Facebook 广告定向优化采用了以下这 8 种方式！

在国内，借助 Facebook 开展推广活动的广告主与相关行业或许相对有限，但身为互联网从业者，我们必须时刻保持敏锐的洞察能力、卓越的学习本领，并对那些在不远的将来甚至更长远的时间里我们可能涉足的产品加以了解。

今日，精准获客菌要与诸位分享有关 Facebook 广告定向的优化手段，期望能够为大家拓展信息流优化的思路。

您的 Facebook 广告定向还有进一步优化的空间吗？

您正在探寻通过 Facebook 广告触达理想受众的全新途径吗？

本文将介绍八种方法助力您优化 Facebook 广告定向。新的定向选项能够帮您提升 Facebook 广告的转化率。

1、凭借兴趣精准筛选相似受众(lookalike audience)

倘若您的博客流量庞大，或者拥有广泛的潜在客户，那么运用相似受众来定向更多的用户不失为一个上佳选择。不过，在很多情形下，相似受众的规模过大。 举例来说，在美国，最小的相似受众人数也约有 100 万。

若要为广告寻觅一个规模较小且更具针对性的受众群体，建议运用不同的兴趣定向来测试广告。当您找到适宜的相似受众与兴趣的匹配组合时，便会拥有目标更为明确的受众，而且每次点击/转化所需的费用也会降低。

以下便是将兴趣与相似受众相结合的办法。

首先，选定您想要测试的相似受众。例如，在下方的图片中，我选取了拥有 190 万人的相似受众（相当于 1%的美国人口）。

而后向下滚动至细节定向（Detailed Targeting）并逐一添加兴趣（interest）。

挑选最契合您目标受众的兴趣

对上述选项与传统的“单兴趣点”受众（覆盖范围更广）进行测试。观察一下能否在已经明确界定的受众群体中提炼出更为精准的定义。

通过公司、博客改进兴趣定向

依据兴趣定义受众的方式在过去的一年里发生了重大变化。在兴趣定向的早期阶段，可供选择的兴趣较为有限，兴趣的覆盖范围通常也较为宽泛（例如，跑步，马拉松，铁人三项赛）。

如今，可以将公司、博客甚至具有影响力的人物定义为兴趣。 并非使用宽泛的术语，您能够选择像运动日志（RunKeeper），耐克+能量手环（Nike + Fuelband），杰夫·盖洛威和《跑者世界》的博客（JeffGalloway+Runner’s World Blog）这类兴趣。 这些类型的兴趣往往比宽泛的术语更具成效。

倘若受众规模过小，请尝试选取数十家公司、apps、意见领袖和博客。

这是经典且高级的受众组合范例。

选择宽泛的兴趣，比如跑步

以下是针对较小受众群体的推荐组合。

选择多个细分兴趣选项

您可以起初从广泛的受众层面入手，而后逐渐以更多细分选项来精炼受众范围，或者一开始就走小而精的路线，稳扎稳打逐步扩大覆盖面积。不管您选择何种策略，都要确保提供充足的展现量，以全面且准确地测试其效果。

2、放宽年龄区间

界定目标受众的常见操作是依据产品定义或者通过 Facebook 精准营销数据分析工具（FacebookInsights）选取适宜的年龄段人群。比如，当为大学生开展广告活动时，多数广告客户会选择 18 – 22 岁年龄的人群。

降低转化成本的良好方法是扩大年龄范围。要测试更广泛的年龄区间，请尝试以下任意选项：

选择跨度为 10 岁的年龄（例如 18 – 28 岁）

选择跨度为 30 – 40 岁的年龄（例如 18 – 58 岁）

对较小年龄组和较大的年龄组进行比较

您或许会惊讶地发现，Facebook 广告的主要目标受众未变，然而成本却下降了。

3、运用“必须同时匹配（MustAlso Match）”功能

去年 10 月，Facebook 推出了一项名为“细节定向（Detailed Targeting）”的新功能。 如此一来，可以选择“必须同时匹配（must also match）”更多兴趣，而非仅仅满足一组兴趣中的任意一点即可。

来自不同类别和行业的多次实验表明，添加“必须同时匹配”的兴趣会带来更为精准的受众，从而使得点击/转化成本下降 25％。

例如，如果您将 Twitter 选为兴趣，并将 Socialmedia Marketing 视为“必须同时匹配”利益，那么这种匹配方式会比通常选择两种兴趣或者只是一种兴趣效果更优。

选择一个“必须同时匹配”的兴趣来缩小过于宽泛的受众

为了测试哪些选项对您切实有用，请更改下方选项框中“必须同时匹配”的兴趣选项。尝试添加两到三个兴趣，保留关联紧密的标签，然后观察您的转化率是否提升。 倘若没有，或许是因为您定向的其中一个兴趣偏差过大了。

4、屏蔽网站现有访客

除非您的广告营销活动专门针对潜在客户，否则不要对已然忠于您的用户浪费广告费用。能够排除特定兴趣的某些受众特征或者受众群体。

为此，首先需要在博客或者网站上安装 Facebook 代码。该代码将会从已经访问过您博客的人群中构建一个 Facebook 用户群。然后在“自定义受众选项（Custom Audiences section）”中排除博客的所有访问者。 选择创建的自定义受众群体或者现有受众群体。

排除已经成功触达的人群

5、细分重定向受众

不要将所有访问过您博客的用户定义为同一个受众群体，而是将访问者划分成不同的互动类别。如此便能够有针对性地将信息传递给相应的受众。下面列举了一些潜在的益处：

提升受众整体的参与度。

提高每位受众的转化率。

构建长期的品牌价值。（不会用不相关的信息去骚扰特定的受众。）

以下是可以尝试的细分方式：

依据最后一次访问时间细分：重定向在过去 14 天、14 – 60 天或者 60 天以上访问过您博客的用户。 最近访问过您博客的用户更有可能发生转化，成本通常也相对较低。

依据用户访问的页数细分：重定向仅访问 1 页、2 – 5 页或者 5 页以上的用户。这很好地表明了用户对产品感兴趣的程度。

依据特定页面细分：重定向访问特定页面的一组用户，例如报价页面。他们更有可能发生转化。

依据访客在线时长细分：选择在线停留时间少于 10 秒、10 – 60 秒或者超过 1 分钟。 这是用户参与度的另一个指标。 删除在博客上浏览不到 10 秒的所有用户通常是一个不错的策略。 他们不太可能记住您的品牌，也未表现出很大的兴趣。

要在博客、具体页面或者访问的页面数量上按时间创建重新定向组，建议使用 Google 跟踪代码管理器。

6、定向设备先进的用户

能够通过定位和定向数字智能设备用户（这些人更有可能点击并注册/购买）来增加转化次数。

通过用户行为部分能够挖掘出更多的优化办法。作为广告主，可以运用行为标签来定义受众（例如，旅行常客，电视游戏玩家或者 Facebook 页面所有者）。 当您使用行为标签剔除那些不太可能转化的用户时，会发现效果出奇地好。

虽然无法排除某些行为，但能够通过选择其他选项来避开它们。例如：要移除使用 2G / 3G 移动网络的用户，请仅选择使用 4G 和 Wi-Fi 的用户。 这样，您能够定向设备技术更先进的用户，使用智能手机，更有可能点击广告。

只选择那些使用 4G 和 Wifi 的用户

倘若您担忧着陆页过于庞大不利于加载，建议尝试在 4G 和 3G 之间进行 AB 测试。这有助于您判断加载时间是否是重要的影响因素。

7、通过浏览器细分受众

用户的浏览器类型也能够反映诸多用户信息，从而能够更好地定向高转化目标对象。

有些产品吸引更多的 Chrome（谷歌浏览器）用户，有些产品吸引更多的 Safari 用户。 举例来说，除非您是针对近期用户或资深受众，否则请选择除 Internet Explorer 以外的所有浏览器。 这样做对改善广告营销活动的方方面面均有益处。

如果您投放的是小程序广

告（gadgets),请选择 Chrome 和 Safari 浏览器

8、单独创建移动和 PC 设备广告营销活动

理论上讲，如果在移动设备和 PC 设备上展示某个广告，那么每个平台的 CPC 与仅在一个平台上展示的广告营销活动的 CPC 相同。 然而，实际运作并非如此。

当您为两个平台创建同一个广告营销活动时，CPC 有时会降低。 Facebook 不会通过平台平均分配展现量，在多数情况下，超过 95％的广告会展现在移动设备上。

我们进行三个不同的测试：第一组测试广告展示位置选择移动设备和桌面设备，第二组测试仅选择桌面设备，第三组仅选择移动设备。结果或许会让您瞠目结舌。

在移动设备和桌面设备上使用不同的广告位置运行测试

不要忘记，消费者使用桌面设备和移动设备的方式不同，因此根据此细分广告营销活动还能够让您更好地针对每个受众群体的特定信息进行投放。这样做能够一举两得。

如何 A/B 测试 Facebook 广告

要了解哪些优化更适用，您需要 A/B 测试广告，并确保一次只测试一件事。 以下是一些会用到的技巧：

不要同时运行过多测试。如果向不同的受众群体（按国家/地区，年龄组，兴趣细分）进行广告宣传，或者不同时进行每一个测试，则能够避免您的广告营销活动之间相互竞争。

始终创建新的广告集。不要调整现有的。以前的结果总是会影响当前的结果。例如，如果您的点击率低，导致每次点击费用更高，即使您进行了优化，也可能比新广告集上的广告更昂贵。

每次测试至少 24 小时。由于 Facebook 的算法，如果您希望测试结果反映未来广告营销活动的未来结果，则应至少运行一整天。当然，时间越长越好。

创建足够大的预算。我通常从预算开始至少达到 50 次点击。 例如，如果您的平均每次点击费用为$ 0.50，则预算为 25 美元。

9、结论

一个成功的 Facebook 广告营销活动通常是数十项优化和测试的成果。 测试能够帮助您识别广告营销活动设置中可能会对您的结果产生巨大影响的每个细微调整。

每周开展一些新的测试，您将很快看到积极的结果。

您怎么看？ 是否通过 A/B 测试来优化过信息流广告呢？能够提供哪些提示？ 请在下面的留言分享您的想法。