Facebook廣告漏斗｜不只是你文案寫錯，而是你太相信 Facebook 標籤了：從錯誤的受眾假設談起

 你是不是也遇過這種情況？ 素材不是不好，文案也寫得不錯，甚至整個漏斗都有設計，結果廣告一跑，轉換就是低、點擊就是貴，看報表也看不出所以然。 你開始懷疑是不是哪裡沒設好，或是哪句話沒說對。 但我想說，有時候問題根本不是你不會操作， 而是你太信任 Facebook 給你的那張受眾地圖了。 你可能覺得自己做對了所有的設定： 想賣狗飼料，就選「對狗有興趣」的人； 想推寵物清潔用品，就加上「寵物保健」「動物醫療」這些標籤。 聽起來很合理對吧？因為系統也這樣設計給你選的。 但你有沒有想過，這些興趣標籤底下，到底塞了多少「看起來像會買，但其實不會買」的人？ 你以為你對的是受眾，但實際上，你對的可能只是「被演算法貼錯標籤的人」。 更殘酷一點說： 你花的每一塊錢，可能都在餵錯人看廣告。

你以為你在找「會買狗飼料」的人，結果你找的是整個狗狗宇宙裡被貼上標籤的某一群人。而且那群人，可能跟「購買」這件事，一點關係都沒有。來，我幫你拆開來看，當你選擇「狗」這個興趣標籤，Facebook 可能幫你抓到的是以下這些人：

1. 有養狗，而且愛分享，每個月都會上網補貨的電商重度用戶
2. 有養狗，但只相信巷口那家金吉利，網路再便宜也不下單
3. 沒養狗，卻超愛狗狗梗圖，一天不轉發三篇會渾身不對勁
4. 偶爾滑到狗影片會點一下，覺得療癒，但下一秒就忘了自己看過
5. 根本不喜歡狗，只是朋友貼了東西，點個讚做人情
6. 住在獸醫院、寵物店、或狗公園附近，手機定位讓他被誤會是毛孩控

這六種人，演算法眼中都是「對狗有興趣」，但只有第一種人，才可能是你真正想要的客人。更妙的是，你現在如果把這篇文章看完了，很可能你也會被歸類成「狗的受眾」。

我自己就遇過一次，在廣告帳戶裡看到我被貼了「領養」的標籤。當我看到的時候還一頭霧水，想說我什麼時候被誰領養了？結果仔細回想才發現，是因為我前幾天轉貼了世界展望會的內容。這，就是 Facebook 的分類邏輯。它不問你真不真心，只管你點不點、看不看、轉不轉。你以為自己鎖定了「狗主族群」，但事實上，你可能只是把廣告送給了喜歡狗影片的人。

更慘的是，你沒辦法只選你想要的那一群。因為系統不會幫你挑出「有消費行為的有養狗人士」，它只會幫你從一整池興趣模糊的對象裡，拉出一部分「行為看起來類似」的人，這時候你還在看點擊率、互動率，其實根本沒人想買。

所以不是素材的錯，而是你一開始就打錯人

所以問題不一定出在你素材做得不夠漂亮，而是你一開始就「對錯人說話」。你花了時間做圖，花了預算拍片，花了力氣寫一堆文案，結果都送進了一個誤認為是你客戶的受眾池裡，你當然會覺得：「怎麼什麼都做了，還是不會轉換？」

但你有沒有想過：從你按下「選擇興趣標籤」那一刻開始，這場廣告的失敗就已經埋下種子了？更別說這幾年 Facebook 廣告的受眾設定邏輯又改變了。

你有沒有發現：以前大家還會熱衷於設定興趣標籤、受眾交集、行為偏好，現在越來越多投手直接放手，改用 ASC（Advantage+ Shopping Campaign）這種讓系統自己決定受眾的投放方式。

很多人以為：「那太好了，我不用猜受眾了，交給演算法就行了。」

但我得誠實說一句：ASC 的表現，不是靠運氣，而是靠你前面餵了什麼樣的資料。

你如果連「哪一群人會買」都還沒驗證，你就把素材丟進 ASC，期待它幫你找出客人，那你只是在用廣告預算養演算法猜拳。演算法沒有那麼神，甚至可以說它很笨，它不會幫你判斷誰是真的有意願的客人，它只會把「跟你過去轉換資料行為類似」的人撈出來給你。

問題是：你根本還沒有「過去的轉換資料」可以給它學。那它要學誰？就是學一群根本不會買、只是滑過廣告的「看似感興趣者」。這時候你再來怪系統不準，其實只是你忘了做最基本的事：你還沒找出會買的人，就急著放大。

廣告真正要做的，不是找到正確受眾，而是創造受眾樣本

很多人在做廣告的時候，都有一個誤會，以為最重要的是「找對人」。但我想說，廣告真正該做的，不是找到正確受眾，而是創造出可以複製的受眾樣本。

這就是為什麼我常常對學生說一句話：

👉 受眾不是「選出來」的，而是「打出來」的。

你一開始根本不知道誰會買。興趣標籤只能是第一層篩選，真正關鍵的是：你怎麼用廣告去找到那些有意願、有行為、有反應的那一群。

我的操作流程會這樣進行：

1️⃣ 前期用「互動」或「流量」目標投放，先找出 CTR 表現好的素材
這階段的任務不是轉換，而是找出「誰會停下來看」的素材。這是一個「篩注意力」的過程。

2️⃣ 再用這些已經被驗證過的高CTR素材，轉換成「轉換」廣告，測 2～3 組可能受眾
這時候你會發現，有些組合可能只互動，不轉換；有些組合點得少，但會買——這才是你要的訊號。

3️⃣ 只要開始有穩定的轉單，我就會立刻拉 Lookalike，繼續餵演算法
因為我知道：演算法只有在「你餵對人」的情況下，才會幫你找對人。

4️⃣ 當我達成 7 天 50 筆轉單的門檻後，我就會開 ASC 開始放大
這時候 ASC 就不是盲目亂抓，而是基於你已經驗證過的轉換樣本去擴展，它才會準。

5️⃣ 最後，根據產品的回購週期，開始設計受眾輪替節奏，確保這一池人不會乾掉
因為廣告不只是一次的表現，而是要像一台機器，可以連續運作，連續放大。

這整個架構，看起來有點像在調系統參數，但本質其實是一句話：

👉 我不是在找人，而是在培養一群「可以讓我複製」的受眾池。

你會發現，真正能跑 90 天、180 天以上的廣告，不是那張素材特別厲害，而是整套架構能讓素材被「對的人」穩定看到。素材是武器，受眾是戰場，你要打得久，靠的不是一把刀有多利，而是你有沒有選對節奏、有沒有打在正確的地圖上。

Lookalike 和 ASC 不是萬靈丹：你給它什麼，它就放大什麼

我知道，很多人在操作廣告時，常常會有這樣的心聲：「太複雜了啦，我不想一組一組慢慢測，我直接跑 Lookalike 就好。」或者，「現在不是都有 ASC 嗎？自動受眾多方便，讓演算法幫我找人不是更準？」聽起來是不是很合理？但我得老實說，這個想法背後，其實藏著一個極大的風險。

Lookalike 和 ASC，不是萬靈丹。它們的成效，完全取決於你餵給它的東西。

Lookalike 是什麼？是放大器，不是過濾器。

你丟進去什麼樣的原始名單，它就幫你找一群「跟這些人行為類似」的受眾。但問題是你真的確定那些人「會買」嗎？還是只是剛好有點擊、有滑過、有看過廣告的人？

比方說：你以為你經營一個狗狗的粉專，你的很多貼文都有很高的互動，於是你把這個粉專互動過的用戶打包成一個自訂受眾後，想要投到寵物產品的廣告，但實際上你丟的是一群只是愛狗影片、會幫朋友點讚的受眾名單，那麼 Lookalike 拉出來的，就只是一群會滑狗影片的陌生人，表面上看起來互動很多，實際上一樣「不轉單」。這不是我的「比方」，而是真的發生過的事情。這也是近代許多人找 KOL/KOC 有時候也不會轉單的關鍵原因

因為這就是我們說的「假象流量」，熱鬧但不賺錢。

至於 ASC，它其實是一台預測機器。

它不問你想賣誰，它只根據你「過去的轉換數據」去推測哪些人應該看到這則廣告。但如果你連前面的轉換樣本都還不夠乾淨、也不夠多，那 ASC 要學誰？它根本不知道誰是「真正會下單」的人。結果就是你把希望交給了一個還沒學會看人臉的演算法，期待它幫你找出全班最想買筆電的學生。這根本不是自動化，這只是自動化地浪費預算。

所以你不是不能用 Lookalike，也不是不能開 ASC，但前提是：你要先餵進「乾淨的轉換資料」，讓演算法有機會去學習真正會下單的樣子。廣告不是你不會跑，而是你還沒建立「可以被學習的訊號」。

不要太快交出控制權，然後再來責怪系統不準，因為這些工具不是萬用卡，它們只是放大器。你給它什麼，它就幫你放大什麼。那句話是怎麼說的？喔對

Garbage in, Garbage out.（ゴミを入れたら、ゴミが出てくる）

那我該怎麼做？先別問「對的受眾是誰」，請先問這三個問題

所以，真正的問題從來就不是「這次廣告怎麼沒中」，而是——你一開始問錯問題了。你不該再問我這種問題了：「我是不是設定錯了興趣標籤？」、「怎麼調整受眾設定，才比較精準？」

這些問題，其實就像你站在一個迷宮入口，一直盯著路牌是不是寫錯，而沒有發現：你根本走錯方向了。你現在該問的，不是「我有沒有選對人」，而是：「我有沒有打出對的人？」

請把以下這三個問題，貼在你廣告帳戶的旁邊，每天對自己誠實地問一次：

1️⃣ 我有用廣告實測，把會買的人找出來嗎？
還是我只看了點擊數、互動數、就以為這群人有潛力？

2️⃣ 我有根據商品的回購週期，設計輪替與補位節奏嗎？
還是只要廣告開始衰退，就一直加碼、燒素材、改文案？

3️⃣ 我現在這組受眾，還能打多久？還是該替換了？
受眾不是永遠有效，它是一種階段性資源。你有沒有定期整理它的「健康狀態」？

這些才是你在管理廣告資產時，真正該關心的事。素材好不好，當然會影響點擊率；轉換文案有沒有寫中需求，也會影響購買意願。但決定你能不能跑得久、跑得穩的關鍵，不在文案那端， 而在你手上有沒有一組可以穩跑 90 天以上的受眾樣本池：你到底能不能讓像素妥妥的七天收到50次轉換，哪怕不是靠廣告？

如果你連這個基礎都做不到，或是你的業態本來就很難做到七天五十次轉換，那你就得更積極的單純靠興趣跟素材來拼轉換，而要減少 ASC 的依賴。因為素材再好，也只是一把好刀；但如果你連「要打哪一場仗」都沒想清楚，那這把刀只會一場場被磨鈍，最後連預算都救不了它。

廣告不是越來越難，而是你要像產品經理一樣去驗證用戶

所以不是廣告變難了，是你必須開始像一個產品經理一樣，重新思考你要「給誰看」這件事。如果你到現在還在靠興趣標籤猜受眾，還在想「怎麼把設定選對一點」，那廣告效益只會越來越差，預算也會越燒越快。不是因為你不努力，而是因為你還在用「廣告投手的舊邏輯」，在應對一個早已進入訊號經濟的演算法時代。Facebook 廣告早就不是「設定後丟出去、等人來買」的年代了，現在的遊戲規則是：

你要用數據去驗證誰會買，用素材去對話他們的需求，用輪替機制建立一池會長大的受眾資產。

你要用訊號，給演算法方向。你要用轉換，而不是互動，來決定素材的去留。你要的，不是廣告點得漂亮，而是廣告結得出現金流。所以，成效差不是因為你不會操作，而是你還沒開始，像一個產品經理那樣，去驗證你的用戶是誰、為什麼買、還能買多久。你會發現，當你願意這樣做，廣告就不再是憑感覺的賭局，而是一套能複製的、能放大的、真正穩定的營收引擎。