Facebook广告投放策略:ABO精测+ CBO放量,实现ROI最大化

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2025-08-08 11:50:31
Facebook广告投放存在手动调整和机器学习两大流派,分别对应ABO(广告组预算优化)和CBO(系列预算优化)两种预算工具。对于新项目,建议采用ABO进行精测,通过多个广告组测试不同变量(素材、受众等),每个组每天预算5-20美元,重点关注CTR、加购成本和转化成本,筛选出最优广告组。随后转入CBO扩量阶段,将测试出的优质组合交给算法自动优化,初始预算60-200美元,稳定后逐步增加20%以内预算。ABO+CBO的组合策略既能控制测试成本,又能实现高效扩量,尤其适合预算有限的中小卖家。

对于一个新网站,新项目,如何测试广告呢?

一个策略是:ABO测试,更容易控制广告,CBO更适合扩量,当然了CBO也可以测试。

先分享一下Facebook广告投放的2大流派,手动测试机器学习

有一类投手,倾向于手动调整广告,通过大量的上广告,数据、关广告。来控制预算调整广告。对于这类投手,机器学习不存在的。效果好 我就加预算,效果差我就关广告。严格执行258原则(cpc大于2.关,5美金没有加购,关,8美金没有出单,关。)这个我在之前前前公司投放服装网站的时候深有体会。每天忙着上广告 关广告 扩量。每天主管给我的起步测试预算是3000美金,一天上100+广告。周四周五还得提前排好周末的广告。次日早上效果不好的广告及时的关掉。这种工作还是很累的,每天忙着上广告 测产品 测素材。

还有另外一类投手,投放品牌站 高客单价的产品居多。相信Facebook广告的机器学习,相信Facebook算法。投手就负责广告素材的创意,和少量的受众人群。给较大的系列预算,然后不断的的上传优质的素材和创意,他们相信Facebook机器学习是最牛的,等着Facebook广告带我飞。前期先花钱 先亏钱,没事的,跑3-5天就好了。(也不一定会好)。

所谓预算拉满 生死由命 富贵在天。

但是呢,转折点来了。对于很多中小买家而已,预算是有限的。

实际情况还是看情况吧 那个有效果 用那个。这里分享一个投放策略,先用ABO测试出优质的素材人群。在用CBO扩量。才是最有效果的。

其实,这两个流派并非水火不容。它们背后对应的,正是Facebook广告的两种核心预算工具:ABO (广告组预算优化) 和 CBO (系列预算优化)。真正的玩法,是把两者结合起来,形成一套科学的、可复制的打法。

第一步:ABO精测 —— 用最小成本,找到你最有效的广告组合。

ABO (广告组预算的意思) 的核心是控制权。它允许你给每个广告组分配独立预算,非常适合在测试阶段控制变量,找到最优解。

【操作指南】

目标: 这个阶段不为赚钱,只为用最低成本,测试出哪种“素材+文案+受众”的组合效果最好。

设置:一个广告系列-4个广告组(3-10个组都行,看个人习惯)

Facebook广告投放策略:ABO精测+ CBO放量,实现ROI最大化

a. 在系列下建立多个广告组,每个组只测试一个变量。比如,受众相同,素材不同;或者素材相同,受众不同。

b. 预算: 每个广告组每天给 $5 - $20的预算,看情况给5美金6美金,10美金12美金都行。

评估:

a. 时长: 让每个广告组至少跑8-12小时,给fb一点时间,但也不用给太多时间。

b. 指标: 重点观察三个核心数据:

i. CTR (点击率) & CPC (点击成本): 反映你的素材吸不吸引人。

ii. 加购成本 (Cost per Add to Cart): 反映你的受众精不精准。

iii. 转化成本 (Cost per Purchase): 如果测试期能有转化,就是加分项。

决策: 关掉那些数据差的组,保留1-3个数据模型最优的“冠军广告组”。

第二步:CBO放量 —— 授权给算法,让它为你稳定赚钱

CBO (Campaign Budget Optimization) 的核心是效率。当你找到了“最优质的素材+人群”,就可以把它交给CBO,让Facebook强大的算法自动帮你寻找成本最低的成交机会,实现规模化放量。

【操作指南】

目标: 在维持健康ROI的前提下,稳定地扩大广告预算和订单量。

设置:1个广告系列,给系列预算,预算给到60-200美金起步(月度预算多,可以多给点系列预算,月度预算少,就少给点系列预算吧)1个系列对应4-12个组,每个最给测过的最优质的出单人群,跑最优质的素材。

Facebook广告投放策略:ABO精测+ CBO放量,实现ROI最大化

a. 耐心! CBO启动后会重新进入学习期,一定要管住手! 给予它至少2-3天的时间来稳定,不要因为一两天的数据波动就去动它。

b. 科学扩量: 当CBO系列连续3-5天稳定盈利后,可以开始加预算。最佳方式是每24小时,增加预算的20%内的,小步快跑,避免破坏模型。

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