- 广告谁都能投。
- 对市场的理解和专业程度确定广告效果。
- 买单的还是企业。
就算在第三方电商平台的广告打得再好，当企业尝试接触社交媒体时，会发现一入侯门深似海，道理相同，但玩法却千差万别。
上图放映了企业对社交媒体广告的重视程度，专业的打手更是一将难求。广告效果是决定产品能否打入市场的一环，还和项目成本直接相关。企业虽然明白广告的重要性，却面临无人可用的问题。
对平台或独立站而言，社交媒体都是一个有效的引流渠道。无论是企业想开拓市场，或是员工想升职加薪，我们都有充分的理由去了解其操作方式。
A/B test是平台卖家最常用的广告优化方式。但在Facebook广告上却不能如法炮制。
试想一下，Facebook是现代人不可或缺的社交平台，自然也是庞大的广告流量入口。单单广告设置就多达13个objective，所以我们在初期运用A/B test测试广告时就会遇到以下问题：
- 测试变量太多：A/B test每增加一个自变量，其测试数量是以次方相乘。初期运用A/B test的精力和费用要比平台高出百倍以上。
- 周期性：A/B test的目的在于测试，注重效率和成本，所以我们测试广告会遵循短期和量少的原则。当广告停了，则需要重新跑。
- 测试结果未必有效：接上一条，测试结果并不说明广告效果，广告效果存在许多不确定因素，重新跑的广告不一定能达到预期效果。
既然常用的方法不奏效，对于想发展社交媒体广告的卖家，有什么实操建议呢？
效度是指假设与结果的有效程度。在广告设置初期，我们没有可测量标准的时候，我们首要的任务是找到一个可测量的有效范围，而定量的测试方法就能体现它的优势。这个阶段我们不妨放胆的撒网，进行大范围测试。当有广告出单之后，我们再深入分析出单广告的共性和关键因素。
同时，我们上广告的时候，需要遵循上双不上单的原则，每条广告需要存在一条以上的变量。所以前期我们可以根据产品属性上数条多变量的广告，找到广告有效的关键因素。如果你对产品的定位没有概念，可以根据以下变量进行测试：地区＞内容＞兴趣词＞人群。
当我们总结出单广告的关键因素后，开始测试信度，既效度和测试结果是否长期一致。现阶段我们可以减少测试的广告数量，以测试关键因素的有效程度为主，但仍然保持两条以上的原则，有助于我们确定是哪个变量在起关键作用。
如果测试结果能持续有效的出单，那么恭喜你，已经开辟出一条有效渠道。如果结果相驳，我们就重新测试，直至找到有效的关键因素为止。
广告的效果会随着时间变化，保持分析和总结的习惯让我们有效调整广告策略。
无论你的广告以何种方式出单，后台数据都能让你得到用户基本信息。对这些数据的挖掘和收集能帮助你了解用户的需求和消费能力。在这些基础上，我们能寻找潜在的目标客户群，并利用这些画像信息定位市场和开发产品。
当我们得出用户画像之后，我们的广告就能有极强的针对性。广告策略将从定量到定性转变，开始为市场量身打造高转化的广告内容。这一举措将让企业在交易中位置的产生变化，从“我卖什么，你买什么”变成“你需要什么，我卖什么”，这同时也是企业品牌化转型的核心。
