今天，主流的效果广告平台基本都“变芯”了——

都在底层做了颠覆性的升级，这让我们广告投放优化，尤其是针对ROI的优化，有了全新的指导原则。

效果广告平台怎么变芯的呢？

• • 阿里：

万相台无界版并入全站推内，并仅提供智能化投放方法，几乎不能再选择版位，也不需要精细化定向人群。

• • 腾讯：

全面进入广告3.0，智能化投放，可以选择几类媒体，但不能选择具体版位，不能圈选细分人群。

• • 字节：

广告产品全面整合进UBMax，不能选择具体版位（系统自动在抖音、今日头条、西瓜视频、穿山甲联盟等所有媒体中动态分配流量），

甚至有不允许选择具体媒体的趋势，人群选择也大部分交给UBMax完成。

尽量除去人工干预广告投放。

• • Meta：

2026年全面AI广告投放与管理，广告主只能提供预算、目标、创意等预设需求，不能干预广告投放的具体执行。

• • Google：

不断推进Pmax广告成为主流，以智能化投放逐步取代现有的投放系统。

大家都是一个趋势，那就是：

广告投放，去除人工（含广告主）干预！机器自主完成！

如果人工不能干预了，我们还按照过去老系统平台的投放方法，去不断调整投放过程、去不断改出价改参数啥的，那肯定完全行不通了。

新系统必须有新的投放优化的根本性原则，按照这个根本性原则进行投放，才能让我们的ROI能够实现提升和突破。

这个原则就是：

对ROI的优化，要通过引导投放系统来实现，而非通过控制投放系统来实现。

或者，用大白话说，

是要“教会”投放系统如何投，然后由它来投，而不再是由我们来操作投放系统来投。

打个比方说，过去是我们自己开车：无论是换挡、拧方向盘，还是踩刹车，都是我们自己来。

现在，则是我们告诉汽车：

我要到哪里去、我喜欢什么样的路线、我喜欢什么样的驾驶风格、我的油费和过路费的预算是多少、我沿途要在哪些地方停靠休憩等信息，然后让这个汽车自己跑，自己把我送到目的地。

你会说，这不就是自动化嘛！

是，也不是。

说是自动化，它确实是自己完成投放过程的；

但说不是自动化，是因为投放之前的准备，以及在投放之前跟这个自动化投放系统进行的“交流”，全部都是需要人来做的。

还没有完全智能到，你啥都不用操心的地步。

如果不去教投放系统怎么投放，自动化的系统也就不知道该如何去执行投放任务了。

当然，效果广告投放系统比汽车自动驾驶更进一步的地方是，我们不仅仅要提前教会它怎么投放，我们还要教会它如何投放能够创造更高的ROI。

“引导”或者“教会”投放系统，是今天效果广告投放ROI优化的全新指导原则，也是核心指导原则。

那么，应该怎么教会效果广告系统？有“五加一”个方法，都是非常重要的。

方法一：被动地“教”

所谓被动地教，你可以理解为，不用教。

因为广告投放系统实际上是一个自学习（机器学习）的系统，

所以，只要你的广告还在投放，就算系统不知道应该把你的广告投放给什么样的受众而进行盲投（就是不针对特定受众人群的随机投放），

它也可能“瞎猫撞上死耗子”，获得一些广告投放的命中。

所谓命中，就是实现了转化的投放。

比如，广告系统随机投放给1万个人，其中有8个人点击广告完成了广告设定的转化目标（比如注册、购买、下载之类的转化目标），这就是命中了8人。

这些命中的受众，会作为珍贵的“正样本”，被广告投放系统学习，这样，它就不再完全是“盲投”。

随着转化的命中越来越多，广告投放系统的学习也会越来越有成效，从而形成一个“越投越好”的正向的循环。

这个学习的过程，其实就是我们在投放中所说的“度过冷启动”的过程。

这个方法你可以用吗？

如果你的产品是比较大众化的产品，也就是没有那么挑人（目标人群不是特别细分）的产品，并且你的投放预算也足够充沛，你可以使用这个方法。

如果这二者任何一个条件不满足，你不能使用这个方法。

为什么？

如果你的产品购买人群比较小众比较细分，那么用这个方法就会存在，投放系统不断进行盲投尝试，却怎么也无法发生命中的情况。

尝试次数多了却没有命中，广告系统就会担心无法达到你设定的投放目标而放弃尝试。

也就是你的广告很快就不起量了。

如果你预算不足够丰沛，更不要尝试，道理很简单，因为盲投阶段是很花钱却又可能没啥效果的。

没有这个实力，还是不要轻易尝试，浪费呀！

方法适用度：3颗星。
对目标受众较宽泛，预算充足的广告主适用。

方法二：“老瓶装新酒”

无论媒体广告平台的系统升级与否，有些广告主一直都有一些跑得不错的广告系列。

如果你也是这一类广告主，当你有新的广告创意要上线，千万不要把老系统中的广告废掉，去建立新的广告。

而是应该把这些新创意上到这些跑量不错的老广告中。

如果采用这个方法，你会发现这些新的创意能够起量的概率，要远大于重新上新的广告能起量的概率。

为什么？

很简单，因为老的广告是广告系统的“熟人”了。

广告系统对这些广告的投放目标、人群情况、产品情况等，都非常了解，

而且也经过了“岁月的考验”，形成了能够比较优化投放这些广告的投放模式，也就是被优化师常说的“形成了投放模型”。

这些广告都已经“教会”了系统，是我们宝贵的财富，我们干嘛要把它们废掉自毁长城呢？

因此，把新的创意放在这些老广告里面，既免除了让投放系统重新学习重新冷启动的过程，又能够让受众避免总是看到老广告创意的疲劳。

方法适用度：5颗星。
该方法对所有广告主都适用。

方法三：冷启动阶段打鸡血

一键起量是投放系统给那些在冷启动时候比较难以起量的广告一次“打鸡血”的机会。

当你选择按照一键起量投放，系统会暂时放弃追求更高的转化率或ROI，甚至会暂时降低对你的投放目标的追求，而是扩大投放范围，以通过创造更多曝光来产生更多的转化。

所谓扩大投放范围，本质上就是增大投放的人群选择范围，并且往往还配以提高出价或预算，从而获得更多的曝光。

你可以看到，这种方式跟第一种方法有那么一点点相似之处。

第一种方法是完全不考虑人群定向或者至少是不那么精确定向的“盲投”，从而沙中淘金，只要慢慢金子多起来，淘金的办法就能越来越好越来越准确。

而一键起量的方法，多多少少也是把人群定向做了一定程度的模糊化。

但二者的区别也是很明显的，就是一键起量终究并不是毫无顾忌地盲投，而是在原有精准人群选择的基础上，做一定程度的扩展。

这背后实际上是系统对于转化概率的判断，在精准投放情况下，系统可能会只选择有60%以上转化概率的人群投放，

而一键起量，系统则可能扩展到30%以上转化概率的人都投放。

这个概率，是今天广告投放系统基于自己的智能判断得出，而不是我们广告主能自主选择的规则。

打鸡血一定有效吗？

不一定，如果某个广告主的受众人群非常细分，比如小众B2B生意、高端海外定制医疗、冰壶运动品牌，都很难通过一键起量立即产生大量的转化。

不过，对大量普通广告主，这个方法基本能让你破除一个疑惑，那就是为什么我的广告创意也不错，为啥没有量。

一键起量是解决这个问题的好办法，尤其是你的创意真的不错的情况下。

你会发现一键起量之后，转化会慢慢起来，并且在结束一键起量之后，仍然能够有不错的转化保持。

在这样的情况下，即使一键起量花了更高的费用并可能短暂降低自己的ROI，从长远来看，还是能够为广告打开局面，并获得长远较好的ROI起到作用。

但是，一键起量也容易被滥用，千万不要认为，冷启动阶段一点转化都没有，就要立即用一键起量。

在新广告刚上线的时候，投放系统会有一定的“倾斜期”，会提供一些初始流量，也被有些优化师称为“初血”。

这个时候一键起量暂时没有必要，反而可能扰乱系统对你的认知。

如果度过了初血阶段，甚至过了几天，曝光不少，但是仍然毫无转化。

这种情况或许说明这广告真不行，这时也别盲目用一键起量，否则很有可能是乱浪费钱。

此外，一键起量的时候也可以多尝试用“浅层转化”，而不是只用“深层转化”，以增加命中的机会，从而让系统平台能够更快被你“教会”。

方法适用度：4颗星。
该方法对大部分广告主增强冷启动效果都适用。

方法四：受众信号指引

第四个方法是非常好的方法，对所有广告主都适用。

为了说明这个方法，我们先回过头来看看方法一和方法三。

方法一和方法三，都是通过扩大投放范围获取更多的初期转化，从而通过这些转化进一步教会（引导）投放系统在之后做出更准确的投放。

但是这种方法，毕竟还是要靠等——要等待一段时间，并且在这段时间内还要寄望能多多发生转化。

既然如此，我作为广告主，我干脆直接把我这里已经有的客户提供给你广告投放平台，作为你学习的“样本”，不就能加速这个冷启动等待的时间了？

因此，这种广告主主动把自己积累的转化数据拿出来，用来指引广告投放系统进行投放的方式，就成为了在今天各家广告系统升级之后的一个非常重要的投放优化方法。

在Google广告那里，这些数据被称为audience signals，即受众信号。

在中国，则常常把它称为一方数据。本质上，都是一个事情。

甚至有些广告投放的功能产品，直接基于一方数据的对接才能实现，比如RTA投放。

当然，如何利用一方数据，有很多的讲究和说头，另外有些媒体广告投放平台特别依赖这种方法，有些平台则不太依赖。

如果大家对这个领域感兴趣，想要深挖，非常欢迎大家进入我的知识星球，我会在那里持续讲解这一块的应用。

知识星球中还有大量我深度的原创知识与经验，值得成为我们的一员。

方法适用度：5颗星。
该方法对所有广告主都适用。

方法五：通过“场外信息”训练

这里的“场外信息”打引号的原因是，这是过去的广告投放系统不在乎的一些信息，但是对今天升级后的投放系统却越来越重要，

这类信息，已经从“场外信息”变成了今天的“关键配置”，相当于你直接告诉广告投放系统很多“背景信息”，从而更好地引导它做出更准确的投放。

具体是哪些信息呢？

第一类，关于你推广的产品（或服务）究竟是什么。

不仅仅是产品的品类，还有这个产品具体的参数和性能，甚至它的特色等，都可以通过新的广告投放系统的界面，提交（部分或者全部）上去让它加以了解。

第二类，你的推广节奏。

比如，什么时候是旺季，什么时候是大促，什么时候是上新，什么时候要保留实力收缩市场。

这些信息，也可以通过一些关联设置来告诉系统。

第三类，你的转化链路过程中的所有转化环节，也都可以输入给投放系统。

比如，电商转化过程，是从“着陆页 -> 商详页 -> 加购物车 -> 提交订单 -> 完成支付 (-> 七天未退款)”，

这个过程你可以全部告诉投放系统，从而让它能够以一个更加全面的视角对你的转化加以优化。

而现今的广告投放系统，也在不断完善自己的配置界面，从而让广告主能够更多提交这些场外信息给它，从而实现对它投放的更好指引。

方法适用度：5颗星。
该方法对所有广告主都适用。

当然，小众品类，可能需要跟媒体广告平台沟通，以针对性设计相关配置界面。

方法六：用创意提示投放平台

新的广告投放平台，也开始具备一定的多模态AI能力。

也就是它可以开始去“阅读”广告创意里面究竟传达了一些什么样的信息。

有读者朋友曾经问我，什么样的创意是好创意。

过去，我们会说能够吸引人的注意力的创意，是好创意。

今天，我会说，不仅要吸引人的注意，还要能够让投放平台系统容易阅读出其中的要点的创意，才能算好创意。

比如，创意中能够明确展现目标人群的特征的，创意中文字重点突出，且带有明确地商业信息传达的（促销、新上市、deadline等）。

下面的两个创意，可能在AI的眼中，上面的就会优于下面的，因为上面的广告在素材中所展现出来的元素更加清晰明确。

当然，系统的多模态阅读创意素材的能力究竟有多强，还在验证和摸索当中，尚不能说有清晰简单的结论。

不过，对于同一个产品推广，保持创意中的核心元素的连贯性或者一致性可能对于引导广告投放平台对我们有更清晰的认知，会有所帮助。

因为还不能明确其影响，因此就算“五加一”方法中的“一”吧！

关于创意，我还要强调：

今天的广告投放系统对于重复的广告不断堆量已经有所防备，无脑堆基建的价值越来越低。

但广告不用上太多，并不意味着创意不用上太多。

创意还是要多上多测，直到找到你自己发掘出来的，能够尽快起量的创意模式。

方法适用度：2颗星。

该方法虽然对所有广告主都适用，但操作方法尚不明确，所以就给2颗星吧！

最后，总结成一个表。