如果你正考虑自己的产品适不适合在Meta上投广告，缺少对Meta广告的整体认知，建议仔细浏览下文，我们将从Meta广告的转化链路、账户结构、网站优化等方面入手，帮你迈出广告投放第一步！
01
Meta广告的转化链路
广告主发布广告，引导用户通过点击、点赞、评论和转发等方式参与互动，并来到我们的网站，对网站上的商品产生浏览、加购等行为，如果该用户最终购买了该商品，则算作是一次Meta广告的完整转化链路。
那么在投放Meta广告之前，我们需要明确自己产品/服务的用户画像：
1.年龄、性别、国家、版位、设备等
投放前期：可以在投之前在similarweb上分析下行业对应用户的画像，以及竞争对手的投放平；
投放中：对投放中的广告进行A/B测试，测出最适合自己的人群。
2.兴趣偏好
投放前期：精准选取和产品相关的兴趣标签来引流，例如：便捷发电机则选择化外、露营、能源、汽车等可能用到便携发电机的场景表桥；
投放中后期：不同风格产品的兴趣偏好总结，针对性选品投放。
如果你希望根据用户的兴趣来扩大自己的目标受众群体，以涵盖更可能会转化的用户，那么你应该考虑定位兴趣相似的受众群体。例如：
如果你的广告客户是一家推广最新动作片的电影工作室，那么你可以定位“动作片爱好者”这一兴趣相似的受众群体；如果你的广告客户是一家倡导“绿色”化妆的化妆品公司，那么你可以同时定位“爱化妆的女性”和“热爱环保的女性”这两种兴趣相似的受众群提供。
3.浏览记录
这部分主要是为了做再营销的准备。
营销初期先运用贴文互动、链接点击、公共主页点赞、落地页浏览等浅层目标，大面积覆盖受众，给用户群众留下品牌印象，提高品牌曝光度，从而提高用户信任度；营销中后期搜集前期投放的有互动人群，运用转化目标，针对性做产品覆盖，提高整体转化率。
02
Meta广告账户结构
持续上新是广告账户活起来的根本，维持和提升广告账户目标ROI，降低成本，是一个广告账户效果好的首要条件。
1.优化广告账户结构
优化广告账户结构可以降低机器学习阶段的花费占比，通过：
【整合】避免设置太多受众相似的广告组；
【放宽限制】收集更多信号，对数据进行分析，逐步明确用户画像；
【减少修改】减少重大修改，避免重新进入机器学习阶段；
2.CBO-广告系列预算优化
使用广告系列预算优化时，切换广告系列竞价策略可能会导致该广告系列内的各个广告组重新进入机器学习阶段。
3.ASC-进阶赋能型购物广告
（ASC全称是advantage+shopping campaign：测品、拓量的好帮手）
下面看一个案例
1.客户背景
苏州某公司是做派对背景装饰品的，现阶段需要提高转化量并降低单次点击费用。
2.使用策略
客户使用了测试模型，即进阶赋能型智能广告与其通常仅使用兴趣定位的广告做对比测试。
3.取得成果
使用进阶赋能型智能购物广告后，单次点击费用降低15%；
ASC广告带来的转化量（线上销量）高出20%。
03
优化网站，完善转化漏斗
1.加购转化偏低-检查落地页
①产品图片or视频是否清晰，清楚展示产品的功能和外观
②标题、详情页描述是否与产品一致，表达清楚
③价格是否合理偏高
④评论
2.结账转化偏低-检查购物车是否有问题
①比如加进去的产品价格货币是否正常，数量和价值是否正常
②购物车促销活动是否合理，有无异常
3.提单转化偏低-检查支付信息是否流程太复杂
①包邮门槛提示
②包邮差价门槛提示
4.支付转化偏低-检查运费或者支付方式
①检查运费+产品价格是否偏高，导致客户弃单
②检查支付方式的支付成功率
③尽可能开通多种支付方式，PayPal、信用卡、先买后付
04
优化网站-简化购物流程
尽量多色多码（丰富SKU）、捆绑销售
优惠力度与展现形式
网站风格、品牌感
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