FB创建类似受众时，细分定位：加兴趣词还是不加比较好？

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在 Facebook 广告中创建类似受众（Lookalike Audience）时，是否添加兴趣词（细分定位）需根据具体场景和目标权衡。以下是分步建议：

1. 基础逻辑：类似受众的运作原理
   类似受众的核心是 基于源受众的共性特征（如人口统计、行为、兴趣等），由 Facebook 算法自动匹配相似用户。添加兴趣词相当于 叠加人工筛选条件，可能影响算法的灵活性。

2. 何时建议不加兴趣词？
   场景：
   源受众质量高（如高转化用户、忠实客户、精准网站访客）；

希望扩大潜在受众范围，避免过度限制算法；

测试阶段需探索未知用户群体。

优势：
算法自由探索更多可能性，可能发现高价值但未被人工定位的用户；

减少人为干预导致的受众规模过小问题。

3. 何时建议添加兴趣词？
   场景：
   源受众较小或不够精准（如冷启动阶段、新品牌）；

产品垂直性强（如小众品类：登山装备、宠物美容工具）；

需强化与特定兴趣的关联（如推广摄影课程时添加“摄影器材”兴趣词）。

优势：
提高受众与产品的相关性，降低无效曝光；

在算法基础上叠加人工筛选，平衡精准度与覆盖面。

4. 操作建议：A/B 测试验证效果
   对照组：创建不加兴趣词的类似受众（1%-10%相似度范围）；

实验组：创建叠加兴趣词的类似受众（相同相似度范围）；

投放测试：

使用相同预算、素材、广告组设置；

观察 CTR（点击率）、CPC（单次点击成本）、ROAS（广告支出回报率）等核心指标；

优化决策：

若实验组表现显著优于对照组，保留兴趣词；

若差异不大或更差，优先使用不加兴趣词的类似受众。

5. 关键注意事项
   避免过度定位：兴趣词应与产品强相关，而非宽泛标签（如“购物”过于泛化）；

监控受众规模：类似受众需至少覆盖 10 万人，否则需放宽条件；

动态调整：定期更新源受众数据（如排除已转化用户），确保算法学习最新特征。

总结
默认策略：优先不加兴趣词，信任算法能力；

特殊场景：若需强化垂直性或弥补源受众不足，可谨慎添加兴趣词；

最终答案：通过 A/B 测试数据驱动决策，而非依赖主观判断。