Ebike独立站Facebook/Meta广告投放策略模型以及广告优化全流程详解

写这篇文章的契机是我昨天给内部FB优化师开了个交流会，在会议中发现我们内部小伙伴存在这个问题，所以我打算今天把这个问题体系化的复盘整理出来，刚好也作为我文章的题材。所以我输出的东西全部都是我个人做项目过程中，一线的真实的经历，成功的失败的都是值得复盘和积淀的。这个也是我做Eva的Ebike独立站小课堂的初衷。

由于我们公司90%的小伙伴都是投手，所以我大概一个月就会安排一次月度渠道数据复盘分享，让业绩好的投手小伙伴，整理自己的数据做内部分享。

举个例子：A投手这个月业绩好，ROI也不错，那就让A详细的把他的投放思路，打法等分享出来。看能不能给其他小伙伴提供一些自己投放的思路和灵感。

大家都知道投放其实就是有技术的销售，头上都背着业绩的压力，谁也不能保证自己的业绩会一直好，特别是有时候数据不好的时候，也是需要灵感和方法的，数据不好的时候心态就会不好，心态不好数据越测越差，就会形成恶性循环。所以投手这个岗位的工作流动性是很大的。所以坚持定期的分享，培训和复盘就显得尤为重要了。

然而这次分享中我发现一个问题，我们有个FB投手小伙伴对广告的不同广告预算管理方式应用的不太熟练，投放逻辑和方式也相对比较单一。基于这个问题，我今天要把这块系统化的梳理出来。

在这不得不感叹一句：“我人也太好了，都是我在整理复盘，钢铁牛马石锤了！”

好了我们言归正传，在 Meta 广告（即 Facebook 广告）平台中，广告主可以选择不同的预算和投放优化策略，这些策略影响着广告如何分配预算以及如何优化广告投放效果。ABO（Ad Set Budget Optimization）、CBO（Campaign Budget Optimization）和 ASC（Advantage+ Shopping Campaigns）是三种不同的广告预算管理方式，Meta 会根据以下几个因素决定如何将广告分配到这三种模式：

第一：ABO，CBO，ASC投放策略模型概述

1. ABO (Ad Set Budget Optimization)

1.1 定义：在 ABO 模式下，广告主为每个广告集单独设置预算，Meta 不会自动调整各个广告集之间的预算分配。广告主需要根据广告集的目标、受众等特性手动管理每个广告集的预算。这是FB传统、经典的预算控制模式。

1.2 核心逻辑：预算设置在广告组层级。广告主为每个广告组手动设定固定的每日预算或总预算。系统的主要任务是在每个广告组内部进行优化（如受众投放、竞价、版位选择），以尽可能好地完成该广告组的目标。

上面内容是我找ChatGPT 给出来的释义，专业但难懂，我来给大家翻译成人话

1.3 ABO = 广告组预算优化

1.3.1 ABO是什么？

• 预算设置在 Ad Set（广告组）层级
• 每个广告组你手动分配预算
• 系统不会在不同广告组之间自动调预算，即使A组表现极好、B组表现极差，系统也不能将B组的预算挪给A组。

小结： 你控制权最大，且ABO可以保证某些广告在初期即使是表现不佳，也不会被系统过早pass。换句话说就是可以人为控制预算，避免系统过早“下注”。

结构示意：

1.3.2 ABO的优点

• ✅ 精准控制不同人群 / 素材 / 国家预算
• ✅ 非常适合测试阶段
• ✅ 方便做 A/B Test（人群、素材、落地页）

1.3.3 ABO的缺点

• ❌ 需要人工频繁调整
• ❌ 放量效率不如 CBO

1.3.4 ABO的适合场景

• 冷启动，（新账户，新产品，新市场，新素材）
• 测试人群 / 素材 / 国家
• 预算不大（< $200/天），适合小预算测试和投放。

总结一下：ABO就是你在告诉Meta/Facebook的广告系统：

“先别自作聪明，我要看清楚每个变量的真实表现。” 突然觉得这句话有点霸气，没错，就是要这种感觉。😊

2.CBO（Campaign Budget Optimization）

2.1 定义：即广告系列预算优化。这是Meta当前默认且主流的预算模式。

2.2 核心逻辑：预算设置在广告系列层级。广告主为整个广告系列设定一个总预算，系统自动、实时地将这笔总预算分配给系列下的各个广告组，目标是让整个系列以最低成本达成优化目标。

还是我来汉译汉（中文翻译成中文）：

2.3 CBO = 广告系列预算优化

2.3.1 CBO是什么？

• 预算设置在 Campaign 层级
• 系统自动把预算分配给表现更好的广告组

小结：系统控制权更大，这时候有的素材在竞争中争不到预算，你也是无法干预的。

结构示意：

Meta/Facebook系统会动态判断：谁转化好 → 给谁更多钱

2.3.2 CBO的优点

• ✅ 放量效率高
• ✅ 更省人工
• ✅ 适合成熟账户 & 稳定模型

2.3.3 CBO的缺点

• ❌ 新广告组容易“吃不到钱”
• ❌ 测试期不友好
• ❌ 对账户历史依赖高

2.3.4 CBO的适合场景

• 已跑出稳定 CPA / ROAS
• 爆款素材放量，并想扩大预算规模
• 日预算较高
• 已跑通转化模型

总结一下CBO就是你在告诉系统：

“这几个我都确认能打，你来决定谁吃更多预算”

3.ASC（Advantage+ Shopping Campaign）

3.1 定义：Advantage+Shopping Campaign，现已演变为更广义的 Advantage+ Shopping Campaigns。这是Meta目前最先进、自动化程度最高的广告产品。

3.2 核心逻辑：将“广告组”和“广告”的创建与优化权也交给系统。你只需提供最基本的要素（如素材、文案、产品目录、最终目标），系统会自动组合这些要素，并寻找最佳受众进行投放。

又是愉快的汉译汉来了：

3.3 ASC = Meta 的“黑盒自动化或者叫系统自动化投放模型”

这是Meta 近几年主推的“AI 自动投放”产品，已经不是传统意义上的 ABO / CBO 了。

3.3.1 ASC是什么？

• 几乎不让你管人群
• 系统自动：1.找人  2.分配预算  3.组合素材   4.优化转化路径

小结：你只提供素材 & 产品

3.3.2 ASC的核心特征

• 人群：Broad + 重定向自动混投
• 预算：Campaign 级别
• 学习依赖：账户 & 像素质量极高

3.3.3 ASC的优点

• ✅ 对新手极友好
• ✅ 放量速度快
• ✅ 电商转化路径优化强

3.3.4 ASC的缺点

• ❌ 极度黑盒，系统化程度极高。
• ❌ 不可控
• ❌ 素材不行 = 全盘崩

3.3.5 ASC的适合场景

• SKU 明确且追求规模，而非可控性
• 转化数据充足
• 素材生产能力强总结一下ASC就是，你在告诉系统：

 “我只负责供货（素材 & 产品），你负责卖”

第二：三种广告投放模型的用途对比

第三：三种广告模型特点的一句话总结

• ABO：
  👉 “我来教系统谁该花多少钱”（测试神器）
• CBO：
  👉 “你自己看着办，但我还能插手”（放量常规解）
• ASC：
  👉 “你别管了，我全包”（AI 赌徒模式 😄）

第四：我们Ebike独立站推荐组合打法

有一个相对好理解，也非常落地的逻辑：

4.1. ABO

• 测国家 + 广泛人群 + 多素材
• 找 CPA / ROAS 稳定区间

4.2. CBO

• 把 ABO 跑出来的胜者放进一个 Campaign
• 稳定日耗

4.3 ASC

• 单独开
• 不参与测试
• 专门吃“系统未知流量”

重点来了： 三者并行，而不是替代关系

第五：常见误区

误区 1：ASC 能替代 ABO。这个是错的，ASC不能告诉你，是谁在买？哪个素材真正有效，它只会告诉你，钱烧完了。

误区 2：一上来就用 CBO / ASC，新账户最好人为给点兴趣词圈下范围，否则很容易多花钱或者数据跑飞。系统没数据的时候就是不智能的，它只能乱分配预算。

误区 3：ABO 永久跑，会卡天花板，ABO 适合找解但不适合长期放量。

第六：再营销DPA广告（Dynamic Product Ads）

这个我想单独拉出来说，因为类似于我们ebike这种高客单的产品，基本客户第一次看见广告进来就下单的概率是很小的，我们只有通过不同的广告不断的触达客户，才能促使客户产生购买决策。所以再营销广告就显得很重要了。

好了还是跟上面一样，先解释下什么是再营销广告，稍等我去ChatGPT 一下这个释义。

定义：在 Meta 广告平台上，利用 动态产品广告 技术，自动向曾经与你商品有过互动但未完成购买（或符合其他条件）的用户，展示他们浏览过的特定商品，以促进其回访并完成转化的智能广告形式。

看看人家这释义，你能看明白吗？还得我来翻译下。DPA广告就是：“用产品 Feed + 用户行为，自动匹配“最可能转化的商品”。

所以DPA它不是用来拉新效率最高的工具，而是：转化收割器和定向 & 中后链路核心。

那我们来看看DPA在这三种广告模式投放模型下的主要应用目的和分别的优势有哪些？

6.1 ABO 下 DPA 的目的和优势

6.1.1 ABO 下 DPA 的目的：精准测试 & 精准收割

主要解决：1）哪一类用户值得追  2）哪个行为阶段 ROI 最高  3）哪个产品集更赚钱

6.1.2 ABO 下的DPA优势：

• 可以：
  • 拆 VC / ATC / IC
  • 拆时间窗口（7D / 14D / 30D）
  • 拆产品集（高毛利 / 爆款 / 新品）
• 非常适合：
  • 高客单（Ebike 很典型）
  • 需要控 CPA 的场景

6.2 CBO 下 DPA 的目的和优势

6.2.1 CBO下的DPA目的：稳定、规模化转化。你已经知道：1）哪类用户会买   2）哪些产品值得推

6.2.2 CBO下的DPA优势

• 系统可以：
  • 自动倾斜高转化人群
  • 自动放大有效产品
  • 成本更稳
  • 人工维护成本低

6.3 ASC下 DPA 的目的和优势

6.3.1 ASC下 DPA 的目的：在 ASC 里，你几乎不再“单独建 DPA”，并且DPA 已经被内置为系统能力。

ASC 会自动：1）调用产品 Feed  2）自动判断是：广告是拉新还是重定向以前访客    3）系统还可以自动组合素材 + 产品卡片。

6.3.2 ASC下 DPA 的优势

• 覆盖：
  • 冷流量
  • 热流量
  • 潜在高意向用户
• 放量能力极强
• 非常适合 SKU 不多、客单高的品类（Ebike again）

写到最后：

关于Meta/Facebook的3种投放策略模型的总结复盘基本就写到这里。我一直跟我的小伙伴说，投放没有对的方法和错的方法。黑猫白猫能抓住老鼠就是好猫，很多投放或者FB广告优化师的工作习惯或者思维习惯不一样，只要能出单能把量做上去且ROI优秀就是好的方法。但是我们也要有一直保持学习的能力，“Stay hungry. Stay foolish.” 平台算法和广告平台的优化方式是一直在更新的，我们也要一直更新我们的职业技能。

这篇文章我是本周五写的，写了一天时间，本来想周五发，但是周五还是草稿没有排版，周六又优化和更新了一些内容。创作不易，希望大家多多支持转发。文章有参考ChatGPT以及FB 官方的Help文档。知识都是可以搜索出来的，我的作用就是把知识点体系化的串联起来。汉翻汉，投放这块其实内容很多，门道也很多，喜欢这块的内容的话我可以多多更新。