平台算法更新会影响广告效果吗？

这个问题，我猜每个在Twitter（现在叫X）上投过广告，或者只是单纯想让自己的内容被更多人看到的人，都曾在心里问过自己无数遍。答案是肯定的，而且影响比我们想象的要大得多。但这事儿吧，又不是一句简单的“会”或者“不会”就能说完的。它更像是一场你和平台之间，永不停歇的“猫鼠游戏”。平台是那只猫，它总想变得更聪明，把最好的“奶酪”（也就是用户注意力）留给它认为最优质的内容；而我们，就是那些想拿到奶酪的老鼠，得不断学习新的路线图。

我刚开始玩Twitter的时候，那时候的算法，怎么说呢，简单得可爱。你发条推文，只要你的好友关注了你，或者你买了点推广，基本上就能被看到。那时候的广告效果，简单粗暴，花钱就能听个响。但现在不一样了，整个环境都变了。平台的每一次算法更新，对我们来说，都是一次“地震”。它不只是调整几个参数那么简单，它是在重新定义“什么才是一条好推文”。

算法到底在“看”什么？

要搞懂算法更新为什么会影响广告效果，我们得先换个位，站在算法的角度想一想。如果你是Twitter的算法，你的核心任务是什么？是让尽可能多的用户在你的App里待得更久。用户待得越久，平台能展示的广告就越多，赚的钱也就越多。所以，你的所有决策都必须围绕这个核心目标。

那么，什么样的内容能让用户待得更久呢？费曼学习法告诉我们，最好的理解方式就是把它讲出来。那我们就试着把算法想象成一个有点强迫症的餐厅经理。

• 它首先关心的是“翻台率”（用户的停留时间）：一条推文如果能让用户停下来，阅读、思考，甚至花时间看底下的评论，那这条推文在算法眼里就是“好菜”，因为它让客人（用户）在餐桌（平台）上坐得更久了。
• 它关心“回头客”（用户留存）：如果用户因为看到了高质量的内容（无论是有机内容还是广告），第二天还想打开Twitter，那算法就会认为它推荐对了。所以，它会倾向于把那些能带来正面体验的内容推送给更多人。
• 它讨厌“差评”（负面反馈）：如果一条广告被很多人点“不感兴趣”，或者直接隐藏、举报，那算法就会给这条广告打上一个差评标签。下次再想获得曝光，成本就会变得非常高，甚至直接被“打入冷宫”。

所以，每一次算法更新，本质上都是这个“餐厅经理”在升级他的评分系统。他可能今天觉得“安静吃饭的客人”更重要，明天又觉得“热闹讨论的客人”更能带动气氛。我们作为广告主，就得时刻盯着他的喜好变化。

从“参与度”到“相关性”的悄悄转变

我记得特别清楚，几年前，Twitter算法特别看重“参与度”，也就是点赞、转推和回复的数量。那时候，很多广告主（包括我自己）都沉迷于制造“爆款”。我们想尽办法让文案更有噱头，图片更抓眼球，就为了骗一个赞或者一个转推。效果确实有，短期内数据很好看。

但后来，算法开始变得“聪明”了。它发现，很多高参与度的内容，和用户真正想要的东西并不匹配。比如一些煽动性的言论，或者纯粹为了博眼球的“标题党”。用户点进去一看，发现内容货不对板，会很失望，久而久之就不想再用这个平台了。

于是，算法的重心开始向“相关性”和“用户满意度”倾斜。它不再只看你这条推文获得了多少互动，它更关心：

1. 看到这条广告的用户，是不是真的对这个产品感兴趣？
2. 用户点击广告之后，在你的网站上停留了多久？有没有完成购买或者注册？
3. 这条广告是否给用户带来了困扰，比如被太多人举报？

这个转变是致命的。以前，你可以用一个有趣的GIF配上一个不相干的产品，就能拿到很多赞。现在，如果你的广告点击率很高，但落地页跳出率也一样高，算法就会判定你的广告“体验不佳”。它会认为你在“欺骗”用户点击。结果就是，你的广告成本会飙升，曝光量会断崖式下跌。这就是算法更新带来的直接后果——它惩罚了那些只追求表面数据，而不注重真实转化的广告。

一次真实的“算法地震”经历

我想分享一个我自己的小故事。大概在2021年，Twitter推出了一次重大的算法更新，主要强调“健康对话”。当时我正在为一个知识付费的产品做推广。我的广告文案一直很直接，比如“想提升自己吗？点击这里学习XXX技能”，配合一张精美的海报。这套打法用了快一年，效果一直很稳定，转化成本也在可接受范围内。

更新一来，天塌了。广告的CPM（千次展示成本）直接翻倍，但转化率却掉了一半。我当时完全懵了，以为是自己的广告素材出了问题，或者竞争对手突然变多了。我疯狂地换文案、换图片、调整受众，折腾了两个星期，毫无起色。

后来，我静下心来，重新去读Twitter官方发布的那篇关于“健康对话”的更新说明。里面提到了几个关键词：“有价值的对话”、“原创性”、“建设性”。我突然意识到，我的广告文案，虽然直接，但它是一种“单向输出”，它没有邀请用户参与，没有提供任何对话的价值。它就像一个在街上大声叫卖的小贩，而算法现在想要的是一个能和路人聊起来的社区朋友。

我做了一个大胆的尝试。我把广告完全改了。文案变成了：“大家在学习新技能时，遇到的最大障碍是什么？是坚持不下去，还是找不到好老师？评论区聊聊，我抽3位送一份学习资料。” 海报也从产品图换成了一张我正在看书的真实照片。

结果呢？这条广告的互动率高得惊人，评论区里全是真实的用户故事。虽然直接的购买链接放在了评论置顶，点击率看起来不如以前的硬广，但最终的转化率和用户质量却远超之前。更重要的是，广告的CPM降下来了。这次经历让我明白，算法更新不是要为难我们，它是在逼着我们这些广告主，去做真正对用户有价值的事情。你必须从“我要卖东西”的思维，转变为“我能为你提供什么价值，顺便卖点东西”。

面对算法更新，我们能做什么？

说了这么多，那到底该怎么办？难道每次算法更新，我们都得像无头苍蝇一样乱撞吗？当然不是。与其追逐算法的每一次微小变动，不如建立一套能应对任何变化的底层逻辑。这套逻辑的核心，就是永远把用户体验放在第一位。

下面是我总结的一些心得，算不上什么金科玉律，但确实是在一次次“被教育”后得出的经验。

1. 把广告当成内容来做

这是最重要的一点。在今天的社交媒体上，广告和内容的界限已经越来越模糊了。用户刷Twitter是为了看有趣的信息、了解新鲜事，而不是为了看广告。所以，你的广告必须伪装成一条“值得被看到”的推文。

• 讲个故事：不要一上来就卖东西。你的品牌有什么故事？你的产品解决了谁的什么问题？用叙事的方式把它讲出来，人们更容易接受。
• 提供价值：你的广告能不能给用户带来一些即时的好处？比如一个行业洞察、一个实用的小技巧、一个能解决他当下困惑的答案。先给予，再索取。
• 保持真实：别用那些一看就是Stock Photo的图片，也别说那些假大空的口号。用你自己的话，说你自己的事。真实感，是建立信任的第一步。

2. 拥抱视频，尤其是原生视频

几乎所有的平台算法，现在都在不遗余力地推动视频内容，Twitter也不例外。原生上传的视频（不是YouTube链接）在信息流里会获得更高的权重。算法认为视频能承载更丰富的信息，更能吸引用户停留。

但这里的视频，不是让你去做一个好莱坞大片。一段15-30秒的手机竖屏视频，展示你的产品如何使用，或者你的团队成员在做什么，效果可能比一张精修的产品图好得多。关键是原生和真实。

3. 深度利用Twitter Pixel和转化追踪

这一点非常技术，但至关重要。算法更新后，它变得更加依赖第一方数据来优化广告投放。Twitter Pixel就是你网站和Twitter之间的“数据线”。

你必须确保它正确安装，并且能追踪到关键的转化行为，比如“加入购物车”、“完成支付”、“填写表单”等。当算法知道了哪些用户在你的网站上完成了这些动作，它就能利用这些数据，去找到更多和他们相似的人。这叫“Lookalike Audience”（相似受众）。这是对抗算法不确定性的最强武器。因为无论算法怎么变，它的核心目标都是找到“高价值用户”，而你提供的转化数据，就是告诉它谁是高价值用户的最好方式。

4. 测试，测试，再测试

永远不要相信你的直觉。你觉得好的文案，用户不一定买账。在Twitter Ads后台，A/B测试功能是你的好朋友。

你可以用完全相同的受众和预算，只改变一个变量来测试：

• 文案A vs 文案B（一个提问式，一个陈述式）
• 图片A vs 视频B
• 行动号召（CTA）A vs B（“了解更多” vs “立即购买”）

让数据告诉你，哪种组合在当前的算法环境下更受欢迎。算法在变，你的测试也应该永不停止。

一个简单的对比，看清变化

为了让你更直观地理解算法更新前后的策略差异，我做了一个简单的表格。这基本就是我每次遇到大更新时，用来审视自己广告策略的清单。

这个表格不是绝对的，但它能帮你快速切换思路。当你发现广告效果突然变差时，不妨对照一下，是不是自己的思维还停留在上一个时代？

最后的几句心里话

聊了这么多，其实核心就一句话：平台算法的每一次更新，都是在把我们往“做正事”的路上推。它在惩罚投机取巧，奖励真诚和价值。这对我们来说，短期看是痛苦的，因为要不断学习和适应；但长期看，其实是好事。因为它逼着我们去真正关心我们的用户，去创造真正好的内容和产品。

所以，下次再听到“算法又双叒叕更新了”的消息时，先别慌，也别急着去网上找什么“黑科技”或者“漏洞”。关掉那些贩卖焦虑的文章，打开你的Twitter，像个普通用户一样去刷一刷，看看现在什么样的内容最能吸引你。然后问问自己，我的广告，能成为那样的内容吗？

想通了这一点，你就不会再害怕任何算法更新了。因为无论规则怎么变，那个最根本的道理——“为用户创造价值”——是永远不会变的。