如何使用「興趣廣告受眾」,精準投放 FB 臉書廣告?

如何使用「興趣廣告受眾」,精準投放 FB 臉書廣告?
類別: 廣告投放  |  Update: 2024-06-17

【臉書廣告的興趣標籤,是所有廣告平台中,種類最多的】

在臉書廣告之中,除了再行銷這種投放舊客的廣告形式之外,
如果你想要精準尋找特定的新客,那當然就是「興趣標籤」投放了。

如果你想要精準尋找特定的新客,那當然就是「興趣標籤」投放了


臉書廣告發展至今,已累積了數十萬種的興趣標籤,
有些興趣標籤,上個月有,這個月可能就會消失,
隨著市場環境變化,隨時會產生出新的興趣標籤。

雖然臉書有著大量的興趣標籤,這代表著有數十萬種受眾的區隔,
這些都是投手能夠進行 AB 測試的機會,機會越多,就越有辦法透過測試,
尋找到高 ROAS 的廣告受眾。

( 但臉書廣告後台有個嚴重的缺點,就是搜尋框的比對功能太差,
導致這些珍貴的受眾,幾乎都找不太出來。 )

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若要發展成一個好的廣告平台,受眾標籤就一定要滿足以下條件,
(1) 貼的有憑有據
( 當你投放廣告時,才能避免無意義的觸及 )

(2) 貼的有區隔性
( 兩種喜好不同的人,標籤就應該要不一樣 )

其他廣告平台明明也有大量用戶,例如 X,但為何廣告成效就不好?
因為以上兩個條件,演算法做的並不好。



臉書廣告仍是數位廣告的霸主,歸功於受眾標籤,比其他平台精準

如果你有在投放 ASC 廣告 ( 高效速成+ 購物行銷活動 ) ( AI 自動投放 )
你會發現,之前是無法設定「興趣受眾」的,但現在這些設定又都出現了,

如果你想要精準尋找特定的新客,那當然就是「興趣標籤」投放了


其中的一個原因是,由於 FB 站外的購買行為數據,越來越難收集到了,
因此 FB 平台內的「受眾標籤」,在未來將越來越重要。

我們過去曾經提過,ASC 廣告剛出來的時候,由於使用的人還不多,
所以競爭度低,整體廣告成效仍相對不錯,

但現在過了快兩年,當使用 ASC 廣告的人大量增加後,
投放一定要有足夠的精準性,才能避免廣告成本過高。

但精準投放,只靠 AI 來做,不一定能做到最好,還是需要人來給建議,
因 AI 不可能懂每一個人的產品,所以「詳細受眾」的設定,就又回來了。

這有點像,ChatGPT 要持續收集用戶的問答資料,是一樣的概念
AI 終究還是需要人來引導,才能收集到更個人化的資料,訓練的更好。

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回歸重點,如何使用臉書的「興趣標籤」進行投放呢?

有 5 個 建議的方式:
(1) 減少使用最直覺查到的受眾
(2) 避免只投放少量的興趣受眾
(3) 使用 CBO 方式測試多受眾
(4) 使用興趣堆疊方式打包受眾
(5) 使用競品粉專的興趣受眾

↓ 使用「興趣廣告受眾」投放 FB 廣告的 5 個建議
興趣廣告受眾投放FB廣告的5個建議


分別解釋以上原因:
(1) 如果你是寵物產品,你就只選「寵物」「貓狗」來投放...
這些是最直覺的受眾標籤,可以和你保證,你想到的,99% 的競品也都想到這幾個
當所有人都選一樣的「受眾標籤」來投,廣告就會嚴重競價,
這就如同「廣告傳單」都發給同一群人的概念,
可使用「隱藏興趣工具」找出一般人不會想到的 300+ 的興趣受眾,
就能避免這個問題。

↓ 官方預設只列出「極少量」的興趣,而且相關性也不佳,如果直接使用這些少量的興趣,會發生嚴重的「競爭者過多」的問題
官方預設只列出「極少量」與 搜尋字詞符合 的興趣 (不到15個),如果直接使用這些興趣,會發生嚴重的「競爭者過多」的問題

↓ 使用「隱藏興趣工具」,只要一個查詢,系統會根據受眾重疊演算法,找出所有相關聯的受眾,每次可找到 300+ 個隱藏興趣
只要一個查詢,系統會根據受眾重疊演算法,找出全部相關聯的受眾,一次可找到 300+ 個隱藏興趣



(2) 如果你只投了三種受眾,那等於錯失不同區隔的可能性,
由於競爭等因素,字義上完全符合的興趣,不一定是成效最好的受眾,
所以只要有相關性,就值得你去測試,不要用猜的,直接測了看結果



(3) CBO 專門用於測試漏斗上層,例如找出 30 個有關聯的「興趣受眾」,
5 個一組,分成 6 組,你就能快速找出 6 個最優秀的興趣受眾,淘汰其他 24 個,
找出獲勝組合後,再將主要預算給這些組合,一路做到再行銷。

CBO 適合用在漏斗上層的受眾,例如興趣受眾,進行大量的、快速的AB測試,
過程中也不用擔心成效不佳的組合浪費預算,因為若不佳系統不會給它預算。
只要一個查詢,系統會根據受眾重疊演算法,找出全部相關聯的受眾,一次可找到 300+ 個隱藏興趣



(4) 為何要用興趣堆疊? 因為 興趣 有個常見的缺點,就是台灣的人口相對太少,
當你切割了 性別、年齡後,假設又選 北部地區,然後再選興趣,就快沒人了...
當你遇到這種情況時,可以使用興趣堆疊的方式,使用「儲備廣告受眾」做設定,
把相同概念的受眾,打包成一個「受眾包」,就能解決人數太少問題。
(預算少的人,一包受眾仍建議至少 50~100 萬以上,若你試了還是覺得不夠,就再提高)

由於設定了 性別:女性,年齡: 30~55 歲,使用「受眾堆疊方式」來組合相似的受眾,就能避免人數太少的問題
而且,如果你選擇的行銷目標是「轉換」,等於除了以上條件外,又多了一個條件,人數還會再更少
因為目標是「轉換」,代表系統會去尋找,帶有轉換訊號的受眾。
只要一個查詢,系統會根據受眾重疊演算法,找出全部相關聯的受眾,一次可找到 300+ 個隱藏興趣



(5) 所有興趣受眾中,最準的就是「粉專類型」的受眾,
因為演算法會紀錄,與這個粉專戶動過的人,給他貼上標籤,通常這些人,
會與品牌進行互動,很高的機率,這些人不是空有興趣而已,
而是喜歡這些品牌,因為他有「產品使用」的需求。
所以就可以使用「興趣堆疊」的方式,
例如把一些「賣高級皮包」的競品粉專興趣標籤,打包成一包受眾,做投放,
這絕對會比單純喜歡「時尚」「潮流」這類型的興趣標籤,來的更精準。

只要一個查詢,系統會根據受眾重疊演算法,找出全部相關聯的受眾,一次可找到 300+ 個隱藏興趣


最後,請記得不要只有 1~3 個受眾包,小編以前在大型廣告代理商,
一個品牌,至少都會建立數十個到百個以上的受眾包,
打開廣告受眾頁面,滑鼠往下滾動,幾乎滾不到底,全是滿滿的各式受眾,
第一次看到,四個字形容就是「大開眼界」,老手的玩法確實和一般人不一樣。

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​ 解說完畢,
文長,也謝謝你看到這裡,
其實方法還有很多,其他的我們之後再說吧,
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