FB廣告知識，「人口統計資料」常常可設定出一些很特別的廣告受眾
更新於 2024/12/21閱讀時間約 2 分鐘
FB廣告知識
「人口統計資料」常常可設定出一些很特別的廣告受眾
人口統計資料: 是根據用戶 FB 帳號中，所填寫的資料
建立而成的受眾
例如: 年齡、性別、語言、婚姻狀態、教育程度、職業 ...等
一些常用的受眾如下:
教育程度 > 碩士學位
生活要事 > 最近搬家
生活要事 > 新婚（3 個月）
生活要事 > 新工作
生日 > 1月壽星
家長 > 嬰幼兒家長（01-02 歲）
家長 > 青少年（13-17 歲）的家長
感情狀況 > 穩定交往中
工作經歷 > 商業決策者
工作經歷 > 政府員工（全球）
工作經歷 > 農、林、漁業
舉例: 如果餐飲業近期有壽星方案，就可以投放
近期壽星+1月壽星+12月壽星，同時對 美食 有興趣者
人口統計資料 和興趣受眾的建立邏輯不同，
都是用戶主動輸入的資料，因此具有一定的精準度，
但由於每個產業，情況都不同，因素也很多，例如
(1) 用戶亂填比例很高？
(2) 系統判定方式有偏頗？
所以是否有效，一律還是要交由「認真的投手」進行 AB 測試
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(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
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(2) 很多專員並非具有行銷背景
(3) 多數的專員回答問題時，只是閱讀公司內部文檔
(4) 最常給出的建議是，合併廣告組合、增加廣告預算
但這樣會變成，失去測試機會，用錢解決問題
(5) 專員要聯絡的帳戶數量太多，
(1) 收集用戶名單，例如 Email 和手機，未來可做廣告受眾再行銷，例如 FB 廣告、GDN 廣告、Email發送。
(2) 在網站追蹤中，用 GTM 實施「增強型轉換」，讓每一個轉換數據發送時都帶有第一方數據，能讓轉換追蹤更精準，減少受 Cookie 政策的影響。
(3)
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