🧠 Meta 如何找到「最可能购买」的人？

——三层选人逻辑解析（2025 Andromeda 时代）

在 2025 年，Meta 的广告选人逻辑已经从“人工定向时代”彻底进入“系统自动判断时代”。
受众不是你选出来的，而是系统“算出来”的，调整了新算法和广告策略。

很多投手都会问：

“ASC 都不设定向了，那系统到底是怎么选择受众的？”
“为什么同样预算，有的账户能精准找人，有的却疯狂乱花？”

想真正搞懂投放，必须理解 Meta 的 三层选人逻辑。

今天，我们把 Meta 的底层原理拆开，一层一层讲清楚。

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🔍 第一层：大池子（Macro Pool）——系统能触达到的所有人

在 ASC / Advantage+ 时代，你不再手动选兴趣。
系统会基于：

• 你的国家/地区
• 广告政策限制
• 年龄范围（你的设定）
• 平台行为全局模型
• 用户最近 24 小时内的“购买倾向得分”

直接从最大的人群池开始触达。

这个阶段的逻辑是：

🧩 尽可能让系统自由探索，不人为画圈，给算法最大空间找潜在转化者。

👉 为什么不建议强加兴趣？
因为兴趣=人为画小圈子，很多“真正会买的人”你根本选不出来。

系统的大池子才是广告效果的基础。

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🧬 第二层：相似行为层（Behavior Layer）——根据行为特征筛选出“高价值倾向人群”

在大池子中，系统会利用海量行为信号来筛选可能转化的人。

主要包括：

✔ 1. 最近购物行为

• 最近 7 天是否看过类似商品？
• 是否有主动搜索行为？
• 是否频繁浏览相关类目？

✔ 2. 品牌交互行为（尤其重要）

• 是否看过你或竞争对手广告
• 是否与内容互动过（点赞 / 收藏 / 评论）

✔ 3. 站外信号

Meta 现在会读取 外部数据源（CAPI + 第三方购物行为数据），包括：

• 访问网站频率
• 购物站点历史转化
• 加购/收藏/浏览动作

✔ 4. 高价值购买行为（HVA）

例如系统会重点标记：

• 经常购买新品
• 平均订单金额较高
• 在电商类广告中转化频率高

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📌 重点来了：

系统并不是“找到所有可能的人”，
而是：

🎯 找到近期最可能发生转化的人，并排出排序优先级。

行为层就是“排队机制”。

越接近转化行为的人 → 越早被广告触达。

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🎯 第三层：信号反哺层（Signal Layer）——由广告主的“信号质量”决定最终选人精准度

这是投手最容易忽略、但最关键的一层。

系统只会倾斜给那些信号质量高的广告主：

• ⭐ Pixel 事件完备
• ⭐ CAPI 2.0 匹配率 ≥70%
• ⭐ 落地页速度快
• ⭐ 高质量真实购买数据（ROAS 不是目的，是信号）

这就是：

🧠 你的信号越清晰 → 系统越能准确找到你要的那群人。

信号层决定三件事：

✔ 1. 系统能否正确识别“高质量样本”

如果你的数据脏、乱、不准，系统就不知道哪些人是真正的购买者。

✔ 2. 系统能否把样本扩展到“类购买人群”

Andromeda 的核心就是 Lookalike 自动扩散算法，
但它需要干净、高价值的样本才能工作。

✔ 3. 广告能否进入“优质流量位”

弱信号 → 系统不给你优质用户 → CPM 升高 → CTR 降低 → CVR 崩溃。

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🧠 三层选人逻辑总结图

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🏁 最终结论：谁能控制信号，谁就能控制投放

Meta 的选人逻辑不是“圈出来”的，而是“算出来”的。

三层逻辑决定了广告能否跑起来：

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🔹 第一层：大池子

→ 给系统“空间”，不人为限制。

🔹 第二层：行为选人层

→ 系统根据用户行为判断“谁最可能买”。

🔹 第三层：信号反哺层（最重要）

→ 广告主的信号质量，决定系统是否能精准找到受众。

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📌 你该怎么做？

① 不乱加定向、兴趣、条件

减少人为干预，让系统自由探索。

② 做好信号（最容易被忽略）

• Pixel 事件全
• CAPI 匹配率高
• 真实购买数据干净
• 落地页快
• 表单/ATC/InitiateCheckout 信号完整

③ 素材多样化（系统要样本）

不是你喜欢什么，而是系统要什么。

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广告三阶段 × 三层选人逻辑

——为什么前期烧钱，中期稳定，后期衰退？

Meta 的广告从来不是线性的，而是一个 “不断筛人 → 扩人 → 换人” 的动态过程。

这三层逻辑（大池子 → 行为层 → 信号层）
会在广告生命周期内产生 完全不同的数据表现

📍 阶段一：前期（Day 1–3）＝ 大池子探索期

系统刚开始投放时，它会：

• 先进入“大池子”最大化探索
• 广撒网，测试不同人群
• 测试素材、受众、位置、时段
• 测试哪些人对广告有反应
• 测试你的“信号是否干净”

🧪【你会看到的数据现象】

（几乎每个 ASC 广告都是这样）

指标	前期表现	原因
CPM	偏高	系统不敢给你优质流量位
CTR	不稳定、波动大	素材在被测试
CPC	偏贵	点击还没被“优先用户”接管
ATC	少或不稳定	样本还不够
CVR	极低	行为层模型未建立
订单	偶有，但不准	随机性强

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📝【前期你该做什么？】

✔ 1. 不动结构、不动定向、不动预算

前 72 小时千万不要动。

动一下 = 全部重新学习。

✔ 2. 准备足够的素材

因为正在测试，
素材太少 → 受众突破不了行为层。

✔ 3. 确认信号层是否健康

尤其 CAPI 匹配率、事件触发率。

✔ 4. 不要用 ROAS 判断前期成败

前期 ROAS 只是“随机捡漏”，没有预测价值。

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📍 阶段二：中期（Day 3–14）＝ 行为层成型期（最关键）

当系统完成初步探索后，会进入“筛选阶段”：
开始用 行为层 的逻辑找“最可能买的人”。

系统会：

• 聚焦互动强、点击高、停留长的人
• 优先触达近期有购物意向的用户
• 基于你的前期样本“复制相似人群”
• 逐渐排除无价值受众
• 逐渐降低 CPM
• 提升 CVR

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🧪【你会看到的数据变化】

指标	表现趋势	解读
CPM	逐渐下降	已获得更优质流量位
CTR	越来越稳定	行为层筛掉“低质量人”
CPC	明显下降	优质用户占比增加
ATC	开始明显增长	行为层找到了购物群体
IC / Purchase	稳定出现	系统开始“复利放大样本”
ROAS	爆发式攀升	高质量样本形成

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📝【中期你该做什么？】

✔ 1. 保持预算稳定（让系统放大样本）

建议每次涨幅≤20%，
否则系统会重新找人 → 行为层乱。

✔ 2. 补充素材，但不删素材

删除素材 = 样本池被砍掉一部分。

补素材 = 扩大行为层可识别的人群类型。

✔ 3. 开始监控 Landing Page / CVR

行为层带来的是“高意向用户”，
但最终成交要靠落地页。

✔ 4. 观察信号层是否稳定

尤其

• ATC → IC → PUR 的完整链路
• CAPI 匹配率是否上升
• 转化事件是否准确

中期决定整个广告能不能爆。

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📍 阶段三：后期（Day 14+）＝ 信号反哺期（衰退 or 稳定）

当广告跑到两周以上，
系统会进入“信号反哺”阶段：

🔹 如果信号好

系统会：

• 提升高价值用户占比
• 自动拓宽到“类购买人群”
• 稳定流量、降低成本
• ROAS 越跑越稳

🔹 如果信号不好

系统会：

• 无法继续找到相似购买者
• 强行扩散到“泛用户”
• CPM 上升
• CTR 下滑
• ATC 减少
• ROAS 崩盘
• 进入衰退周期（自然现象）

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🧪【后期数据现象】

指标	如果信号好	如果信号差
CPM	稳定或更低	持续上升
CTR	高且稳定	波动下降
ATC	持续稳定增长	下降
IC / PUR	数量稳定	下滑明显
ROAS	越跑越稳	断崖式下降

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📝【后期你该做什么？】

✔ 如果表现好 → 持续放量

• 以 10–20% 的幅度加预算
• 增加素材，维持学习
• 做 1–N 小结构扩容

✔ 如果进入衰退 → 按以下顺序处理

① 优先换素材

素材 = 样本的入口
入口枯竭 → 全部崩

② 检查信号

• 落地页是否变慢
• 支付流程是否异常
• CAPI 匹配率是否下滑
• 是否出现“事件重复、脏数据、假订单”

③ 不要动受众（最容易犯的错）

衰退不是受众的问题，是信号的问题。

④ 必要时重建一个同结构系列（克隆）

新系列 = 新数据流入
让系统重新建立健康模型。

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🚀 三阶段动作总表（直接带走）

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🎯 总结：

系统选人的三层逻辑不是静态的，而是动态演化的：

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🟦 前期 = 大池子探索 → 数据乱但正常

👉 不动结构、补素材、稳预算。

🟩 中期 = 行为层成型 → 数据变稳变好

👉 扩样本、补素材、优化落地页。

🟧 后期 = 信号反哺 → 决定爆还是死

👉 补素材、查信号、稳预算。

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