期被系统忽略的新流量池。

• 其实也可以直接通投不设置人群，按照素材即人群的思路，看素材自己能学到什么人群。

2. 投放点位前置（有风险）

投授信通过、绑卡成功或下款成功存在数据稀疏问题： 非洲小国的转化路径长、断裂多。如果只投“下款”，可能一天只有几个转化，导致模型跑不通，可以考虑折中方案，改成投一些靠前的行为，比如尝试投 “完成风控审核”。

3. 素材，版位，操作方式优化。

A. 素材的多样化（对抗审美疲劳）。

在受众只有几十万人的环境下，素材衰退极快。不要只换背景色： 尝试从“借钱快”、“利息低”转向“解决具体困难”（如交学费、修车、买种子）的情景剧，找真人拍摄为主。

本地化：除了剧情，甚至在”假设用户需求“上也要更贴近用户真实需求。

B. 适当放开版位约束

很多投现金贷的习惯只投 FB Feed，但在非洲，Audience Network 和 Messenger 的成本往往极低。既然使用了进阶赋能型，建议选择全版位，让算法在便宜的流量池里找人。

C. 账户架构优化，合并计划，因为受众规模小，不要把预算分散在 10 个不同的原始受众计划里，这会导致内部竞价，雪上加霜。比较合理的做法， 建立 1 个进阶赋能型大计划，给足预算和时间（至少 3-5 天），让机器彻底跑完学习期。（理论上其实大家不一定忍得住，或者前提是素材真靠谱），另外稳定的大系列，在风控上带过去的人群属性会更连续，对风控要求也会合理一点。