随着AI技术的日益成熟，数字营销迎来一场技术和逻辑的变革。在海外广告投放领域，借助AI技术驱动算法的Meta A+AC就备受关注。今天，飞书深诺优化团队将基于Meta A+AC的投放经验，帮助品牌获得更佳的广告成效。
理解和认识Meta A+AC
Meta A+AC（Advantage+ App Campaigns）又称进阶赋能型应用广告，是一款基于AI机器学习模型去提高投放效率和广告表现的广告产品，适用于品牌在海外广告投放中提升优化成效、维持稳定表现、简化操作，更高效智能地实现投放目的。
Meta A+AC如何帮助品牌获得“进阶”表现？
飞书深诺优化团队认为，Meta A+AC旨在以更少的投入最大限度提升广告投放表现，可通过机器学习实时进行测试，在受众定位、版位、创意、竞价等模块进行自动探索和学习，并在机器学习的指导下不断优化广告投放，逐渐实现广告价值的最大化，具体表现为以下三部分。
1.创意探索算法：帮助减少创意疲劳，充分发挥广告创意的潜力
Meta A+AC的自动算法可以寻找更多投放机会，同时通过提供版位素材定制（PAC）、多语言动态优化（DLO）、轮播格式、深度链接和创意组合报告等支持，为品牌引入创意体验。
2.简化结构：增加广告在竞拍中的竞争优势
与手动应用广告对比，Meta A+AC可以通过AI驱动的智能机器算法在更多的受众、时段、展示版位等复杂的营销时段中准确把握最佳时机，找准适当的位置，向理想的受众精准投放广告，并且无需手动操作。
3.机器学习模型：以扩大覆盖范围为训练目标
Meta A+AC内置Advantage+展示位置，会在Facebook、Messenger、Instagram 和 Meta Audience Network 上尽可能多的地方向人们展示品牌广告，从而更加灵活地触达更广泛的受众。
Meta A+AC成功案例解读
Meta A/B Test结果表明，在海外广告投放中，Meta A+AC可以有效提升广告表现。Meta A+AC产品也凭借“进阶”转化表现，在飞书深诺大盘的消耗占比从2022年至2024年逐年提升，环比上涨幅度达73%。在出行、社交、阅读、工具类产品中占比较大。
1.工具类客户实操成功案例
测试A+AC搭配MAI/AEO/VO投放，达到效果：
· install数量提升50%
· 事件成本下降33%
· ROI提升20%
2.出行类客户实操成功案例
测试A+AC搭配MAI/AEO/MIAE，达到效果：
· CPI降低65%
· 事件成本下降40%
使用Meta A+AC的常见问题解答
在Meta A+AC和手动应用广告测试中，飞书深诺优化团队建议品牌确保除要测试的变量以外，其他所有变量均应保持一致；不要在对比测试投放中为其他手动广告系列定位相同的国家/地区；避免同时针对同一个国家/地区开展多场拆分对比测试。
如何在海外广告投放中优化Meta A +AC的表现？飞书深诺优化团队有以下几点建议。
1.创意：
保持每2周更新1-2次素材，使用批量修改并尽可能覆盖更多的内容种类、尺寸、格式，在更多版位触达受众。
2.受众：
建议根据预期关键指标对国家/地区进行分组，同时可以考虑针对不同的受众测试新创意；结合使用多种优化类型来扩大受众规模。
3.结构：
为每个业务目标和所定位的国家/地区分组设置一个广告系列；合并优化类型和国家/地区定位都相同的广告系列，避免和手动应用广告重叠。
4.预算：
设置可以支撑每天获得至少7-8次转化的预算，帮助广告系列每周至少达到50次转化，度过学习期。
5.事件：
优化深层事件表现不佳时，可尝试先更改为漏斗上层优化目标/事件帮助数据积累。
飞书深诺优化团队还建议品牌至少为Meta A+AC广告上传至少20+创意素材，减少创意疲劳，帮助创意探索算法寻到更多投放机会，增加覆盖人群，发挥广告创意的潜力。
如果品牌需要Meta A+AC中自定义受众设置，需要在Business Setting中设置想要排除的自定义受众，使用 App 所属 BM 下的账户完成自定义受众的创建后再分享给投放账号。
此外，品牌一旦设置了年龄、地区，将会应用到该 App 下的全部Meta A+AC 广告，普通广告将不受影响。
