我在 Facebook 廣告上花費 500 萬美元後學到的 3 個教訓

作為 Meta 合作夥伴機構，我們每年在 Facebook 廣告上花費約 300 萬美元。 過去兩年加起來，我們花了大約 500 萬。

我投放 Facebook 廣告的次數越多，我就越覺得這就像投資股市。 當事情起起落落時，你必須控制自己的情緒並保持冷靜。

第一課——不要被動反應

一些營銷人員問我——“嘿，泰德，我每小時都會優化我的廣告系列； 為什麼我的成績還是那麼差？” 然後我告訴他們這正是原因！ 一個初學者的錯誤是過多地觸及廣告系列並且過度優化。 這些廣告商發起了他們的活動，發現效果不好，然後他們對活動進行了更多的更改，結果變得更糟，他們進行了更多的更改，惡性循環不斷。 這就是我早期發生的事情。 我想如果我做得更多，那麼我會得到更多的結果。 但它不是那樣工作的。 事情是這樣的：一旦您啟動廣告系列或對廣告進行更改，您必須等待至少 48 小時才能進行更多更改。 你必須讓機器做它的事。 機器學習需要時間才能生效。 當你干預時，你就是在干預機器學習。 而機器學習是 Facebook 廣告中最關鍵的部分。

假設事情進展順利，結果突然下降。 再次，作為廣告商，我們需要保持冷靜。 我們不應該驚慌和下意識的反應。 有一種東西叫波動。 股市中，有波動。 在廣告方面，也有波動。 為什麼？ 這兩種活動的共同點是人。 桌子的另一邊是人類，而不是機器人。 人類有情緒，不會以固定的模式行事。

只有當您匯總數據時，您才會看到模式。 一些營銷人員看到結果下降，驚慌失措，並問我，“Ted，整個上午都沒有線索，我認為活動正在消亡，或者 Facebook 已經死了？” 我告訴他們，“不，這是波動。” 有些統計101，只有收集到足夠的數據才能下結論。 一個早上是不夠的，除非你花一大筆預算，每天 10k 或更多。 經驗法則，假設平均轉化率為 2%，您需要至少 100 次點擊才能達到統計顯著性並能夠得出結論是否有效。

第二課 - Facebook 廣告沒有自我的位置

我無法告訴你我對 FB 廣告感到驚訝的次數。 很多時候，我認為某些東西會根據過去的數據起作用，但事實並非如此，反之亦然。 例如，我們最近為翻新活動提供了免費贈品，它應該可以工作，但沒有。 在另一個案例中，我們開展了一項宣傳活動，將除顫器作為父親節禮物進行宣傳，儘管我並沒有想太多，但效果很好。 FB 廣告的問題不在於不可預測性； 問題是當我們對我們的廣告或活動產生情感依戀時。

這是我早期犯的最大錯誤，就是過於依賴我的廣告。 所有營銷人員都容易出現這種情況，這就是宜家效應。 當你用手建造一件家具時，你往往會更喜歡它。 你投資於它。 你不想扔掉它，即使它是壞的或醜陋的。

同樣，我們都有過這樣的經歷，我們喜歡某個特定的廣告，並且堅持到底。 即使結果顯示此廣告不起作用，我們也會堅持下去。 我們不想切斷廣告，因為我們認為它最終會起作用。 我們對廣告產生了情感上的依戀。

但是，就像投資股票市場一樣，您必須符合邏輯。 作為營銷人員，我們必須保持理性，並根據數字做出決策。 如果它不起作用並且具有統計意義，我們必須切斷廣告。 廣告傳奇人物大衛奧格威說，一個好的營銷人員是詩人和殺手。 一方面，你必須為你的工作感到自豪，但你也必須無情地殺死它，如果它不工作，你必須更換它。 不要讓自我成為你的絆腳石。

投放 Facebook 廣告是一種令人謙卑的體驗。 每當您認為自己已成為專家時，事實證明您是錯誤的。 就個人而言，儘管我已經看到了我們正在幫助的 20 多個行業中至少一千個廣告，但我無法預測哪些廣告有效，哪些廣告無效，準確率超過 60%。

我們無法預測，因為 Facebook 廣告活動中存在許多因素。 作為營銷人員，當我們創建或分析廣告時，我們總是通過我們的鏡頭來看待它們。 我們帶來與目標受眾不同的觀念、假設和觀點。

這也是我喜歡現代營銷與傳統營銷的區別。 在傳統營銷中，一切都是主觀的。 你必須假設和猜測。 然而，在現代營銷中，我們擁有一切的數據。 因此，我們可以客觀地判斷廣告是否有效。 我們用數字來做決定，而不是專家意見。

最後一課——更多技術而非思維驅動——消息傳遞的重要性

Facebook 今年正在取消他們的很多興趣定位。 許多廣告商都驚慌失措，發瘋了。 但對我們來說，我們看到了它的到來。 多年來，Facebook 一直在增強其機器功能。 在我們的幾個廣告系列中，我們的目標範圍很廣，比如 1 到 200 萬人，甚至是整個國家，與我們使用特定定位時相比，該廣告系列的效果更好。

為什麼？ 這是因為當您手動設置目標時，您會限制機器執行其工作。 當您刪除所有目標時，您就可以讓機器自由發揮。 事情是這樣的：只要有足夠的數據，這台機器比我們更聰明，而且在尋找目標受眾方面做得更好。 因此，我並不感到驚訝 Facebook 刪除了幾個定位選項。 他們對自己的人工智能和機器學習目標充滿信心。

我學到的是專注於消息傳遞。 當您正確傳達信息時，您就是在進行定位。 合適的人群點擊您的廣告，Facebook 會收集數據，以便他們找到更多與初始樣本組相似的人。 這就是您擴展廣告系列的方式。 今年和次年，你應該繼續擅長消息傳遞。

所以，你去吧，Facebook廣告的3個教訓來自我們在Facebook廣告上花費大量資金的經驗。 不要被動反應，不要自負，並專注於消息傳遞。 如果你遵循這 3 節課，你會做得很好。