买量系统(TT/Meta/UAC)本质都是算法模型。
你的结构越混乱,算法越难学,系统越迷茫 → 成本飘。
常见结构问题:
每个组都拿不到足够数据 → 不出学习期 → 不稳定。
多个组抢同一个人群 → CPM 上升 → CVR 下降 → ROAS 崩。
例如你同时跑:
Install + ATC + Trial + Subscribe 混着跑
算法不知道你到底想要什么。
组内 15–20 条素材,导致:
好素材拿不到曝光
差素材拖低学习效率
系统难以识别真正有效的创意信号
一个好结构满足 3 条原则:
比如:
一组只优化 Install(拓量)
一组只优化 Trial(强意向)
一组专门做 Remarketing(成交)
绝不混跑。
关键指标:
≥50 conversions / 7 天(TikTok)
≥50 events / 7 天(Meta)
≥100 events / 14 天(UAC)
如果你达不到这些量级,就必须:
缩组
合并预算
减少优化事件
调整素材数量
行业最佳实践:
TikTok:1–3 ad groups
Meta:1–2 ad sets
UAC:无组,但要保持资产整洁
逻辑:结构越简单→算法越容易学→成本越低。
最稳最省钱的系统化结构
1)TOF(拓量) — 1~2 个组
优化:Install / Registration
定向:开放尽量开(18–55 / 全兴趣 off)
素材:5–7 条(不断替换)
目标:CPI 足够低、快速喂数据
2)MOF(意向)— 1 个组
优化:Trial / ATC / App Event
定向:由 TOF lookalike(1–3%)
目标:CVR 稳定,进入漏斗深层
3)BOF(成交)— 1 个组
优化:Purchase / Subscribe
定向:Retargeting
目标:找回高意向用户
Meta 的最佳结构只有两种:
1 个 CBO Campaign
2 个 Ad Sets(广+LLA)
每组 3–5 条创意
TOF:1 组
MOF:1 组
BOF:1 组
「越少越好」
「越干净越好」
「越稳定越好」**
UAC 的核心不是结构,而是资产池。
黄金标准:
5 张图片
5 条视频(9:16 、1:1、16:9 各至少 1 条)
5 个文本标题 + 5 个描述
结构只有:
UAC Action(转化)
UAC Value(ROAS)
每个国家最多 1 个 campaign。
学习期的根本目的:
让系统找到「最像你想要的人」的人群。
系统学习越快 → 越稳定。
关键操作:
不要频繁改预算,尤其不要:
一次加 50%
一天改 3 次
否则系统重启学习 → 成本飘。
最佳做法:
每天调 10–20%
ROAS 稳时再加 20–30%
如果你的 App 很新:
不要直接上「Purchase」「Subscribe」等事件。
正确顺序:
Install → ATC → Trial → Subscribe → Purchase
越靠前的数据越多。
不要给系统过多选择。
TikTok 每组 5–8 条素材
Meta 每组 3–5 条素材
UAC 视频必须 ≥3 条,否则直接跑不起来
每周上 2–4 支新素材,系统更容易识别效果。
越多组 → 信号被稀释 → 学习不稳定。
不要让系统 confused(Install + Trial 混跑 = 必死)。
素材越少越干净 → 结果越稳定。
每天 10–20%
或
每 48 小时增长 30%。
互啃人群 = CPM 飙升。
稳定比激进更赚钱。
检查:
哪组没出学习期
哪组事件没数据
哪组成本飘高
哪组素材枯竭
及时合并 & 重建结构。
TOF:Install(广)
MOF:Trial(LLA 1–3%)
BOF:Subscribe(Retargeting)
做法:
↑ 素材质量
↓ 素材数量
↑ 单组预算
↓ 组数量
判断:
data > 50:继续跑
data < 20:合并组
data < 10:事件太难 → 换事件
动作:
轻调预算
上新素材
维持结构
清理差素材
方法:
Duplicate + 加预算
复制 1:1 + 加 50%
新 GEO ↗ 复制结构
你会发现:
真正决定投放成本的不是素材,而是结构。
结构错了:
素材再好都浪费
系统永远学不好
CPM 飘、CVR 掉、ROI 崩
结构对了:
CPI 快速下降
CVR 稳定提升
ROAS 越跑越好
投放成本随量级下降
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