作为一名中国的跨境实战专家与资深导师，他发现很多跨境电商的朋友在投放Meta广告时，经常会遇到一些让人头疼的问题。比如，明明预算充足，但广告费却总是被分配到那些转化率低的受众群体上，让人感觉就像是在“烧钱”。排除受众后，Meta的AI算法似乎仍然固执地偏爱那些价值不高的用户群体。

别灰心，他要告诉大家一个好消息：Meta的竞价倍乘器（Bid Multipliers）功能，绝对能帮你摆脱困境。

这就像是给Meta的AI算法装上了一个“方向盘”，让你可以在不把广告系列拆分成无数广告组的情况下，也能巧妙地引导AI的投放方向。你可以“轻声细语”地告诉Meta的算法：“在移动设备用户上多出价20%，在桌面设备用户上少出价30%，还有，请别再把太多预算分配给那些不常购买的用户群体了。”

这可不是纸上谈兵，而是经过实战验证的有效方法。新媒网跨境了解到，墨西哥的一家信贷公司Creditas México，通过在九个受众群体细分上应用竞价倍乘器，在短短两周内就将CPA（每次转化费用）降低了16%，转化次数提升了16%。另一家电商公司也成功地将CPA降低了47%，同时转化率翻了一番。

想取得这样的效果吗？他将从API设置到降低成本的策略，手把手地教你如何玩转Meta的竞价倍乘器，让你的广告效果突飞猛进，让你的同行们羡慕不已。

在这份指南中，你将学会：

如何获得Meta竞价倍乘器的使用权限（包括具体的申请模板）
API的逐步实施指南
八种可以通过竞价倍乘器获得显著效果的实用场景
每周审核清单（Bonus）

什么是Meta竞价倍乘器？（技术定义）

Meta竞价倍乘器允许你使用0.09到1.0之间的数值，调整单个广告组中特定受众群体的出价。与创建独立广告系列以针对特定受众的传统受众定向不同，倍乘器可在Meta现有的AI优化范围内工作，同时让你能够精细地控制支出分配。

这个功能最巧妙的地方在于：你不是在与Meta的算法对抗，而是在与它合作。不必为不同的受众群体创建12个不同的广告组（想想都让人头疼），只需运行一个简化的广告系列，然后让倍乘器来处理细微的出价差异。

以下是一些关键的技术细节：

默认倍乘器值：1.0（无调整）
范围：0.09到1.0（你不能高于基准出价）
实施：仅通过Marketing API（Meta广告管理界面中不可用）
兼容性：适用于所有广告系列目标和出价策略

一个小技巧：倍乘器会进行数学叠加。如果你将移动设备的倍乘器设置为0.8，将25-34岁年龄段的倍乘器设置为0.9，那么一位30岁的移动设备用户将获得0.72的倍乘器（0.8 × 0.9）。稍后会详细讲解这种神奇的数学运算。

为什么竞价倍乘器在2025年如此重要？

传统的受众定向方式正在迅速衰落。虽然Meta仍然是顶级的社交广告平台之一，但iOS 14.5+的隐私变更意味着Meta能够获取到的信号数据减少了，因此，利用AI优化进行广泛定向已成为新的最佳实践。但是，“广泛”并不意味着“不受控制”，而这正是倍乘器发挥作用的地方。

以下是三个核心优势：

基于LTV（客户终身价值）的优化：为具有更高客户终身价值的受众群体提高出价，而无需拆分广告系列
支出整合：在一个广告组中管理多个受众偏好，而不是10多个广告系列
ASC（Advantage+ Shopping Campaigns，智能购物广告系列）指导：引导智能购物广告系列定位到有利可图的人口统计群体

换个角度想想：你不会为劳力士和塑料手表支付相同的价格，对吧？那么，为什么让Meta为一个高价值客户和一个永远不会转化的客户支付相同的出价呢？倍乘器让你能够明智地进行价格歧视。

真实的影响数据：

Creditas México：CPA降低16%，转化量增加16%
Nest Commerce：CPA降低47%，CVR（转化率）提高117%
Kelly Scott Madison：CPL（每次获取潜在客户成本）降低17%，潜在客户转化率提高40%，通话转化率提高51%，每次通话成本降低74%

如何获得使用权限：申请流程

竞价倍乘器默认情况下未启用，只能通过Meta的Marketing API使用。通常，访问需要得到Meta代表的批准，在广告管理工具中没有公开的开关。

如何申请访问权限？

联系你的Meta客户代表，或通过Meta商务帮助中心提交请求，要求他们为你的广告帐户启用该功能。

API的逐步实施指南

现在到了最有趣的部分，也就是实际设置这些功能。即使你不是编码高手也不用担心，他将引导你完成两种适用于不同技能水平的方法。

方法1：使用Postman（推荐给初学者）

Postman就像是API调用的训练轮，它能处理技术上的复杂性，让你专注于策略。

身份验证设置
- 从Meta Graph API Explorer获取你的访问令牌
- 为帐户ID和访问令牌设置环境变量
- 下载Postman合集（可以节省你几个小时的设置时间）

创建你的第一个竞价倍乘器请求

{
  "name": "LTV-Based Multipliers Test",
  "bid_multipliers": [
    {
      "audience_category": "AGE",
      "audience_value": "25-34",
      "multiplier": 0.95
    },
    {
      "audience_category": "DEVICE",
      "audience_value": "mobile",
      "multiplier": 0.85
    }
  ]
}

方法2：直接API调用（适用于熟悉代码的人）

如果你熟悉curl命令，或者你的团队中有开发人员：

curl -X POST \
  "https://graph.facebook.com/v19.0/{ad-set-id}/bid_multipliers" \
  -H "Authorization: Bearer {access-token}" \
  -d '{
        "bid_multipliers": [
          {
            "audience_category": "AGE",
            "audience_value": "35-44",
             "multiplier": 0.90
          }
        ]
  }

快速实施技巧：始终先测试0.9-1.0之间的倍乘器。如果过于激进（低于0.8），可能会导致投放问题，让你怀疑人生。

新媒网跨境认为，使用像Madgicx这样的Facebook自动化工具的好处在于，它们可以为你处理所有这些API的复杂性。无需JSON，无需Postman，无需开发人员的烦恼，只需点击几下即可进行优化。
Madgicx AI Bidding dashboard

竞价倍乘器的八种战略用例

接下来是实战演练。以下场景展示了竞价倍乘器在哪些情况下可以带来显著的效果。这些示例展示了如何将这些概念应用于常见的电商挑战：

基于年龄的LTV优化
- 场景：55岁以上的用户消耗了你40%的预算，但只产生了12%的收入
- 策略：为55岁以上的用户设置0.7的倍乘器，为25-44岁的用户设置0.95的倍乘器
- 预期影响：将支出重新分配给转化率更高的年龄组，以降低CPA
设备性能平衡
- 场景：桌面设备的转化率为4%，移动设备的转化率为1.2%，但移动设备获得了80%的支出
- 策略：移动设备0.8倍乘器，桌面设备1.0倍乘器
- 预期影响：通过将支出与设备层面的表现相匹配来提高ROAS（广告支出回报率）
地理位置盈利优化
- 场景：二线城市的运输成本比一线城市低30%，但面临着相同的出价竞争
- 策略：一线城市0.9倍乘器，二线城市1.0倍乘器
- 预期影响：通过优先考虑更具成本效益的地区来最大化利润率
版位收入平衡
- 场景：Instagram快拍的转化率比Feed低40%，但获得的支出相同
- 策略：快拍0.8倍乘器，Feed 1.0倍乘器
- 预期影响：减少浪费并提高所有版位的CPA
基于时间的转化优化
- 场景：周末的流量更便宜，但转化率比工作日低25%
- 策略：周末0.85倍乘器，工作日1.0倍乘器
- 预期影响：从基于时间的支出分配中获得更好的回报
类似受众优化
- 场景：1%的类似受众表现出色，5%的类似受众浪费预算
- 策略：5%的类似受众0.75倍乘器，1%的类似受众1.0倍乘器
- 预期影响：在保持类似受众规模的同时提高CPA
兴趣类别效果
- 场景：广泛的兴趣定向包括低意向和高意向的细分市场
- 策略：高意向兴趣1.0倍乘器，低意向兴趣0.8倍乘器
- 预期影响：优先考虑更高质量的流量，并减少在低意向用户身上的浪费
购买行为细分
- 场景：首次购买者需要与重复购买者不同的出价策略
- 策略：新客户0.9倍乘器，回头客1.0倍乘器
- 预期影响：在保持老客户价值的同时降低获客成本

关键原则：每个成功的倍乘器实施都应从分析你特定帐户的效果数据开始，而不是基于假设。将这些场景用作框架，以识别你自己的广告系列中的优化机会。

新媒网跨境获悉，目前Facebook广告的费用是多少？请务必查看针对电子商务的Facebook广告费用基准，其中包含特定行业的CPC数据，降低成本的有效策略以及可帮助你更智能地进行计划的免费计算器。

常见的陷阱以及如何避免它们

他见过太多竞价倍乘器灾难了，简直可以写一部恐怖小说。以下是一些会比你说“学习阶段重置”更快地摧毁你的广告系列的错误。

陷阱1：过于激进的倍乘器

将倍乘器设置在0.7以下可能会触发投放问题，并无限期地延长学习阶段。他曾亲眼目睹一些广告系列因为有人过于激进地使用了0.5的倍乘器而在学习阶段的炼狱中徘徊了数周。

解决方案：从0.8-1.0的范围开始，在2周的时间内逐步优化。

陷阱2：忽略学习阶段的影响

重大的出价更改（例如应用新的倍乘器）可能会重置学习阶段，从而导致不稳定的表现和更高的成本，因为Meta的算法需要重新学习。如果你在广告系列退出学习阶段后立即应用倍乘器，则可能会使其直接回到不稳定状态。

解决方案：在新广告系列启动之前或在自然的优化窗口期间实施倍乘器。

陷阱3：倍乘器堆叠混淆

多个倍乘器会相乘，从而产生意想不到的低最终出价。他见过一些广告系列的最终倍乘器为0.3，因为有人在没有进行计算的情况下堆叠了五个不同的0.8倍乘器。

解决方案：在启动之前手动乘以堆叠值。例如，0.9 × 0.8 × 0.95 = 0.684。很容易低估你的出价会缩水多快。

陷阱4：iOS 14.5+信号丢失

转换数据的减少使LTV计算的可靠性降低。你的30天LTV数据可能基于40%的信号丢失，从而使你的倍乘器不准确。

解决方案：使用Meta广告管理工具中可用的最长归因窗口（通常为7天点击和1天浏览），并使用服务器端跟踪（例如CAPI或Madgicx Cloud Tracking）来恢复丢失的数据并提高倍乘器的准确性。Madgicx的Cloud Tracking有助于恢复丢失的转化数据，从而更准确地计算倍乘器。
Madgicx Cloud Tracking MCT

陷阱5：设置后不管的心态

倍乘器不是“一劳永逸”的解决方案。市场条件，季节性和受众行为在不断变化。

解决方案：每周进行效果评估，并根据新的LTV数据每月调整倍乘器。

与Madgicx自动化集成

接下来是最激动人心的部分。虽然手动竞价倍乘器管理有效，但自动化（我们称之为AI出价）将其提升到了一个全新的水平。

Madgicx的AI Marketer可以通过分析你在受众群体细分中的历史效果数据来自动识别最佳的竞价倍乘器机会。这就像有一个效果营销天才24/7在你的帐户上工作。喜欢手动控制吗？你可以在Ads Manager 2.0中手动将竞价倍乘器应用于任何广告组。这使你可以完全灵活地按照自己的方式微调出价，而无需开发人员资源。
Madgicx - AI Marketer - AI Bidding

它的工作原理：

受众分析：AI可以识别你在整个帐户历史记录中效果不佳和高价值的细分市场
倍乘器建议：根据LTV数据，转化率和利润率建议最佳的倍乘器范围
自动实施：通过API应用倍乘器，而无需手动编码或JSON处理
效果监控：跟踪倍乘器的影响并根据结果调整建议

最好的部分是什么？你不需要了解API，JSON或复杂的数学公式。该平台可以处理技术上的复杂性，而你可以专注于策略和创意。

竞价倍乘器的每周审核清单

效果评估（每周一）：
- 检查所有带有倍乘器的广告系列的学习阶段状态
- 查看CPA与上周相比的变化
- 分析倍乘器细分市场中的支出分配
- 确定任何投放问题或大幅的投放量下降
数据分析（每两周）：
- 使用新的转化数据更新LTV计算
- 比较实际与预测的倍乘器效果
- 查看细分市场级别的ROAS和利润率
- 检查是否有新的高/低效果的受众群体细分
优化措施（每月）：
- 根据更新的LTV数据调整倍乘器值
- 为新兴的机会添加新的倍乘器细分
- 删除或修改效果不佳的倍乘器
- 测试新的倍乘器组合以进行堆叠优化