Meta算法“更聪明”之后：广告怎么投、内容怎么做？

这两年你可能明显感觉到：兴趣包越拆越细，效果反而越不稳定；同一套人群结构，隔一段时间就“失灵”；广告更像在跟系统博弈，而不是在跟受众沟通。

背后的核心变化可以用一句话概括：Meta 正在把“找对人”的工作交给算法，而把“说对话、给对信号”的责任交给广告主。

过去的投放逻辑像这样：我先选人（兴趣/行为/相似）→ 再给素材 → 再靠数据调人群。现在更像这样：我先给足素材与信号→ 系统自动判断“谁最可能转化”→ 自动分配流量与预算。

所以你会看到两个明显趋势：

1、受众越“宽”，系统越能跑出意外的高转化人群（前提是素材能让系统看懂、能让用户停留）。

 2、素材的差异化和更新频率，逐渐替代“复杂人群结构”成为增长杠杆。

Meta 会根据用户近期行为自动判断转化概率，系统对兴趣标签依赖降低。我们会减少过度拆分，把预算交给算法做更高效的流量分配。

我们能掌控的是：转化目标是否清晰、数据是否干净、创意是否足够多且足够不一样。算法负责‘找对人’，我们负责‘说对话’。”

优化重点从‘改受众’转向‘改创意+改信号’，用创意迭代推动学习与增长，并通过阶段性数据判断放量或收缩。”

1、前2–3 秒必须“抓人”：结果前置、反差对比、痛点直击、强动作镜头

2、更原生、更真实：像内容而不是像广告（口播、实拍、UGC 质感更吃香）

3、提高更新频率：每1–2 周必须有新东西进池，避免素材疲劳导致效率滑坡

总的来说，新算法不是更难了，而是更“系统”了

如果用一句话总结：

Meta 的方向是“自动化找人”，广告主的胜负手是“创意与信号体系”。

别再用“更复杂的人群结构”对抗算法，而是用“更强的内容生产与数据回传”去驾驭算法。