facebook广告投放策略：从入门到精通ASC广告的进化论

内容转载自：meta增长实验室

目录大纲ASC广告的首次发布ASC广告效果开始变好了ASC广告和传统手动上架广告的区别ASC核心投放策略（决定成败的4个关键）ASC升级改版
一、ASC广告的首次发布根据Meta公司的官方公告，Facebook Advantage+ Shopping Campaigns于2022年8月正式向全球广告主推出。这一产品的问世，标志着Facebook广告在自动化和人工智能应用方面迈出了重要一步。ASC旨在通过机器学习，将广告创建和优化的多个手动步骤自动化，从而简化广告投放流程，并提升广告活动的效率和效果。该功能能够自动测试多达150种创意组合，帮助广告主更快地找到最具转化效果的广告，并最大化广告预算的价值。
二、ASC广告效果开始变好了在2023年之后，随着市场对ASC的熟悉度加深以及Meta算法的持续优化，ASC广告的效果和稳定性有了显著的提升，逐渐成为许多电商客户取得成功的关键工具。尤其是在服装饰品，asc广告的roi会被传统手动广告效果好很多。我在2024年大规模测试ASC时，其表现确实时好时坏。但进入2025年，随着算法的成熟，ASC的稳定性有了质的飞跃，成为了我账户中表现最可靠的增长引擎。
三、ASC广告和传统手动上架广告的区别简单来说，ASC广告与传统广告最本质的区别在于“控制权”与“自动化程度”的交接。您可以将传统广告系列想象成一辆手动挡汽车，而将ASC广告想象成一辆配备了先进自动驾驶功能的智能汽车。
四、ASC核心投放策略（决定成败的4个关键）第一点：保持结构纯粹（1-1-N结构） 一个ASC广告系列，只建立一个广告组，在这个广告组内，上传N个广告创意。不要像传统广告那样设置多个广告组。这能确保预算和数据都集中，让算法的火力最大化。当纯粹的ASC模型遇到瓶颈时，可以尝试给广告组添加一个宽泛的兴趣人群（例如‘户外运动’而非‘山地自行车’）作为‘方向盘’，有时能帮助算法突破局部最优，找到新的增长点。第二点：产品组合拳（多产品测试） 别只投一个爆品。在一个ASC广告里，大胆地放入你品类下的多个产品。例如，投电动自行车（eBike），就把山地车、城市车、折叠车、配件等素材都放进去。算法会像一个超级销售员，自动向不同的人推荐他最可能感兴趣的产品。但是有时候呢 主要花费的预算的也就是1-3个产品。剩下的产品竞争不过的。第三点：素材多样化（15+原则），给多素材，图片，视频，轮播，合创广告。给系统充足的素材，预算，让系统自己跑，过几天观察一下，效果不行的素材干掉，保留效果好的素材继续跑。第四点：给予耐心（尊重学习期） 新创建的ASC广告，请务必给它至少3-5天的时间去学习和优化。它的短期数据波动可能会比手动广告更大，这是正常的。不要因为一两天的ROAS不佳就急于关停。把时间拉长看（例如一周），你会发现它的整体表现和稳定性往往会给你惊喜。当然，给予耐心不等于盲目烧钱。你需要设定明确的‘止损线’，比如3-5天后ROAS仍远低于盈亏平衡点，就需要果断调整或关停，而不是无休止地等待奇迹。正如近期我和一些一线优化师在论坛里讨论的（见下图），大家普遍的共识是：ASC起量靠素材，稳量靠耐心。跑得好的广告不要轻易去动，效果变差时再进行优化调整。这再次印证了，在ASC时代，优化师的核心工作已经从‘频繁操作’转向了‘策略定力和创意迭代’。五、 ASC广告的升级改版在2024年逐步向所有广告账户推广的。Meta从2025年上半年开始，取消了在新建的ASC广告系列中设置“现有客户预算上限”的功能。
这次改版的核心变化：现有客户预算上限”功能下线：提示框“新广告系列无法再使用现有客户预算上限”说得非常明确。对于新创建的ASC广告，您将无法再通过拖动一个百分比滑块来限制花费在老客户身上的预算。2. 老广告系列不受影响：在改版前已经创建并使用了该功能的广告系列，可以暂时继续运行。3. 引入“互动过的受众” (Engaged Audience)：作为替代，Meta在账户层级的“广告账户设置”里，引入了新的受众界定方式。现在您需要在这里定义两类人群：a. 现有客户 (Existing Customers)：通常是您的历史购买用户。b. 互动过的受众 (Engaged Customers)：例如与您主页/Instagram互动、访问过网站但未购买的用户。4. 从“控制”到“报告”：改版后，您不能再直接 控制 预算分配，而是只能在ASC的“受众细分报告”中 查看 广告花费在“新客户”、“现有客户”和“互动过的受众”上的分布情况。Meta为什么这么做？这次改版的背后，是Meta希望广告主能进一步简化设置，并给予机器学习算法最大的信任和空间。他们认为，算法能够比人为设置的固定比例更智能地判断何时向老客户营销（促进复购），何时拉新（寻找新客户），从而实现整体销售额的最大化。简而言之，Meta希望您把定义好“谁是老客户”这件事做好，然后由系统来决定如何最有效地在他们和新客户之间分配预算。
六、关于ASC广告总结与未来展望ASC的发展历程，是从“人脑精细化”到“机脑自动化”的典型范例。它是一条螺旋式上升的道路：从激进的自动化，到为了安抚市场而加入部分手动控制，再到对算法充满信心后再次剥离手动控制。展望未来，ASC的进化方向可能包括：更深度的创意整合：与Advantage+ Creative（进阶赋能型创意）更无缝地结合，实现从受众到素材的“全链路AI自动化”，甚至根据产品目录自动生成广告视频和文案。2. 跨平台协同：更智能地在Facebook, Instagram, Messenger, WhatsApp等多个平台间分配预算和展示广告，实现全局最优化。3. 更广的目标应用：虽然目前以“销量”为核心，但其底层逻辑可能会被应用到“潜在客户开发”、“应用安装”等更多广告目标中。对于广告优化师而言，ASC的发展历程给予我们的最大启示是：我们的角色必须不断进化。未来，优化师的价值将不再是繁琐的操作和测试，而是提供给机器更高质量的“燃料”（即深刻的商业洞察、优秀的广告创意和精准的数据反馈），并能读懂机器反馈的数据报告，从而指导更高层级的商业策略。