看，我明白了。 人工智慧和機器學習的進步是驚人的。 我普遍接受 Advantage+ Shopping、Advantage+ Audience 和廣泛的定位。
但並不是絕對的。
一些客戶告訴我，他們用老式的方式得到了更好的結果，利用興趣和相似的東西，而不是 優勢+受眾Meta 的人工智慧驅動的定位選項。 Meta 將嘗試根據像素活動、轉換歷史記錄和廣告參與度為您找到受眾。 您還可以提供定位建議，Meta 在擴大範圍之前首先會優先考慮這些建議。 更多的。 他們看到了可怕的結果蔓延開來。
我不稱他們為騙子。 我不會告訴他們他們只需要付出 廣泛的目標在大多數情況下，提及廣泛定位是指刪除所有潛在的定位過濾器：沒有自訂受眾群體、相似受眾群體或詳細定位。 相反，僅依賴位置並讓演算法完成工作。 更多的 一個機會。
他們不應該強迫一些不起作用的事情。 我告訴他們要做有效的事情，但要對廣泛的目標持開放態度。 現在它可能對你不起作用，但有一天可能會起作用。
如果你致力於廣泛的目標，我會說相反的觀點。 如果有效，請繼續這樣做。 但始終要進行測試，並允許它可能不是所有情況下的解決方案的可能性。
對於更大的預算來說，廣泛的目標可能是最有效的。 對於較低的廣告支出來說，它可能並不總是理想的。
雖然我知道廣告商希望 100% 全力以赴，但這兩種方法可能仍然有空間。
你怎麼認為？
