(1) 興趣受眾: 根據用戶的興趣嗜好來精確定位
投放的重點不在於興趣本身,因為標籤是如何貼的,無從得知
重點在於「區隔」,只要能做區隔,只要能找出大量相關興趣
就能用 CBO 進行大量測試
(2) 類似受眾: 基於現有目標受眾,擴大鎖定相似客戶群
可將 CBO 測出的前幾名優勝興趣組合,製作1~5%的類似受眾
用來彌補精準興趣受眾,在台灣經常人數不夠的問題,
並且也能將 加入購物車、進行購買、加入會員、填寫表單,
這些含金量最高、但人數較少的受眾,建立類似受眾,擴大受眾量體
(3) 高效速成受眾: 由 AI 根據 帳戶中累積的數據,自動尋找受眾
投放重點在於 要累積足夠的轉換數據,否則 AI 容易投放到不相關的受眾
建議初期可先使用 傳統定位方式,可讓數據累積較正確,
有利於 AI 往正確的方向進行學習,因此不建議新帳號一開始就選用高效速成
當累積約200個以上的轉換,再進行高效速成,是普遍建議的做法
(4) 再行銷受眾: 鎖定與粉專互動過、造訪過網站、執行過某些行為的受眾
所有受眾之中,再行銷受眾的 ROAS 經常最高,因為受眾最精準
但需要累積,屬於後期才會有收穫的受眾,並且人數經常較少,
可搭配類似受眾堆疊法,建立 1 2 3 4 5 % 的類似受眾,進行 ABO 測試
(5) 客戶檔案: 根據顧客的聯絡資料,例如 手機和信箱,建立的受眾
這些受眾通常是與你聯絡過,或是曾經購買過,幾乎都是熟客,因此投放時,
可製作專門的廣告素材,和受眾直接對話,可計算你的產品使用週期,
例如每隔一個月,展示最佳的優惠給這些受眾,提醒受眾進行回購
並也可使用客戶檔案建立類似受眾,擴大尋找相似的族群
投放時切記預算不宜太多,注意曝光頻率,避免過度曝光,引發舊客反感
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