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总结：
1，大部分产品AAA跑的数据并没有特别好，量级占比并不大。
2，小部分产品数据有相对不错的数据，但是似乎都是竞争并不是很激烈的市场。
3，垂直类产品似乎能更好的跑出来数据，但是并不稳定。
以上只是从内部多个产品的简单的一些数据观察，并不代表整体行业数据。当然这些数据也很可能我们投放的方法并不正确，没有找到合适每个产品的投放方法，也可能是本身Facebook在AAA优化过程中的一些局限性。
从现有的数据做下AAA的一些猜想。
1，AAA 主要是在素材的优化上做的更多，人群扩展学习的思路基本没变化，只是从原有的一个ad一个素材，变成了N个素材来学习，并且分别去拓展学习人群。可以理解成一个加强版的动态素材广告。
2，用户画像足够精准，导致了AAA非常容易在垂直产品跑起来，但是同时由于画像精准导致同类竞品多的时候AAA受到竞品价格影响非常大。
3，AAA的投放再人群拓展学习上应该是会比常规1个素材的ad要广泛，稳定性理论上是强于常规的单素材广告，但是如果产品足够垂直，素材也单一的情况下并不能让AAA发挥作用。
4，用户受众宽泛的产品理论上应该是比较适合跑AAA的，不容易受到其他竞品的影响，但是素材内容可能应该考虑更多元化，方便系统从不同方向去学习到不同人群。
FB本身的用户定位就是比较精准的，系统在展示到转化的比例非常高，人群细分也非常严重，产品会很精准的投放到需要的人群，但是这也导致了如果竞品多的行业，小盘子区域或者产品类型只要有一个狗大户把价格出的足够高的时候同行都要完蛋，所以哪怕AAA的算法（优化素材+人群曝光）再牛逼，只要有一个狗大户出现，其他人尤其是出价没优势或者素材垃圾一点只能被这些大户挤兑死。
后面应该考虑的一些优化思路：
1，包含垂直类产品，也需要尽可能的拆分到多个方向的素材，搭配多个方向的文案，方便系统从不同方向去学习到不同的人群。具体不确定是3个，4个或者更多？也许需要多测试。
2，同一个ad内要拆分吸量（骗一点）的素材核心素材组合到一起和放到一起来测试，观察是否会被骗量素材拿走绝大部分曝光。
3，替换广告内不曝光的素材。
4，遇到掉量的时候是否及时提高价格（尤其是垂直产品），以及逐步缓慢提高预算。
封面作者：面条
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作者：何俊杰 来源：何俊杰
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