Facebook廣告擴量是每一個廣告主的必備工作，但從 到爆量之路卻是困難重重。

那么，后果廣告往往容易遇到瓶頸的原因是什么呢？

1000人中，只有1%的人對產品有興致，那么我只需花一點錢，讓廣告體系幫我找出里面的10個人；如果我現在需要讓體系幫助我找到10000人中的1%，那就會變得非常繁瑣：

1、機器學習變得越來越困難；

這樣的工作對于體系來說就更難了，需要時間去逐個曝光所有的用戶，而且在擴容期間，體系學習可能總是給9900那部分的人曝光，沒有發覺可以轉換的100個人，這就是我們常說的體系機器學習中的不穩固因素。

2、市場上尋找這1%以上的人不只是你，還有很多競爭者；

每個人都在10000的人里面尋找那100個人，在用戶點擊廣告之前，廣告就會互相競爭；在用戶點擊廣告之后，產品的折扣力度，價錢，網站的用戶體驗，都會影響這100名用戶的轉化。

簡而言之，可以懂得為我們常說的“內卷”，每個人的盤子數目都增長了，但每個人都在搶同一批用戶，廣告主們花同樣的預算，對同一批客戶進行曝光，不僅成本上去，對于廣告素材質量，品牌知名度，網站的轉化率都是完整不同的要求。

因此，面對擴容帶來的數據波動，需要我們的優化師從波動中尋找新的增加點。

廣告業是實打實的出售，展現產品的賣點和價錢優勢等，其實都是為了增進用戶下單，把產品賣出去，所以能發生銷量的廣告都是好廣告，更關鍵的是，賣家要從廣告后臺的后臺數據層面，找出我們的廣告為什么會有好的后果，并把我們廣告的優勢擴展到爆。

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