ASC广告投放技巧详解 – 避开常见误区

掌握正确的ASC广告投放技巧可以将广告的每次操作成本降低高达20.94%。这不仅仅是一个数字，而是Meta内部测试证明的事实，与传统广告相比，ASC广告能够减少16%的每次操作成本。

那么，asc广告是什么？2022年10月推出的Facebook ASC（Advantage+Shopping Campaign）旨在将用户购买决策转化成本降低高达12%。实际上，asc投放的强大之处在于它可以自动生成多达150种创意组合，大大提高广告创建效率，为广告主节省时间。此外，在常规营销活动中整合asc广告后，广告主可以预期广告支出回报率增加32%。

但是，并非所有人都能有效利用这些优势。新账户由于缺乏用户数据和机器学习模型，不适合直接使用ASC广告，这可能导致更高的成本和更长的学习时间。因此，我们建议至少使用5种不同的广告创意来最大化ASC广告的效果并减少创意疲劳。

在本文中，我们将详细解析ASC广告投放的常见误区和实用技巧，帮助您避开新手常犯的错误，实现更高效的广告投放。首先，让我们快速了解一下ASC广告的基本概念…

ASC广告常见问题快速扫盲

在进入ASC广告投放的具体技巧前，我想先带大家快速了解一些关于ASC广告的基础问题。许多广告主在初次接触ASC广告时常常感到困惑，不知道这种广告形式是否适合自己的产品，或者自己的新账户能否直接使用。接下来，我将针对这些问题为大家一一解答。

ASC广告适合哪些类型的产品

ASC广告（Advantage+Shopping Campaign）最适合那些希望扩大客户基础并提高客户终身价值的电商企业。特别是对于拥有丰富产品线的商家而言，ASC广告能够通过机器学习技术，自动优化广告投放效果，帮助企业触达更广泛的潜在客户群体。

然而，需要注意的是，ASC广告并不适合所有类型的企业。对于那些有严格业务要求、限制拍卖灵活性的企业，ASC广告可能不是最佳选择。例如，如果您的企业需要将特定的广告创意或产品精准地投放给特定和小众的人群，ASC广告的高度自动化特性可能无法满足这些需求。

此外，ASC广告特别适合产品SKU数量充足、日常测试量较大的客户。对于产品较少的客户，建议将ASC作为提升销量的工具，而非主要的测试手段。

新账户是否能直接使用ASC

简单来说，新账户并不适合直接使用ASC广告。ASC广告是基于用户数据和机器学习模型来寻找受众、调整广告策略的。如果是一个没有投放过的新账户，用户数据和学习模型就为零，这会导致广告需要花费更多的时间去进行用户探索和数据积累，也意味着会花费更多的广告费。

因此，对于新账户，Meta专员建议先投放一般的广告，积累足够多的像素数据，或者使用已有的像素来创建ASC广告。只有在账户有了一定的数据积累后，才能真正发挥ASC广告的优势。

根据Meta专员的建议，ASC广告至少需要配置”USD 800.00/日”的预算才能使机器学习良好。这对于新账户来说无疑是一笔不小的投入，因此更加证明了新账户不适合直接启用ASC广告。

ASC广告是否能精准定向

关于ASC广告的定向能力，存在一些误解。虽然ASC广告能够通过深度学习和人工智能技术实时分析用户的行为和兴趣，从而识别出最有可能对广告内容感兴趣的目标受众，但它的定向方式与传统广告有所不同。

ASC广告是依据过往讯号进行投放的，它的机器学习模式专门针对效果做优化。例如，销售女性产品的广告主的广告有可能会依据效果投放给男性，但如果系统发现投给男性的广告效果不佳，便会相应自动做调整以达到最佳效果。

值得一提的是，许多优化师认为ASC广告特别适合投放一些难以出量的产品。通过让机器代替人工进行优化，能够在更广泛的受众中找到潜在客户。但同时也要认识到，ASC广告可能无法精确匹配特定受众，在某些情况下可能会导致预算大幅增加却未能带来理想效果。

总的来说，ASC广告虽然无法像传统广告那样进行精准的人群定向，但它通过自动化的方式，根据实际效果不断调整投放策略，最终达到优化广告效果的目的。对于广告主来说，要充分理解ASC广告的这一特性，才能正确地使用它并获得良好的投放效果。

误区一：忽视学习期的重要性

在ASC广告投放过程中，很多新手往往会犯一个致命错误——低估甚至完全忽视学习期的重要性。这一误区可能会导致广告效果大打折扣，甚至浪费大量预算。接下来，我将详细解析学习期的重要性及相关知识点。

学习期的基本逻辑

ASC广告的学习期是指系统需要时间来收集数据、理解受众行为并优化投放策略的阶段。与传统广告相比，ASC广告的学习期明显更长，通常需要1-2周的时间才能使系统充分学习并趋于稳定。这是因为ASC广告采用了更复杂的机器学习算法，需要分析更多维度的数据。

在这个阶段，系统会不断调整广告投放策略，通过尝试不同的创意组合和受众定向来寻找最佳效果。因此，学习期内的数据波动是完全正常的现象，不应该因为短期内看不到理想效果就感到焦虑。

值得注意的是，现有账户（特别是已有转化量广告的账户）中的历史数据对ASC学习有着重要作用。这些数据能够帮助系统更快地理解什么样的受众更可能产生转化，从而缩短学习期。

为什么不能频繁修改广告

许多广告主在看到学习期内广告效果不佳时，会忍不住频繁调整广告设置，比如修改预算、更换素材或调整受众定向。然而，这种做法实际上会适得其反。

频繁修改广告会导致系统重新进入学习状态，延长整体学习时间。正如Meta合作伙伴所建议的，对于还在学习阶段的Campaign，不建议进行太多人手干预，这只会令学习周期变得更长。即使在学习阶段后发现表现下滑，也建议多观察，尝试修改受众量或预算，给ASC更多条件进行投放。

另外，预算的稳定性也是学习期内的关键因素。新启动的ASC广告应该有一个至少能在10-14天内保持稳定的预算，这样才能确保系统获取足够的转化数据来脱离机器学习阶段。

如何判断学习期是否完成

判断ASC广告是否已经完成学习期，可以从以下几个方面观察：

1. 时间维度：通常需要给予系统3天至1周的学习时间，复杂产品或受众可能需要更长时间（1-2周）。

2. 数据稳定性：观察广告的每日成本、转化率和点击率等关键指标是否趋于稳定，不再有大幅波动。

3. 转化次数：根据类似Google广告的经验，出价策略可能需要累积约50个转化事件才能根据新目标进行校准，ASC广告也有类似逻辑。

4. 系统提示：有些平台会显示”正在学习”字样，当此提示消失时，表明基础学习已完成。但即使如此，算法仍会持续优化。

总之，要客观理性看待前期广告效果的数据波动，给予系统充足的学习时间。只有平稳度过学习期，ASC广告的成效才会趋于更加稳定，并发挥出其应有的价值。然而，需要记住的是，即使学习期结束，系统仍然会不断学习和优化，只是强度和频率会有所降低。

误区二：素材管理不当

素材管理是ASC广告成功的关键要素，许多广告主却在这方面犯错。Meta的研究显示，恰当的素材管理策略不仅能提高广告效果，还能大幅降低获客成本。接下来，我将分析素材管理中的常见误区，并提供实用解决方案。

素材数量过多或过少的影响

在素材数量方面，存在一个明确的最佳实践标准。Meta在亚太地区进行的测试显示，拥有15个或更多创意素材的ASC广告组相比素材数量少于15个的广告组，单次操作费用改善了89%，中位数改善了6%。这项研究历时三个月，涵盖了电商、消费品等5个垂直领域。

然而，初期投放时，每个广告组上传5-6个高质量素材更为合适。过多的素材可能会扰乱系统学习方向，而过少则不足以让系统进行有效优化。适中的素材数量能帮助系统更快找到最佳表现方向。

重复素材导致的创意疲劳

创意疲劳是指受众对反复出现的广告内容产生厌倦，表现为点击率和转化率持续下滑。为避免这种情况，ASC广告系统会自动组合所有创意素材并投放到表现最佳的版位，从而减少创意疲劳，长期维持良好表现。

创意差异化是解决疲劳问题的关键。系统可创建多达150个创意组合，但我们需要确保素材之间有足够的差异性。定期更新没有曝光或长期没有转化的广告，能有效防止受众对广告产生视觉疲劳。

如何构建高质量创意组合

构建高效的ASC广告创意组合需遵循以下步骤：

1. 初期阶段：从5-6个高质量素材开始，选择在其他广告中表现良好的素材
2. 迭代优化：定期分析数据，移除表现不佳的素材，添加新素材保持内容新鲜度
3. 素材多样化：提供多种多样的创意素材，帮助提高相关性并最大程度提升表现
4. 渐进扩展：初期保持素材方向和文案风格相近，系统稳定后再尝试其他方向

值得一提的是，ASC广告支持导入过往广告系列中表现出色的广告创意。系统会推荐过去7天转化量较好的广告创意，按转化量排序。这种智能推荐机制大大简化了创意管理流程。

总之，素材管理的核心在于平衡数量和质量，既要满足系统学习的数据需求，又要保持创意的新鲜度和差异性。遵循上述建议，可以有效避免素材管理不当导致的广告效果下滑问题。

误区三：预算设置不合理

预算的合理设置对ASC广告的成功至关重要，但许多广告主往往在这方面犯下严重错误。预算问题不仅会阻碍广告效果，还可能导致资金浪费。下面我将详细分析三个常见的预算设置误区，并提供有效的解决方案。

预算过低导致系统无法学习

ASC广告系统需要足够的预算来收集数据并优化投放策略。新启动的ASC广告应该有一个至少能在10-14天内保持稳定的预算，这样才能确保系统获取充足的学习数据。事实上，初期不稳定是ASC广告的特点之一，学习阶段可能表现不佳，因此需要足够的预算和耐心。

根据实践经验，建议每日预算至少覆盖50次转化。例如，如果目标CPA为10元，则每日预算应设置约71元。对于一个目标CPA为50元、每周需50次转化的广告，日预算应约为357元（2500元÷7）。

此外，初期可以采取低预算测试（每日100-200元），确认效果后再增加至500-1000元。然而，过低的预算会导致系统无法有效学习，影响整体广告效果。

预算分配不均影响转化

传统广告预算分配基于单个营销活动进行配置，而ASC广告可以基于受众群体进行预算分配。因此，广告主可以根据营销目标，灵活地分配预算给不同的受众群体。

一个有效的策略是进行A/B测试：将相同预算分别用于ASC和常规广告，然后比较效果。例如，可以在第一周按初始预算的40%增加，第二周继续按相同比例增加，观察两组的消耗速度、转化量及成本等数据。

值得注意的是，如果广告定位多个国家/地区，那么ASC的预算设置也应保持一致，以确保资源分配均衡。

现有客户预算上限的设置技巧

ASC广告提供了”现有客户预算上限”功能，允许广告主控制用于现有客户的预算比例。如果只想定位新客户，可以将此上限调整为0%；而如果想要提升留存率和开展再营销，大部分广告主会选择25%的预算上限。

需要明确的是，虽然广告账户可以使用自定义受众来定义互动客户和现有客户，但这些设置仅影响受众报告，不影响预算控制。目前，广告主无法为互动客户设置预算上限，只能为现有客户设置。

通过广告报告，可以按潜在客户和现有客户细分成效，进一步优化预算分配。对于想分配指定预算面向现有客户开展营销的广告主，预算上限功能是一个强大的工具。

误区四：广告结构过于复杂

与前几个误区相比，广告结构过于复杂是一个容易被忽视却同样致命的问题。很多广告主习惯于创建复杂的广告结构，但在ASC广告中，这种做法往往适得其反。

ASC广告的结构简化优势

ASC广告最显著的特点之一就是流程精简。它通过自动化的方式简化了广告设置和管理的复杂性，广告主只需设置基本的广告参数，系统会自动完成复杂的优化过程。这种精简不仅提高了整体工作效率，还减少了手动创建广告的步骤。

事实上，ASC广告是一个端到端的自动化解决方案，结合Meta最新的机器学习模型，能够自动优化广告投放策略，包括受众定位、创意优化和投放时间等。这种AI优化减少了手动操作的需求，提高了广告的精准度和效率。

如何减少广告组数量

减少广告组数量是ASC推出的一个重要目标。最佳实践是采用简化的广告账户结构:

• 一个广告系列（Campaign）下设置一个广告组（Ad Set）
• 每个广告组中包含不超过10个广告（Ads）
• 初期使用5-6条素材，选择在其他广告中效果较好的素材

此外，从2024年1月8日起，Meta取消了对ASC广告系列的数量限制，这意味着现在可以根据需要运行任意数量的ASC广告系列。但Meta仍然建议尽可能运行较少的ASC广告，以满足业务需求并最大化提升广告表现。

广告账户结构优化建议

对于大多数卖家而言，最好采取普通广告和ASC广告一起投放的策略。这不仅有利于降低风险，还能通过普通广告对素材进行测试，将效果好的素材添加到ASC广告中，从而提升整体广告效果。

简化的广告结构更容易集中优化和监控，同时也符合ASC广告的设计初衷。随着2024年Meta逐渐停用旧广告目标，尽早将广告过渡到简化目标变得尤为重要。

总之，ASC广告投放技巧的核心在于简化而非复杂化。通过减少不必要的广告结构层级，可以让机器学习算法更有效地发挥作用，最终实现更好的广告效果。

优化技巧一：素材测试与迭代

掌握科学的测试方法是ASC广告投放成功的关键，通过系统化的素材测试和迭代，我们能够显著提升广告效果。数据显示，正确的素材测试可以使ASC广告的每行动成本降低高达20.94%。接下来，我将分享两个核心优化技巧，帮助您更好地使用ASC广告。

如何进行A/B测试

A/B测试是验证ASC广告效果的有效方法。根据实际案例，有效的ASC广告A/B测试应遵循以下步骤：

1. 明确测试目标：例如比较ASC与常规转化广告效果，或测试素材数量对广告成效的影响
2. 设置对照组：分别设置Group A和Group B，确保除测试变量外，其他条件保持一致
3. 确定测试周期：推荐测试时长为10天，这是获得可靠数据的最佳周期
4. 控制变量：测试时仅改变一个变量，如素材数量、预算或目标受众
5. 分析数据：测试结束后，对比各项核心指标，如CPA、转化率等

真实测试数据显示，ASC广告相比常规转化量广告能降低16%的每行动成本，而在素材数量测试中，10个广告素材组合比5个素材组合可降低18.5%的CPA。

爆品素材与新品素材的使用策略

在素材选择和迭代上，爆品素材与新品素材使用策略至关重要：

爆品素材策略：

• 优先选择在常规广告中表现出色的素材添加到ASC广告中
• 与其在第4天更换为爆品素材，不如坚持7天不调整，这样可以降低20.94%的CPA
• 在ASC稳定后再通过adset层级编辑，选择系统推荐的Ads追加

新品素材策略：

• 新品素材同样遵循”先稳后变”原则，测试表明在7天内不调整的ASC广告比第4天调整插入新品素材的广告CPA降低18.15%
• 追加素材时，建议从少到多，给系统足够的学习缓冲时间
• 初期素材方向和文案风格应保持相似，系统稳定后再尝试新方向

此外，值得注意的是，ASC系统会自动找出表现最出色的创意和受众组合，但对于长期无转化的广告素材，应采取替换或重新投放的策略，确保内容始终保持新鲜度和竞争力。

优化技巧二：数据分析与调整

数据是ASC广告优化的基石，通过系统化的数据分析与调整，我们能够精准把握广告效果，实现更高效的投放。不同于其他广告形式，ASC广告提供了丰富的数据分析工具，帮助广告主做出更明智的决策。

如何使用广告报告优化投放

ASC广告系统会自动收集和分析投放数据，生成详细的报告和洞察。访问这些报告的方法非常简单：

1. 进入广告管理工具
2. 点击导航栏上的”所有工具”，选择”广告报告”
3. 如果已设置个性化报告，会看到相关链接；如果没有，则需创建个性化报告
4. 在个性化报告内选择最新的”进阶赋能型智能购物广告对比报告”

通过广告报告，我们可以对比ASC和常规广告的表现，系统还能结合具体问题给出提升广告效果的建议。此外，广告报告可以按潜在客户和现有客户细分成效，从而更精准地进行优化调整。

对比报告与受众细分的使用方法

进阶赋能型智能购物广告的对比报告是一个强大的工具，能帮助广告主找到最佳表现方案。不过需要注意，表现对比成效分析仅适用于转化发生位置设为”网站”、”应用或网站”以及”应用”的广告系列。

从2024年3月27日起，Meta在ASC广告中推出了改进的受众报告细分数据。现在，广告主可以在广告账户设置中使用自定义受众来定义互动客户和现有客户，获取新客户、互动客户和现有客户的报告细目。值得注意的是，这些更改仅影响受众报告，不会影响预算控制。

在进行受众细分时，有几个重要概念需要明确：

• 互动客户：知道广告主企业或与产品/服务有过互动但未购买的受众
• 现有客户：已购买产品或注册服务的受众

如果将客户同时定义为互动客户和现有客户，系统会将其视为现有客户。此外，虽然广告主无法为互动客户设置预算上限，但可以使用”现有客户预算”为现有客户设置预算上限。

ASC广告还提供了年龄和地理位置的业务限制功能，现在可在账户层级使用年龄和地理位置定位调整功能。最低年龄限制可调整至最低25岁，且可以排除特定地区，进一步提升广告投放的精准度。

实操建议：如何构建长期稳定的ASC广告

长期维持ASC广告稳定性需要战略性规划和精准执行。基于大量成功案例分析，我总结了三个关键策略，帮助您构建稳定高效的ASC广告系统。

普通广告与ASC广告的协同策略

将ASC作为BAU（Business As Usual）广告的补充是最佳实践。数据显示，BAU广告跑2-3周积累稳定数据后再优化ASC，效果明显提升。具体操作方法是:

在ASC的adset层级点击编辑，选择系统推荐的Ads进行追加。系统会推荐过去7天转化量较好的广告创意，并按转化量排序。追加时建议由少到多，给系统足够学习缓冲时间。

值得注意的是，即使是表现不佳的ASC广告，也建议至少坚持一周左右再考虑重建。前期耐心等待往往能带来更好的长期效果。

如何避免受众重叠

受众重叠是影响ASC广告效果的隐形杀手。当不同广告系列定位相同用户群体时，会导致预算浪费和广告效果下降。

降低重叠影响的核心策略是设置最低的”现有客户预算”功能，有效降低重定向用户覆盖比例。此外，确保账户框架设置中受众定位不重叠也十分关键。例如，如果A账户使用了付费用户的类似受众，B账户就应避免使用相同定位。

对于重定向的用户，由于覆盖频次通常过高，可以按照单个商品、创意形式、商品组合、落地页等多个维度改善创意疲劳，提升效果。

保持账户健康度的关键做法

简化广告账户结构是维持账户健康的基础。最佳实践是采用1-1-N结构(N<10)，即一个广告系列下设一个广告组，广告组包含不超过10个广告。

其次，定期迭代广告素材至关重要。对那些没有曝光或长期没有转化的广告，应直接重新设置。特别是对于难跑的项目，如果能养大一个稳定的ASC去拓展学习，积攒更多转化后会逐步走向良性循环，跑到更多量。

最后，保持预算稳定性也是关键因素。合理的预算设置不仅能支持系统学习，还能确保广告效果的长期稳定性。

结论

总的来说，ASC广告作为Meta平台推出的创新广告形式，确实能够为广告主带来显著优势。通过本文的详细解析，我们已经了解到ASC广告不仅能降低每次操作成本高达20.94%，还能通过自动生成多达150种创意组合，大大提高广告创建效率。

然而，ASC广告并非适合所有情况。对于新账户，最好先积累足够的数据再启用ASC广告。此外，我们必须避开四个常见误区：忽视学习期、素材管理不当、预算设置不合理以及广告结构过于复杂。特别值得注意的是，学习期通常需要1-2周时间，这期间不应频繁修改广告设置。

从优化角度来看，科学的素材测试与迭代策略至关重要。研究表明，合理的A/B测试可以帮助广告主找到最佳素材组合，而正确使用爆品素材与新品素材则能进一步提升广告效果。同时，灵活运用广告报告与受众细分功能，能够让数据分析更加精准有效。

最后，构建长期稳定的ASC广告系统需要战略性思维。普通广告与ASC广告的协同使用、避免受众重叠以及维持账户健康度，这三点是确保ASC广告长期稳定运行的关键。尽管ASC广告存在一定学习门槛，但只要掌握正确方法，必定能够充分发挥其强大潜力，为您的广告投放带来更高效的结果。

希望本文分享的ASC广告投放技巧能够帮助您规避常见误区，实现更高效的广告投放。无论您是刚开始尝试ASC广告，还是希望优化现有广告策略，这些实用建议都将为您的广告效果带来实质性提升。