突破瓶颈！Meta ASC助你轻松迎战大促

对于众多初次涉足广告投放的出海广告主，他们在初始阶段经常遇到种种难题。其中，如何妥善配置预算，拓展广告覆盖范围，并有效吸引潜在客户，成为他们的一大核心挑战。虽然部分广告主已开始运用A+SC系列工具进行广告投放，但大多数仍在探寻如何充分运用这一利器打造高效广告。为助力广大卖家充分把握年末大促这一关键营销时机，熊猫君将为大家深入解读Meta ASC 广告营销策略，并详解如何利用A+SC系列工具优化广告投放，以实现最佳的广告效果。

近期，熊猫君收到了许多广告主的反馈，他们表示在大促期间的广告投放效果并未达到预期。经过整理，我们发现了以下几个主要问题：

• 广告效果不稳定：点击率、转化率等关键数据波动大，这在不能有效控制广告成本的情况下，可能导致利润下滑
• 低消耗、难以增量：曝光不足、预算用不完，成本效益失衡
• 创意疲劳：点击率、CPA持续下滑，受众对“老”广告产生疲劳

为了解决上述问题，我们建议尝试使用Meta进阶赋能型购物广告（Meta ASC）。自从Meta ASC推出以来，许多广告主纷纷反馈称，借助Meta ASC，他们不仅能够省时省力，还能够获得相较于常规广告更加稳定且更出色的广告效果。具体来说，ASC结合广告帐户的历史表现和受众数据，帮我们拓展更多的潜在目标受众，结合自动化优化技术，使得广告组能够迅速结束机器学习阶段。此外，ASC还利用机器学习优化，向目标受众精准推送多样化的创意组合，从而以更低的成本实现广告转化。

A/B测试 —— 破局关键

对于尚未尝试过Meta ASC的广告主，A/B测试是验证Meta ASC与常规广告差异的有效方法。但值得注意的是，由于Meta ASC的自动化程度较高，它无法在受众和版位方面进行更细致的设置。因此，在进行A/B测试时，常规广告的部分设置需要与ASC保持一致，以确保测试结果的准确性和可比性。比如：

• 广告目标都应选择“销量”
• 优化事件：都应优化“购物”事件
• 常规广告组应使用宽泛定位和进阶赋能型版位，也就是采用自动版位
• 建议选择一个变量，其余因素都应相同
• 如果常规广告定位多个国家/地区，那么ASC也应同样设置

下面我们提供三个测试方案，帮助广告主开展实际操作：

A/B test 1：广告效果不稳定优化方案

• 测试目的：评估Meta ASC购物广告 vs 常规购物广告在转化效果上的表现
• A组（对照组）：运行常规购物广告，保持广告定位、竞价等关键设置与B组一致
• B组（实验组）：运行Meta ASC，同样需要保持其他关键因素与A组相同
• 测试周期：7-14天
• 数据评估：观察两组在转化率、点击率等核心指标上的差异，从而判断Meta ASC是否对广告转化产生了积极且稳定的影响
• _{* 小贴士：确保实验期间，除了广告类型这一变量外，其他所有因素在两组之间保持一致，以获得更准确的实验结果。}

A/B test 2：预算优化方案

• 测试目的：评估增加预算情况下，Meta ASC vs 常规广告的效果差异
• A组（对照组）：运行常规购物广告，广告系列预算和B组相同，广告素材、定位、竞价等因素不变
• B组（实验组）：运行Meta ASC，广告系列预算和A组相同，同样保持其他因素不变
• 实验变量：两组初始预算相同，第一周按初始预算的40%增加，第二周继续按相同比例增加
• 测试周期：2周
• 数据评估：对比两组的消耗速度、转化量及成本等数据，判断增加预算对Meta ASC广告效果是否有积极影响
• _{* 小贴士：增加预算的比例可以根据实际需求调整，但建议避免在机器学习阶段频繁调整，以免影响模型的学习和效果。}

A/B test 3：创意疲劳优化方案

• 测试目的：探索创意数量如何影响Meta ASC与常规广告的效果
• A组（对照组）：运行常规购物广告，包含10个以下创意素材，保持其他因素（如预算、定位、竞价等）不变
• B组（实验组）：运行Meta ASC，包含20个以上创意素材，同样保持其他因素不变
• 实验变量：两组创意素材数量不同
• 测试周期：2周
• 数据评估：对比两组在点击率、转化率、曝光量等指标上的差异，判断创意数量对广告效果的具体影响。同时，也可进一步分析哪种类型的创意更受欢迎
• _{* 小贴士：创意素材要精益求精，避免为了追求数量而忽略创意的实际效果}

开展数据评估-利用ASC对比报告

广告主可以通过访问广告管理工具来对比ASC和常规广告的表现，系统还能够结合具体问题给到提升广告表现的指导建议

访问方法：

• 进入广告管理工具
• 点击导航栏上的“所有工具”，选择“广告报告”
• 如果您设置了个性化报告，会看到链接。如果没有，则请创建个性化报告。
• 在个性化报告内选择最新 “ 进阶赋能型智能购物广告对比报告”

Q&A：

Q1：A+SC对比内置最佳做法的常规广告效果会一样吗？
ASC 带有新的机器学习技术并与端到端自动化结合做优化，会帮助广告中简单推动更好的效果，无需做多项测试以达最佳效果

Q2：如何比较A+SC与BAU的表现？
建议将A+SC的表现与具有相似创意、优化设置和国家定位的BAU活动的总体表现进行比较。广告商也可以在设置唯一变量的情况下开展A/B测试，以将A+SC与BAU组合，或A+SC与某个BAU活动进行比较

Q3：如果一个A+SC的系列已结束机器学习阶段，投放几天后表现变差，这个时候是可以给里面增加新的素材来激活么? 会不会导致重新进入学习阶段？
可以，有机会导致重新学习，但因为之前已经完成学习，所以数据量足够帮campaign更快完成学习

Q4：如果A+SC里的部分广告成效有明显下滑，能手动把那些广告关掉吗？
要看campaign的状态如何，对于还在学习阶段的Campaign，就不建议进行太多人手的干扰，这只会令学习更长;
如果是完成学习阶段后发现表现下滑，也建议多观察，试一下修改受众量或预算，来给A+SC更多条件投放;
如果真的表现太差，就可以关掉再投放其他广告

Q5：新建的A+SC系列，多个素材花费非常不平均，集中花在1个素材上，其他素材基本没花钱。这种应该如何处理？
A+SC广告，系统会自动优化素材，若某一素材效果突出，确实会消耗会偏向于某一个素材。建议可以保留表现较好的素材，将表现较差的素材进行更迭