(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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