Instagram付费推广的受众扩展和精准投放平衡优化策略

做Instagram付费推广这几年，我最大的感受就是：受众扩展和精准投放这两件事，真的像在走钢丝。你往左偏一点，广告覆盖面是大了，但转化率掉得亲妈都不认识；你往右偏一点，投放是精准了，但受众池子太浅，跑了几天就触顶了，花钱都花不出去。这个平衡点到底怎么找，今天我想把实际操作中踩过的坑和总结出的经验，跟大家唠唠。

为什么扩展和精准总是打架

在说策略之前，咱们先搞清楚这两者之间的关系。精准投放意味着你的广告只展示给那些最有可能采取行动的人——比如已经对你的产品表现出兴趣的人，或者在人口统计特征、行为习惯上与你目标客户高度吻合的人。这种做法的优势很明显：点击率高，转化成本相对可控。但问题在于，你的”精准受众”池子就那么大，跑一段时间之后，Instagram的系统会发现能触达的新用户越来越少，竞价越来越激烈，成本自然就上去了。

受众扩展呢，就是把网撒得更宽。系统会根据你提供的种子用户特征，去寻找”相似受众”——也就是那些跟你的老客户在行为模式、消费习惯上相似的人。这确实是解决触达瓶颈的好办法，但问题在于，扩展得越宽，广告的精准度就越打折扣。你可能会发现，展示次数上去了，但点击率、转化率都在往下掉，钱花得冤。

我见过太多广告主在这两个极端之间反复横跳。有的人一看到成本上涨就急着扩量，结果ROI直接崩掉；有的人则死死守着精准受众不放，直到账户跑死都没缓过劲来。真正有效的做法，是把这两种策略当成一个动态的系统来管理，而不是非此即彼的选择。

分层受众策略：把鸡蛋放在不同的篮子里

实际操作中，我个人最推荐的做法是分层管理。具体来说，我会把广告账户里的受众分成三个层次来看待：

• 核心精准受众：这些是你最核心的目标客户群体，比如已有的高价值客户、互动深度较高的粉丝、或者你通过自定义受众功能上传的高意向用户列表。这部分受众的规模通常比较有限，但转化质量最高。
• 扩展相似受众：基于核心受众生成的1%-10%相似受众群体。这里面的讲究很多，1%的相似受众跟核心人群最像，但量太小；10%的相似受众覆盖面大了，但相似度下降。后面我会详细说怎么选。
• 宽泛兴趣受众：通过关键词、兴趣标签定义的大众群体。这部分受众规模最大，但也最泛，通常用来做品牌曝光或者漏斗顶端的引流。

预算分配的艺术

知道了受众分层，怎么分配预算呢？我见过一个挺实用的比例，仅供参考：核心精准受众占预算的30%-40%，中等比例相似受众（3%-5%）占40%-50%，宽泛受众占10%-20%。这个比例不是死的，得根据你的业务阶段来调整。

如果你是新账户正在冷启动，建议把更多预算放在核心受众和1%的相似受众上，先把系统模型跑出来，等数据积累到一定程度之后再逐步扩展。如果你的账户已经跑了一段时间，模型比较成熟了，就可以适当增加扩展受众的比例，来解决触达瓶颈的问题。

还有一点很多人会忽略：不同层次的受众，应该搭配不同的出价策略。核心受众因为竞争激烈，可以适当提高出价保证触达；相似受众系统优化空间大，可以用相对激进的出价来测试；宽泛受众成本敏感，可以压低出价或者用最低成本出价策略。

实用优化技巧分享

相似受众的梯度测试

很多广告主在创建相似受众的时候，就随便选一个比例（比如5%），然后就不管了。我的建议是，同一个广告组，可以多创建几个不同比例的相似受众变体，放在一起跑。比如1%、3%、5%、10%各放一组，预算相同，让系统自动去优化。一周之后看数据表现，把表现差的关掉，表现好的保留或者复制出来单独测试。

这个方法的本质是用小成本做A/B测试，找到当下阶段的最优解。而且因为你同时在跑，系统会自动学习不同人群的特征，长期来看对你的账户模型是有益的。

lookalike人群的动态更新

这里要强调一点：相似受众不是一成不变的。你拿三个月前的客户数据生成的lookalike，和拿最近30天的高价值客户数据生成的lookalike，效果可能天差地别。我的习惯是每两周更新一次种子数据，每次都用最近30天内完成核心动作（比如购买、高价值互动）的用户来做。

这个频率是我测试下来比较合适的：太频繁的话数据量不够，系统学习不充分；太慢的话种子数据就过时了，反映不了当下的市场变化。

排除规则要慎用但要用

使用受众扩展的时候，记得设置合理的排除规则。最基本的，你要排除已经转化过的用户，不然广告一直展示给已经买过的人，既浪费钱又增加反感。另外，如果你有多个广告系列在跑不同阶段，最好把已经在其他系列中触达过的用户也排除掉，避免重复曝光。

但排除规则也不能太激进。如果你排除的范围太大，最后能触达的人可能比你想象的少很多。我的经验是，每次只加一到两个排除条件，观察一周数据再决定要不要调整。

几个常见误区

说完了策略，再聊几个我亲眼见过的坑。

第一个误区是把受众规模等同于广告效果。 有的人一看系统提示”预估触达人数50万”，就覺得这个受众太好了，赶紧投进去。结果发现展示次数是上去了，但点击个位数。这就是没搞清楚，规模大不等于质量好。评估受众质量，要看的是点击率、转化率这些后端指标，不是预估触达人数。

第二个误区是频繁调整预算和受众。 很多广告主今天一看数据不好，明天就换受众、减预算。Instagram的机器学习模型需要时间稳定，你给它三天时间它才能真正跑出效果来。我的建议是，给每个受众组合至少一周的观察期，不要频繁干预。当然，如果成本高到离谱，那该停还是要停。

第三个误区是忽视创意和受众的匹配。 有时候你换了好几种受众策略效果都不对，可能问题根本不在受众，而在你用的创意素材。不同人群对不同创意的敏感度差异很大，我在实际操作中发现，有时候仅仅是换一张主图或者改一句文案，同一个受众的转化率能差出一倍以上。

实战数据参考

为了让大家有个更直观的感受，我整理了一个简化的对比表格，都是跑电商类目的一些经验数据，仅供参考：

td>3.5%-5.5%

td>0.3-0.6

这个表格想说明什么呢？你看，1%相似受众的转化率最高，但覆盖有限；10%相似受众覆盖大，但转化率明显下降。真正的优化空间就在于找到那个平衡点——在可接受的转化成本下，实现最大化的规模增长。

写在最后

说白了，受众扩展和精准投放的平衡，没有一套适用于所有人的标准答案。它取决于你的产品特性、客单价、竞争环境、账户历史数据等多重因素。我上面说的这些策略和方法，是在无数测试基础上总结出来的框架，但具体怎么落地，还是得靠你自己去测试、去调整。

有一点我可以确定的是：不要试图一步到位找到最优解，而是要把优化当成一个持续的过程。每周花点时间看看数据，把表现差的受众关掉，把表现好的复制出来测试新的变体。这样一点一点积累，你的账户效果自然会越来越稳定。

如果大家有什么具体的问题或者自己的经验心得，欢迎交流。毕竟投放这件事，每个行业、每个品牌的情况都不一样，多聊聊总是能学到新东西的。