Ainsworth
很多人把现在 Meta 投放的不稳定，归结为“算法太玄学”“素材太卷”。
但如果把这些现象拆开看，会发现问题并不在于系统失控，而在于：我们还在用旧时代的优化思路，去喂一套已经完全不同的模型。
在仙女座（Andromeda）体系下，投放已经不再是“素材 → 转化”的线性过程，而是一整套围绕用户价值理解展开的系统工程。在上一篇里，我们聊过仙女座的底层算法逻辑- Meta 投放逻辑已变：你过去那套方法，已经跑不动了；这一篇想顺着往下，把几个在真实投放中反复被验证过的点串起来。
01 不是转化，而是做“用户二次价值划分”
在传统广告模型里，事件更多是辅助优化的工具：install、first open、purchase，用来衡量漏斗是否顺畅。但在仙女座算法里，事件本身已经属于价值密度的一部分。系统会结合事件触发率、占比、是否绑定真实价值，对用户进行重新加权和分层。本质上，这是 AI 在做一件事：
对平台用户进行二次价值划分。
可以粗略理解为四类用户：
- A：高粘性、低价值
- B：高粘性、高价值
- C：低粘性、高价值
- D：低粘性、低价值
你想要哪一类？
系统并不会“猜”，它只会根据你提供的行为事件去学习。
如果你的事件只是浅层、模糊、弱相关的行为回调，比如单纯的 install、简单模块点击，系统自然会更容易找到 D 或 A 类用户；但如果你希望模型持续放大 B 或 C 类人群，就必须通过事件，把意愿强弱和价值指向说清楚。
这也是为什么现在单一链路事件越来越难跑。浅层行为决定曝光方向，但深层行为才决定模型是否稳定，以及你能不能跑得久。
02 事件不是越深越好，要“稳定、可学习”
下面结合一个项目的真实投放案例，把上面的逻辑落到实处。
在这个项目中，一开始就围绕 purchase 做价值投放，而是先把产品里的关键模块（转盘、骰子等互动行为）全部拆分打点，并在周期复盘中观察一个问题：
同一个事件，在不同触发倍数下，系统学到的用户是否不同？
于是我们挑选了 3–8 个关键事件，按不同倍数（2 次、3 次、4 次）分别回调测试。
结果发现：
- 24 小时内触发 2 次转盘的用户，留存明显高于大盘（约 5%–7%）。这类用户基本消耗完初始赠送积分，第三次触发需要充值，虽然直接充值率一般，但会话时长明显拉长，第二天更容易回访。由于事件仍属于偏浅层行为，CPI 处在 MAIA 与 purchase 之间，我们将其定义为有效促活型用户，本质上更接近 A → B 过渡人群。
- 48 小时内触发 4 次骰子的用户，充值率已接近普通付费用户，且 CPI 明显低于 VO 大 R，同时掉落大 R 的概率接近 VO。这部分更接近 B / C 类用户。
但最终在放量阶段，我们并没有一味追求倍数更高、链路更深的事件。原因很简单：仙女座极度看重 24 小时内的反馈稳定性。
倍数越高，链路越长，能回调的人群越少，在同等预算下数据波动反而更大，模型学习不稳定。因此在很多阶段，稳定可学习的 2 次事件，比“理论更优”的 3 次、4 次事件更有价值。
事件也不是一成不变的：在 eCPM 大幅波动（如黑五前后）时，可以回退策略；不同国家、不同素材，适合的事件完全不同；等模型稳定后，再逐步拉深、赋值，反而更容易把人群结构推向 B 类。
事件不是产品真理，而是生命周期里的阶段工具。
03 仙女座时代的“第二套算法系统”
在仙女座时代，素材已经不只是为点击服务，而是同时作用于算法系统与社群系统。这部分如果处理不好，前面的事件和人群理解都会被直接“封顶”。
1️⃣ 文案：是社群系统理解你内容的第一入口
很多 app 投放对文案极其随意，甚至直接留空，完全依赖图片或视频拉点击。但互动率低的文案，往往会在 24 小时内触发 AI 内容审查，被判定为低质量或无用内容后，48 小时内可能出现断崖式下跌甚至 0 曝光。标题权重明显高于正文，更适合按受众拆分，而不是一条通用到底。
2️⃣ 图片：决定点击，也决定你是否被系统长期容忍
推荐尺寸（1:1、4:5）的本质是适配 Meta 自有版位。CLS 高但 CVR 低，往往不是素材问题，而是用户预期和最终页不一致。轮播广告在 app 投放中普遍效果一般，本质原因在于广告感过强，钩子不够直接。
3️⃣ 视频：当前最容易被奖励、也最容易被惩罚的形态
9:16 更容易进入 reels，完播率和观看时长是社群系统的重要评估指标。低于 1.5 秒或 3 秒会明显降权，超过 5 秒则更容易获得自然曝光。通过 auto refresh 快速测试钩子，再进行正式制作，是目前性价比很高的素材迭代方式。
在仙女座时代，投放不再是简单的“买量技巧”，而是一套完整的用户价值建模过程：你用事件告诉平台你要什么人，用模型放大行为信号，用素材承载用户预期，再由社群系统决定你是否值得被长期信任。算法决定你能跑多远，但社群规则，决定你能不能一直跑。
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