聊透 Twitter 广告的 AI 推荐：怎么让用户感觉“这广告懂我”而不是“这广告在盯我”

说真的，你有没有过这种体验？刚在微信里跟朋友聊完想去露营，打开 Twitter 刷了不到五分钟，一条接着一条的帐篷、睡袋、防潮垫广告就怼到脸上了。那一瞬间，你是什么感觉？是“哇，好方便，正是我需要的”，还是心里咯噔一下，觉得“怎么又被偷听了”？

这就是我们今天要聊的核心问题。在 Twitter（现在应该叫 X 了，但咱们还是习惯说 Twitter）做广告，AI 个性化推荐技术已经成了标配，它强大到让人害怕。但用得好和用得差，效果简直是天壤之别。用得不好，就是花钱买骂名，把用户推得越来越远；用得好了，用户不仅不反感，甚至会感谢你的广告给他提供了价值。

这篇文章不想跟你扯那些虚头巴脑的理论，咱们就用大白话，像朋友聊天一样，掰开揉碎了聊聊，怎么才能把 Twitter 的 AI 推荐玩明白，真正提升用户体验，让你的广告不再是“骚扰”，而是“服务”。

第一部分：先搞懂 AI 推荐的“脑子”是怎么长的

想让 AI 听话，你得先知道它在想什么。别把它当成一个冷冰冰的程序，你可以把它想象成一个特别会察言观色、但有点“一根筋”的实习生。

AI 这个实习生，只认数据不认人

它每天的工作就是疯狂地“看”数据。用户点了什么赞、转发了什么内容、关注了谁、在哪些帖子下面停留了超过三秒钟、甚至是他搜索过的关键词……所有这些行为，在它眼里都是一串串代码。它通过分析这些代码，给用户画了一个“像”。

比如，一个用户最近频繁互动关于“新能源汽车”、“特斯拉”、“充电桩”的帖子，AI 就会给他打上一个标签：“高意向新能源车潜在买家”。然后，当你投放了一条关于新款电动车的广告，AI 就会精准地把这条广告推到他面前。

这是它的基本功，也是它最强大的地方。但问题也恰恰出在这里：它太“客观”了，客观到没有感情。它只知道用户可能对新能源车感兴趣，但它不知道用户上周刚提了一辆车，或者他只是在帮公司做调研。这种“信息差”就是我们优化用户体验的第一个切入点。

用户想要的，其实是一种“巧合”

我们来做一个思想实验。想象一下两个场景：

场景A： 你正在 Twitter 上看一个科技博主的评测，突然，旁边信息流里插了一条广告，是你最近正在关注的一款手机，广告文案还正好解决了你对这款手机续航的一个疑虑。你什么感觉？“嘿，有点意思，正好是我关心的。”

场景B： 你昨天搜索了一下“痔疮膏”，今天 Twitter 就开始给你推送各种肛肠科医院的广告。你什么感觉？“卧槽，太变态了，赶紧拉黑！”

看到了吗？用户不反感广告，用户反感的是“被冒犯”。成功的 AI 推荐，是让用户感觉这是一场“美丽的邂逅”，是一个“巧合”，是“我刚好需要，你刚好出现”。而失败的推荐，就是赤裸裸的“我知道你的秘密，我要利用它”。

所以，我们所有技巧的核心，都应该是围绕着如何制造这种“巧合感”，如何避免“冒犯感”。

第二部分：实战技巧——让 AI 推荐变得“高情商”

理论聊完了，上干货。下面这些技巧，是我从无数次投放和观察中总结出来的，有些是反直觉的，但效果真的好。

技巧一：别只盯着“行为”，要猜测“意图”

这是最重要的一点。大多数广告主只看行为数据，比如用户点击了什么。但一个成熟的营销者，要去思考行为背后的“意图”。

• 行为： 用户搜索了“Python 教程”。
• 初级意图猜测： 他想学编程，给他推编程课。
• 高级意图猜测： 他可能是想转行做数据分析师，或者想做副业接单。那给他推的课程，文案就不应该是“从零开始学 Python”，而应该是“Python 数据分析实战：让你在职场脱颖而出”或者“掌握 Python，开启你的高薪副业”。

在 Twitter 广告后台，你可以利用“关键词定位”和“兴趣定位”的组合。但不要只选那些宽泛的大词。去 Twitter 的搜索框里，看看和你产品相关的话题下，用户都在问些什么问题。把这些问题里的高频词，变成你的定向关键词。

比如你是卖降噪耳机的，别只定位“科技爱好者”。你可以去搜“飞机噪音”、“办公室同事太吵”、“通勤地铁”，把这些具体场景的抱怨词作为关键词。当 AI 把你的广告推给一个正在抱怨“办公室太吵”的用户时，这就不叫广告，这叫“雪中送炭”。

技巧二：给 AI “喂”高质量的种子用户，而不是“大杂烩”

Twitter 的广告后台有一个强大的功能，叫做“Lookalike Audiences”（相似人群扩展）。你上传一个你现有的客户列表（比如 1000 个购买过你产品的用户邮箱），AI 会去 Twitter 的用户池里，找到和你这 1000 人行为特征最相似的 100 万、200 万人。

这里有个巨大的坑。很多人直接把所有客户都传上去了，包括那些只买过一次、再也没来过的，甚至给过差评的。这样 AI 找来的“相似人群”，质量会非常差。

正确的做法是：

1. 筛选你的“天使用户”： 从你的客户数据库里，找出那些复购率高、客单价高、在社交媒体上活跃、给你做过正面评价的用户。把这群人的邮箱打包上传。
2. 让 AI 学习“好学生”： 当你用这群“天使用户”作为种子去扩展相似人群时，AI 就会拼命去寻找和这群“好学生”相似的人。这样找来的新用户，不仅画像精准，而且天生就更有可能成为你的忠实用户。

这个动作，相当于你亲自给 AI 上了一堂“什么是好用户”的培训课。你教得越精细，它给你找的人就越靠谱。

技巧三：广告创意要“千人千面”，但要有个“主心骨”

个性化推荐，不光是推荐的“人”要准，广告本身也要“个性化”。但这不代表你要为每个人做一个广告，那不现实。我们可以用“模块化”的思路来做。

举个例子，你是一个在线教育平台，推广一门数据分析课程。

你看，核心产品都是“数据分析课”，但针对不同人群，我们调整了标题、文案的切入点和行动号召。Twitter 广告支持动态创意优化（DCO），你可以上传多个标题、多个文案，让 AI 自动组合，然后根据数据反馈，自动把表现最好的组合推给对应的人群。

这就像一个高情商的销售，见到学生聊就业，见到白领聊效率，见到中年人聊转型。话术不同，但卖的东西一样。

技巧四：利用“实时性”，抓住稍纵即逝的需求

Twitter 是什么？是“地球的脉搏”。它的最大优势就是“快”和“新”。很多事件是 Twitter 上先发酵，然后才传到其他平台的。这给了我们一个绝佳的机会：实时营销。

怎么做？

建立一个“关键词监听列表”。这个列表里不仅有你的品牌词、竞品词，还要有行业相关的场景词、痛点词。

比如你是卖旅行用品的，你可以监听“说走就走”、“旅行攻略”、“XX 地（你的目标市场）天气”等词。当某个地方因为某个网红视频突然火了，或者天气预报说那里天气绝佳时，相关的关键词讨论量会瞬间飙升。

这时候，你的 AI 广告系统要能迅速反应。你可以提前设置好一套广告素材，一旦监测到某个关键词热度异常，就立刻启动投放。文案可以这么写：“看到大家都在讨论去 XX 地，你的行李箱准备好了吗？这款便携折叠水壶，旅途中喝上一口热水太重要了。”

这种广告，用户不仅不会反感，还会觉得你“很会玩”、“懂生活”。

技巧五：别忘了“负面反馈”是金子

用户在你的广告下留言说“太贵了”、“没兴趣”、“别给我推了”，这绝对是坏事吗？不，这是宝贵的用户数据，是金子。

一个成熟的广告投放策略，必须包含对“负面反馈”的快速响应机制。

• 快速排除： 一旦有人留言说“别给我推了”，立刻把他加入你的广告排除列表。这不仅是尊重用户，也是在帮 AI 优化，告诉它“这类人不喜欢，下次别找了”。这能帮你节省大量预算。
• 分析原因： 如果很多人都在说“太贵了”，那说明你的定价或者价值传递出了问题。是产品本身定价过高，还是广告没能体现出它的价值？你需要调整的可能不只是广告，而是产品策略或营销信息。
• 变废为宝： 对于那些提出具体问题的用户（比如“这个功能有吗？”），如果产品确实有，可以回复他，并告诉他“感谢关注，这个功能是有的，点击链接查看详情”。这种公开的、真诚的互动，比任何广告都更能赢得潜在客户的好感。

把负面反馈看作是用户在帮你做“用户访谈”，而且是免费的。善待它们，你的产品和广告会迭代得越来越快。

第三部分：一个完整的操作流程（SOP）

说了这么多，我们来串一下，形成一个可执行的流程。

第一步：用户分层与洞察（投放前）

1. 梳理你的核心用户，至少分出 3 个典型人群（比如：价格敏感型、品质追求型、尝鲜体验型）。
2. 为每个人群，去 Twitter 上“潜伏”几天，看看他们真实在讨论什么，用什么词，有什么抱怨。
3. 整理出针对每个人群的“关键词库”和“痛点库”。

第二步：搭建广告金字塔（投放中）

1. 顶层（品牌认知）： 用 Broad（宽泛）定位，不设过多限制，让 AI 自由探索，目标是最大化曝光。素材用品牌故事、价值观类的内容。
2. 中层（兴趣/意向）： 用我们上面提到的“意图关键词”和“Lookalike”人群。素材用场景化解决方案、产品核心卖点。
3. 底层（转化）： 针对已经和你互动过（比如看过视频、访问过网站）的用户进行重定向（Retargeting）。素材用限时优惠、用户好评、紧迫感文案。

第三步：动态优化与迭代（投放后）

1. 每天查看广告报告，重点关注“负面反馈率”和“单次转化成本”。
2. 每周进行一次 A/B 测试，测试新的标题、新的图片、新的文案组合。
3. 每月复盘一次，看看哪个人群的 LTV（生命周期总价值）最高，然后把预算向这群人倾斜，并用他们来创建新的 Lookalike 人群。

这个流程的核心，就是把 AI 当成一个需要引导和训练的伙伴，而不是一个全自动的印钞机。你投入的思考和数据越精准，它给你的回报就越丰厚。

归根结底，技术是冰冷的，但营销可以是温暖的。在 Twitter 这个充满活力的平台上，用好 AI 推荐，关键不在于技术本身有多牛，而在于你是否愿意多花一点心思，去理解屏幕对面那个活生生的人。当你真正开始为用户的体验着想时，你会发现，最好的广告，就是那些看起来不像广告的广告。这事儿，值得我们一直琢磨下去。