聊点实在的：做Facebook营销，到底怎么把人分层才不算白费力气？
说真的，每次看到那些“Facebook营销圣经”、“爆单秘籍”，我头都大。理论一套一套的，真到自己上手发广告，发现钱烧得比谁都快，转化率却像死了一样。问题出在哪儿？大概率是你把所有人都当成一种人在看。你对着刚认识你品牌的人喊“大哥，买一个吧”，又对买过三次的老客户发“新客专享”，这不就是对着和尚卖梳子，纯属瞎折腾嘛。
所以，今天咱们不扯那些虚头巴脑的“品牌心智”，就聊点最基础也最核心的——受众分层。这玩意儿说白了，就是把你的客户当成不同性格、不同需求的人来对待。而做这件事的工具，Facebook后台里一抓一大把，选哪个、怎么用，这才是关键。
别被工具绑架了，先搞懂你要分什么“层”
在冲进后台点点点之前，咱们得先拿张纸（或者打开个Excel也行），琢磨一下你手里的客户到底能分成几类。这事儿不想清楚，工具再牛也是白搭。这就好比你要请客吃饭，得先知道请的是爱吃辣的、爱吃甜的，还是压根不吃辣的。
通常来说，一个电商或者卖服务的，客户基本跑不出这三个圈：
- 泛人群（Broad Audience）： 这帮人可能刚在你帖子下点了个赞，或者看了你两秒视频，但压根没去过你网站。他们对你有点好奇，但仅此而已。对他们，你的目标是“刷脸”，让他们记住你这牌子是干嘛的。
- 意向人群（Warm Audience）： 这部分人就熟多了。他们可能访问过你的产品页，甚至加购了但没付款，或者关注了你的主页。他们已经把脚迈进你家门槛了，就差你伸手拉一把。
- 核心资产（Hot Audience）： 这就是你的老客户、已经成交的用户。他们是你的铁杆粉丝，是你利润的主要来源。对这帮人，你的目标是“维护感情”和“挖掘二次价值”。
搞清楚这三层，我们再来看工具。Facebook的工具箱就像个大超市，每个工具都有自己的用处，千万别拿菜刀去拧螺丝。
第一梯队：Facebook原生工具，免费又好用
很多人一上来就想着买第三方数据，其实Facebook自带的功能已经足够强大了，而且是免费的。这些是地基，必须玩得滚瓜烂熟。
1. 自定义受众（Custom Audiences）：你的私有金矿
这个工具是所有分层玩法的核心。简单说，就是把你已经有的数据“喂”给Facebook，让它帮你找到这些人，或者把这些人从你的广告投放里“摘”出去。
它能干这几件大事：
- 网站访客（Website Visitors）： 这是最常用的。你可以把过去30天访问过你网站的人拉出来，也可以专门圈出那些“加购未付款”的人。对后者，你完全可以做一个专门的广告组，文案就写：“嘿，购物车里的宝贝还在等你呢，给你打个95折？”
- 客户名单（Customer List）： 如果你有老客户的邮箱或者电话号码（比如从Shopify后台导出来的），直接上传。Facebook会匹配上他们的账号。这招太狠了，你可以精准地给老客户推新品，或者做忠诚度计划。
- 应用活动（App Activity）： 如果你是做App的，这个就很有用。比如给那些“注册但没完成新手引导”的用户推个教程广告。
- 互动受众（Engagement Audiences）： 这个经常被忽略，但真的好用。你可以圈出“过去180天内和你任何FB/IG帖子互动过的人”，或者“看过你视频超过15秒的人”。这些人都是对你内容感兴趣的，属于高潜。
怎么用？ 记住一个原则：排除法。比如你在拉新，那就把“已购买客户”这个自定义受众排除掉。别傻乎乎地把钱花在已经买过东西的人身上，除非你是想让他们复购。
2. 类似受众（Lookalike Audiences）：老天爷赏饭吃的神器
如果说自定义受众是“守”，那类似受众就是“攻”。它的逻辑很简单：你告诉Facebook，“嘿，这是我最好的那帮客户（比如消费超过100美金的），你去帮我找找，全世界还有哪些人跟他们长得像、兴趣像、行为也像？”
Facebook就会基于你提供的“种子用户”的特征，去扩展出一个新的人群池子。
这里面的门道：
- 种子的质量决定一切。 你用“网站访客”做种子，出来的就是泛人群；你用“已付款客户”做种子，出来的就是精准购买人群。我强烈建议你用高质量的种子，比如“过去90天消费超过X元的客户”。
- 比例的选择。 Facebook让你选1%到10%。1%是最像你种子用户的，但量最小；10%是范围最广的，但精准度下降。一般测试阶段，我会从1%开始，如果量太小，再慢慢扩大到2%或3%。10%基本就等于宽泛兴趣了。
3. 核心受众（Core Audiences）：最原始的筛选器
这就是Facebook最基础的定位方式：按地理位置、年龄、性别、兴趣、行为等来选人。在“受众分层”这个语境下，它通常扮演两个角色：
- 作为“种子”的补充： 在创建类似受众时，你可以用核心受众的特征来进一步框定范围。
- 作为“对照组”： 当你用自定义受众或类似受众跑广告时，可以建一个纯靠兴趣定位的广告组作为对比，看看哪种方式ROI更高。
第二梯队：进阶玩法，让分层更精细
当你把上面三个工具玩熟了，会发现有些场景还是不够用。比如，我想给“看了视频但没访问网站”和“访问了网站但没加购”的人发不同的广告，怎么办？这就需要更精细的切割工具。
1. Meta Advantage+ 受众（Advantage+ Audience）：智能时代的“懒人包”
这是Meta最近强推的功能。以前我们是手动划定一个圈，告诉广告系统“你就在这个圈里找人”。Advantage+ Audience反过来了，你给它一个起点（比如你的像素数据），然后告诉它你的目标（比如购买），它就会自己去探索，甚至在你划定的圈之外寻找机会。
它适合分层吗？ 适合，也不适合。
- 适合： 当你没有足够数据，或者想快速起量时。它能帮你省去大量手动设置受众的时间。
- 不适合： 当你想做非常精准的、针对特定人群的营销时。比如你想专门给“加购未付款”的人做一波挽回活动，用Advantage+ Audience反而会把人群搞混。所以，这种精细化的分层运营，还是得用传统的自定义受众。
2. 事件管理工具（Events Manager）里的细分数据
这严格来说不是“受众创建工具”，但它是你做分层决策的“大脑”。在像素后台，你可以看到不同事件（ViewContent, AddToCart, Purchase）的人数、成本。
通过观察数据，你会发现：
- “加购”到“付款”的转化率特别低？那说明你的结账流程有问题，或者你需要针对“加购未付款”人群做一波强力的折扣刺激。
- “浏览”到“加购”的转化率很高？那说明你的产品页很吸引人，可以加大“网站访客”的广告预算。
数据不会说谎，它会告诉你应该把力气花在哪一层人身上。
实战演练：一个完整的分层营销流程
光说不练假把式。我们来模拟一个卖“人体工学椅”的场景，看看这些工具怎么串起来用。
阶段一：拉新（找泛人群）
目标：让尽可能多的人知道我们这把椅子，把他们引流到网站。
- 工具组合： 核心受众（兴趣：办公用品、远程工作、背痛…） + 类似受众（种子：过去180天访问过网站的人，比例设为3%-5%）。
- 广告内容： 痛点视频，“长时间坐着腰酸背痛？试试XX椅子，让你工作一天也精神满满”。目标是视频观看和网站点击。
阶段二：培育（暖化意向人群）
目标：让那些访问过网站、加购过的人下单。
- 工具组合： 自定义受众（网站访客，排除已购买者；加购用户；视频观看超过50%的用户）。
- 广告内容： 产品细节图、用户好评、限时优惠券。文案可以更直接：“还在犹豫？看看这些用户怎么说”、“最后24小时，立减50刀”。这时候要给他们一个立即购买的理由。
阶段三：收割与复购（服务核心客户）
目标：让老客户觉得被重视，并再次购买或推荐给朋友。
- 工具组合： 自定义受众（客户名单，上传已购买客户邮箱）。
- 广告内容： 不再是硬广。可以是“感谢您选择我们，这是您的专属会员折扣码”、“新品预告，老客优先体验”、“推荐朋友购买，双方各得20刀优惠”。这个阶段，情感维系比价格更重要。
你看，通过这三个阶段，不同的人看到了完全不同的广告，体验完全不同。这才是分层的意义。
一些容易踩的坑和我的个人经验
最后，聊点掏心窝子的话。工具是死的，人是活的。在实际操作中，有几个点特别容易让人抓狂。
1. 受众规模太小跑不动
你可能会创建一个非常精细的自定义受众，比如“过去7天访问了产品页A，但没有访问产品页B，且是女性用户”。结果一跑广告，系统提示“受众太小，建议扩大”。这是因为Facebook需要一定的用户基数才能通过它的算法找到转化人群。
我的建议： 初期不要切得太细。先从大一点的受众开始，比如“所有网站访客”，跑起来之后，再通过“受众细分”功能查看是哪部分人贡献了转化，然后针对这部分人建新的精细受众。
2. 忘记更新受众
很多人设置好自定义受众就不管了。比如你设置了一个“过去30天网站访客”的受众，但你的广告系列跑了90天。那么，这个受众里的人可能早就“凉”了，他们已经不属于“近期访客”了。
我的建议： 定期检查你的自定义受众规则，确保时间窗口是有效的。对于类似受众，如果业务有季节性，最好每个季度重新生成一次。
3. 过度依赖类似受众
类似受众是神器，但不是万能药。如果你的种子受众质量很差（比如你之前乱投广告引来一堆薅羊毛的），那么生成的类似受众也会是一群薅羊毛的。
我的建议： 永远把重心放在构建高质量的“种子”上。花时间去维护你的老客户名单，优化你的像素事件，确保你上传的数据都是高价值的。种子好，果子才甜。
说到底，受众分层没有一个标准答案。它更像是一种思维方式，一种“把对的讯息，在对的时间，给对的人看”的持续尝试。Facebook给的工具只是画笔，最终画出什么样的用户旅程图，还得靠你自己去琢磨、去测试、去优化。别怕犯错，多看看后台的数据，它会告诉你下一步该往哪儿走。
