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在全球数字经济浪潮的推动下，跨境电商行业持续蓬勃发展。然而，随着市场竞争日益加剧和数字广告生态的不断演变，许多出海企业正面临着一个共同的挑战：客户获取成本（CAC）的显著上升。根据相关数据显示，从2022年到2024年，这一成本已经平均增长了50%，这让不少企业在扩大市场规模的同时，也承受着巨大的盈利压力。在2025年的当下，如何在复杂的市场环境中，有效管理并降低获客成本，成为了我们中国跨境商家和从业者必须深入思考的课题。

过去，我们可能习惯于通过手动优化广告投放。但现实情况是，面对日新月异的广告平台算法和用户行为变化，传统的优化模式已经难以跟上步伐。当我们在休息时，竞争对手可能正在利用AI驱动的广告技术平台，持续优化他们的广告活动，快速分析多重表现信号，从而更精准地识别高价值用户群体。这无疑为我们提供了新的思路，即通过拥抱先进技术，实现更高效、更智能的获客方式。

当前，先进的广告技术平台正通过自动化广告优化、利用人工智能提升定位精度以及提供实时分析，帮助企业更快地做出决策。例如，某些领先平台运用机器学习算法，能够为竞价优化提供建议，识别高价值受众，并优化创意表现。实践证明，这些技术能够有效帮助电商企业在扩大广告支出的同时，将客户获取成本降低30%到40%，并保持盈利能力。

数据也印证了这一点：与手动优化相比，使用人工智能广告工具的企业，其客户获取成本平均降低了37%。更令人印象深刻的是，一些品牌，如法国皮尔·卡丹，通过采用先进的广告技术策略，成功将其客户获取成本降低了67.95%。这表明，科技创新正为我们应对获客挑战提供了强有力的解决方案。

接下来的内容，我们将深入探讨8项具体的广告技术策略。这些策略是领先的电商企业用来显著降低获客成本的关键方法。我们不仅会分析每项策略的实施难度和预期时间表，还将分享具体的案例成果，以期为广大的中国跨境从业者提供一份务实、可行的参考指南。

洞察获客成本：在2025年为何它变得尤为重要

客户获取成本（CAC）指的是获取一位新客户所花费的总成本。其计算方法是：将您的总广告支出除以所获得的新客户数量。

举例来说，如果您在社交媒体广告上花费了1000美元，并获得了20位新客户，那么您的CAC就是50美元。

以下是一些关键数据，值得我们关注：

• 电商行业的平均客户获取成本约为每客户70美元。
• 表现优异的品牌通常能将成本控制在每客户42-48美元之间。
• 在Meta（Facebook）平台，电商行业的平均每千次展示费用（CPM）约为14.40美元。
• 电商行业的平均每次点击成本（CPC）则徘徊在0.68美元左右。

为什么在2025年，客户获取成本比以往任何时候都更加关键？核心原因在于市场竞争格局的根本性转变。
2023年推出的iOS隐私政策调整，加上日益激烈的市场竞争和不断攀升的广告成本，意味着仅仅依靠人工优化——例如每天检查一两次广告活动并凭直觉进行调整——已经无法与实时处理多重性能信号的AI驱动自动化系统相匹敌。

在2025年能够脱颖而出的品牌，并非那些简单地增加广告投入的企业。它们更懂得如何智能地投放广告，利用技术以比人类更快的速度和更精准的方式进行优化。

广告技术平台：超越人工优化的智慧选择

试想一下：当我们手动优化广告活动时，可能同时处理5到10个变量，比如点击率（CTR）、每次点击成本（CPC）、转化率以及受众表现。我们至多每隔几小时检查一次广告活动，基于有限的数据窗口进行调整，然后期望能有好的结果。

然而，旨在降低客户获取成本的AI驱动广告技术平台，其运作方式截然不同：

• 它们能够同时分析多重性能信号，从而获得更全面的洞察。
• 全天候高频率地提供优化建议，确保及时抓住每一个机会。
• 即便在周末和节假日，也能不间断地监控广告活动，保障持续优化。
• 所有的决策都建立在统计学显著性之上，而非凭借直觉，确保了决策的科学性。
• 它们能从数百万个数据点和成千上万个账户中学习，不断提升优化能力。

这并非纸上谈兵。Meta平台自身的“Advantage+”广告系列，与手动管理相比，已显示出22%的广告支出回报率（ROAS）提升，而这仅仅是利用了平台最基础的自动化功能。

当我们进一步集成专业的广告技术平台，将多种AI优化策略叠加应用时，其效果提升将是指数级的。

专家提示： 实现最大性能提升的关键在于结合多种AI策略，而非单独使用。那些整合了受众优化、竞价管理和创意测试的平台，往往能比仅提供单一功能的工具带来2到3倍的更优效果。

策略一：AI驱动的受众定位与相似受众建模 🟢 易实施

核心原理： 机器学习算法深度分析您现有的客户数据，识别出高价值客户的特征与模式，随后帮助您在社交平台超过30亿的用户中，精准找到与之高度相似的潜在客户。

为何有效： 传统的相似受众（Lookalike Audience）创建主要依赖于基础的人口统计信息和兴趣匹配。而AI驱动的受众定位技术则能更深入地挖掘，分析用户的行为模式、购买时机、互动序列以及指示购买意图的多个微观信号。

海外报告显示，与手动选择受众相比，使用AI增强型受众建模的定位表现可提升40%至66%。对于中国跨境卖家而言，这尤其关键，因为它能帮助我们跨越文化和地域障碍，更高效地触达全球目标消费者。

这项策略的实施步骤如下：

1. 数据上传： 导入您的客户数据，例如电子邮件列表、购买历史记录、高生命周期价值（LTV）客户数据。
2. 行为分析： 将数据平台与您的广告平台连接，让AI分析客户的行为模式。
3. 相似受众生成： 让AI根据不同的价值细分，创建多种相似受众变体。
4. 自动刷新： 随着新客户数据的流入，设置受众自动刷新，保持其时效性。
5. 跨平台同步： 启用跨平台受众同步，确保不同广告渠道间的定位一致性。

真实案例： 印度外卖巨头Swiggy利用AI驱动的相似受众建模，识别出其高价值客户的微观行为模式，成功将客户获取成本降低了43%。这些精微的模式是人工分析难以察觉的。

平台能力举例： 例如某平台上的AI Marketer功能，能够分析您的客户数据，并根据表现最佳的Meta平台细分受众提供建议。随着客户群体的演变，这些建议也会随之更新。

预期时间： 预计在7到14天内，您将看到受众表现的显著提升，因为AI需要收集足够数据进行优化。

策略二：自动化竞价优化与预算分配 🟡 中等难度

核心原理： AI驱动的系统能够根据实时性能信号，提供竞价建议并智能调整预算分配。这有效避免了人工操作中的时间滞后，确保企业能够迅速抓住市场机遇并及时止损。

为何有效： 人工竞价管理往往让我们滞后于昨天的市场数据。当您发现某个广告系列表现出色并增加预算时，可能最佳的投放时机已经过去。

AI驱动的系统则能实时提供这些建议，帮助您捕捉业绩高峰，并更迅速地止损。对于中国跨境卖家而言，面对多时区、多市场的复杂环境，这种实时性是保持竞争力的关键。

这项策略的实施步骤如下：

1. 目标设定： 在您的平台中设定目标客户获取成本（CAC）或广告支出回报率（ROAS）目标。
2. 阈值定义： 明确性能阈值，例如在采取行动前的最低支出额度、性能评估的时间窗口。
3. 自动竞价调整： 启用基于转化概率的自动化竞价调整建议。
4. 预算重新分配： 设置在不同广告系列和广告组之间重新分配预算的建议。
5. 安全限制： 配置安全上限，以防止预算超支失控。

真实案例： Meta平台自身的“Advantage+”广告系列与手动竞价管理相比，显示出22%更高的广告支出回报率（ROAS）。这主要得益于其优化建议在速度和精度上是人工操作难以比拟的。

平台功能示例： 例如某平台的自动化策略，能够为您整个账户提供竞价管理建议，根据您设定的客户获取成本目标，建议将预算转移到表现最佳的广告系列，并识别表现不佳的系列。

预期时间： 竞价优化通常在3到7天内就能看到效果，而系统在获得2到3周的性能数据后，将带来最显著的改进。

策略三：实时创意表现测试 🟢 易实施

核心原理： 自动化地进行广告创意轮换、性能分析和优胜者识别，从而消除广告创意优化中的猜测成分。

为何有效： 根据海外报告，广告创意对广告活动成功的影响可达56%至70%。然而，我们中的大多数人可能连续数周使用相同的创意，缺乏系统性的测试。

AI驱动的创意测试能更快速地识别出表现优异的创意元素，并更有效地进行规模化推广。这对于需要在不同市场文化中测试多种创意的中国跨境商家而言，无疑是提升效率和效果的利器。

这项策略的实施步骤如下：

1. 上传多种创意： 上传多样的创意素材，包括图片、视频以及文案变体。
2. 设置测试参数： 定义测试的预算分配和统计显著性阈值。
3. 自动暂停建议： 启用对表现不佳创意的自动暂停建议。
4. 优胜者规模化： 配置对获胜创意的规模化推广建议。
5. 创意刷新计划： 建立创意刷新计划，以应对广告疲劳。

真实案例： Meta平台内部数据显示，那些每两周更新一次广告创意的电商企业，其每千次展示费用（CPM）比那些使用静态创意的企业平均低30%到40%。关键在于系统化的测试，而非随意更换创意。

实施要点： 例如某平台上的AI广告生成器，可以根据您的产品图片或现有广告，创建多种Meta平台创意变体。同时，该平台还会提供测试和优化建议，从而简化创意测试流程，减少人工设计工作量。

预期时间： 创意测试结果通常在7到14天内显现，当您每个广告系列测试超过5种创意变体时，将看到最显著的改进。

专家提示： 不要只测试不同的图片，还要测试不同的价值主张、标题和行动号召（Call-to-Action）。最大的创意成功往往来自于信息传递的差异，而不仅仅是视觉上的改变。

策略四：潜在客户评分的预测分析 🔴 高难度

核心原理： 利用人工智能算法，在客户尚未获取之前，预测其生命周期价值（LTV）和购买可能性，从而使您能够将广告支出集中投向最有可能成为高价值客户的潜在客户。

为何有效： 并非所有客户都具有同等价值。一个预计生命周期价值为200美元的客户，其可承受的获客成本显然高于一个预计生命周期价值为50美元的客户。

预测评分能够帮助我们更具策略性地竞标高价值潜在客户，同时减少在低价值流量上的支出。对于中国跨境企业来说，这有助于在全球市场中区分客户价值，优化资源配置。

这项策略的实施步骤如下：

1. 数据集成： 将您的客户关系管理（CRM）系统和客户数据与广告平台集成。
2. 历史数据分析： 设置历史数据分析，以识别高生命周期价值（LTV）客户的模式。
3. 模型配置： 根据行为和人口统计信号，配置潜在客户评分模型。
4. 竞价建议： 创建根据潜在客户得分调整的竞价建议。
5. 反馈循环： 建立反馈循环，随着时间的推移提高预测准确性。

真实案例： 使用预测性潜在客户评分的B2B公司，通过将支出集中于最有可能转化并成为长期客户的潜在客户，在潜在客户质量上实现了30%的提升，客户获取成本（CAC）降低了25%。

平台能力： 先进的平台能够整合第一方数据来创建预测模型，但这需要大量的历史数据和一定的技术设置才能有效运作。

预期时间： 预测分析需要30到60天才能收集到足够的数据并显示出有意义的结果，因此这是一项更长期的优化策略。

策略五：跨平台归因与统一报告 🟡 中等难度

核心原理： 通过一个集中式仪表板，清晰展示所有广告渠道的真实客户获取成本（CAC），从而消除归因混淆，并识别出最具成本效益的流量来源。

为何有效： 很多时候，我们可能孤立地看待某个平台的客户获取成本，从而错失了全局。例如，您的社交媒体广告的客户获取成本可能为60美元，但对这些相同潜在客户进行的电子邮件再营销，其客户获取成本可能仅为30美元。

如果没有统一的归因，我们就可能在各自独立的“孤岛”中进行优化，而非进行全面的整体优化。这对于在多个全球市场投放广告的中国跨境卖家而言，是优化预算分配、提升整体效益的关键。

这项策略的实施步骤如下：

1. 账户连接： 连接所有广告账户，包括Facebook、Google、TikTok、电子邮件平台等。
2. 一致性追踪： 设置跨所有触点的一致性追踪。
3. 归因模型配置： 配置能够考虑多触点客户旅程的归因模型。
4. 统一报告： 创建统一的报告仪表板。
5. 分析真实CAC： 按流量来源和客户旅程分析真实的客户获取成本。

真实案例： 许多电商企业发现，他们的电子邮件再营销活动的客户获取成本比冷启动的社交媒体流量低50%。然而，只有在建立起适当的跨平台归因后，他们才能获得这一洞察。这一发现使得他们能够调整整体的获客策略和预算分配。

某平台功能： 例如某平台的分析功能，可以在Meta和Google Ads之间提供统一报告，通过云跟踪（Cloud Tracking）确保即使在iOS隐私政策调整后也能改善归因。

预期时间： 统一归因的设置通常需要14到30天才能正确完成，一旦您拥有4到6周的干净数据，便可获得可操作的洞察。

策略六：动态受众再营销自动化 🟢 易实施

核心原理： 依据用户行为，自动创建并更新再营销受众，确保您始终能以相关信息触达那些有明确意向的潜在客户。

为何有效： 超过90%的电商收入往往来自“热受众”——即那些已经与您的品牌有过互动的用户。

如果采用手动创建受众的方式，我们可能会不断地滞后，从而错失向近期访问者或现有客户进行再营销的机会。对于中国跨境卖家而言，这意味着能更高效地激活兴趣客户，将流量转化为实际销售。

这项策略的实施步骤如下：

1. 行为触发器配置： 设置行为触发器，例如网站访问、产品浏览、购物车放弃等。
2. 受众规则定义： 定义受众规则和排除项，如近期购买者、现有客户等。
3. 自动刷新与更新： 设置受众的自动刷新和更新。
4. 动态消息创建： 根据用户行为创建动态消息。
5. 跨平台同步： 启用跨平台受众同步。

真实案例： 一个典型的电商设置可能包括针对网站访客（过去7天）、产品浏览者（过去14天）、购物车放弃者（过去3天）以及以往购买者（30-180天前）的受众。

自动化这些受众更新，可以确保您始终在正确的时间触达正确的人群。

实施要点： 大多数广告技术平台都提供基于网站行为的动态受众创建功能，并具备自动排除和刷新机制，从而无需人工管理受众。

预期时间： 再营销自动化在设置后3到7天内即可见效。一旦您的受众达到足够规模（通常每个受众1000人以上），效果将最为显著。

策略七：转化漏斗优化 🟡 中等难度

核心原理： 系统地分析和优化客户旅程的每一个环节，从最初的广告点击到最终的购买，识别并修复那些导致客户流失、从而抬高客户获取成本的痛点。

为何有效： 转化率提高2%，就相当于客户获取成本降低20%。我们大多数人可能只专注于广告优化，却忽视了落地页、结账流程和点击后的用户体验——这实际上错失了大幅降低客户获取成本的巨大机会。

对于中国跨境卖家而言，确保不同国家和地区的客户在整个转化路径上都能获得流畅的体验，是提升转化率、降低CAC的关键。

这项策略的实施步骤如下：

1. 绘制客户旅程： 绘制完整的客户旅程，并识别所有触点。
2. 设置漏斗追踪： 为每个漏斗步骤设置追踪，例如落地页浏览量、添加到购物车、发起结账等。
3. 分析流失率： 分析客户流失率，并识别最大的优化机会。
4. A/B测试： 对高影响力的漏斗步骤进行A/B测试改进。
5. 预测模型： 使用机器学习模型来预测和防止客户流失。

真实案例： 法国皮尔·卡丹通过优化其整个销售漏斗而不仅仅是广告，实现了转化率445%的惊人提升。这一显著改进直接促成了其客户获取成本降低67.95%的成果。

平台支持： 先进的平台通常会提供落地页优化建议和漏斗分析功能，但其中大部分工作需要您的广告平台与网站优化团队协同配合才能完成。

预期时间： 漏斗优化是一项长期策略，通常需要在30到90天内，通过对多个触点进行测试和实施改进，才能看到有意义的结果。

专家提示： 从最大的客户流失点开始优化。如果50%的人在结账时放弃购买，而只有10%的人离开落地页，那么应首先专注于结账优化，以实现客户获取成本的最大化影响。

策略八：第一方数据整合与服务器端追踪 🔴 高难度

核心原理： 设置Meta平台的转化API（Conversions API）和服务器端追踪，确保数据的准确收集和优化，这在iOS隐私政策调整后尤为关键。

为何有效： 2023年推出的iOS隐私政策，显著影响了Meta平台追踪转化和优化广告活动的能力。服务器端追踪能够绕过这些限制，为Meta的AI提供其有效优化所需的准确数据。

改进后的追踪通常能使广告系列优化效果提升25%。对于中国跨境卖家来说，在全球数据隐私法规日益严格的背景下，确保数据合规且追踪精准，是保持广告效率的基石。

这项策略的实施步骤如下：

1. 转化API配置： 在您的服务器上配置Meta平台的转化API。
2. 第一方数据收集： 设置第一方数据的收集和存储。
3. 服务器到服务器事件追踪： 启用服务器到服务器的事件追踪。
4. 数据验证： 验证数据的准确性和完整性。
5. 事件匹配优化： 优化事件匹配和数据质量得分。

真实案例： 建立了完善服务器端追踪的电商企业，往往在广告系列性能上看到了即时提升。因为Meta的AI收到了更准确的转化数据，从而做出更好的优化决策，并降低了客户获取成本（CAC）。

某平台功能： 例如某平台将服务器端追踪的设置作为其标准服务的一部分，解决了许多企业在实施这项关键优化时面临的技术复杂性。

预期时间： 技术设置通常需要14到30天，一旦Meta平台的AI适应了改进后的数据质量，优化效果将在2到4周内显现。

领先广告技术平台如何整合这些策略

尽管您可以通过不同的工具单独实现上述每一项策略，但领先的AI广告平台通常会将多种策略整合到一个统一的系统中，从而实现更强大的效果。

以下是平台格局的划分方式：

• 一体化平台： 例如Madgicx这样的平台，专注于为电商企业提供AI驱动的优化，将受众优化、竞价管理、创意测试和服务器端追踪整合到一个平台中。
• 原生平台工具： 像Meta广告管理工具等提供基础自动化功能，但缺乏高级AI优化和跨平台洞察。
• 企业级解决方案： 针对大型广告主和拥有专业团队、大量技术资源的企业，提供定制化的系统。

选择用于降低客户获取成本的广告技术平台时，我们应考虑以下几个关键因素：

• 最低广告支出要求： 大多数高级平台在每月广告支出达到3000-5000美元以上时效果最佳，因为AI需要足够的投放量来识别模式并做出具有统计学意义的优化决策。
• 集成复杂性： 有些平台需要大量的技术设置，而另一些则提供即插即用的解决方案。
• 功能深度： 基础自动化与高级AI优化能力之间的权衡。
• 支持与培训： 对于复杂的设置而言，良好的客户支持和培训尤为重要。

无论选择何种平台，我们都应跟踪以下成功指标：

指标	描述
月度客户获取成本（CAC）降低百分比	衡量每月CAC的下降幅度
广告支出回报率（ROAS）提升	评估广告系列整体盈利能力的改善
人工优化任务节省时间	衡量自动化在提高运营效率方面的作用
广告系列性能的一致性和可预测性	评估广告投放效果的稳定性和未来表现的预估

那些取得最显著成果的品牌——例如法国皮尔·卡丹客户获取成本降低67.95%——通常使用的都是整合了多种策略的平台，而非试图拼凑零散的个体解决方案。

自动化AI技术每天可为营销专业人员节省平均2.5小时的重复性任务时间，企业通过营销自动化可实现高达30%的运营成本降低。

您的90天客户获取成本降低计划

准备好将这些策略付诸实践了吗？以下是一份经过验证的路线图，它优先考虑快速见效的策略，同时逐步构建更高级的优化能力：

第1-30天：快速见效期（策略一、三、六）

在此阶段，我们将重点关注AI驱动的受众定位、创意测试自动化以及再营销设置。这些策略的技术复杂性较低，但能带来立竿见影的效果。

预期目标： 在此阶段，客户获取成本有望实现15%至25%的改善。

具体行动： 首先利用您现有的客户数据进行受众优化，为您表现最佳的广告系列设置自动化创意测试，并启动动态再营销受众。这些调整通常在第一周内就能显示出效果。

第31-60天：平台整合期（策略二、五）

接下来，我们将处理自动化竞价优化和跨所有广告渠道的统一报告。这一阶段需要更多的设置工作，但与您在前一阶段取得的成果结合后，将带来总计25%至35%的客户获取成本改善。

具体行动： 重点是连接您的各种广告平台，并根据性能数据设置智能预算分配。关键在于确保我们的优化决策是基于完整的数据，而不是孤立的平台指标。

第61-90天：高级优化期（策略四、七、八）

最后，我们将全面推出预测分析、漏斗优化和服务器端追踪。这些高级策略需要最复杂的技术设置，但能帮助您充分发挥客户获取成本降低30%到40%的潜力。

具体行动： 这一阶段侧重于构建长期的优化基础设施，随着时间的推移，这些系统会持续学习和优化，从而不断提升性能。尽管技术复杂性较高，但随着系统的不断学习和优化，其带来的成果将是复合增长的。

我们需要避免的常见误区：

• 过度优化： 在短时间内进行过多更改，导致难以清晰归因成果。
• 数据不足： 在流量尚未达到足够量时，就急于设置高级策略。
• 不切实际的期望： 对需要学习期的策略期望立即取得显著效果。

成功检查点和调整触发器：

• 第二周： 受众和创意优化应显示出早期积极趋势。
• 第一个月： 通过快速见效策略，实现15-25%的客户获取成本改善。
• 第二个月： 结合平台整合，总计实现25-35%的改善。
• 第三个月： 全面实施策略后，实现30-40%的改善。

常见问题解答

广告技术平台需要最低多少广告支出才能有效运作？

大多数AI驱动的平台需要每月3000至5000美元以上的广告支出，才能产生足够的数据进行有意义的优化。低于这个门槛，您可能更适合专注于手动优化以及Meta广告管理工具中的基础自动化功能。

AI需要足够的流量和数据量才能识别模式并做出具有统计学意义的优化决策。

多长时间才能看到客户获取成本降低的效果？

像受众优化和创意测试这样的快速见效策略，通常在7到14天内就能看到效果。而预测分析和漏斗优化等更高级的策略，则需要30到90天的时间。

关键在于分阶段实施策略，而不是期待复杂优化能立即带来戏剧性的效果。

如果我已经在手动优化，还能使用这些策略吗？

当然可以！事实上，手动优化经验能帮助您更好地理解和验证AI的建议。目标并非取代您的专业知识，而是通过自动化来处理常规优化任务，从而让您有更多精力专注于策略制定和创意方向。

如果我的客户获取成本过低，质量会受到影响吗？

这是一个常见的担忧，但设置得当的AI优化专注于可盈利的转化，而不仅仅是廉价的点击。关键在于设定合适的生命周期价值（LTV）目标，并确保您的优化目标与业务盈利能力保持一致，而不仅仅是追求低获客成本。

如何选择不同的广告技术平台？

考虑您的月度广告支出、技术资源以及主要的广告渠道。例如，像Madgicx这样的平台，对于专注于Meta广告的电商企业来说效果良好，而企业级解决方案则更适合拥有专属团队的大型广告主。

从您最大的痛点入手——如果主要问题是人工优化耗时，那么优先选择自动化功能强的平台。

立即行动，开始降低您的获客成本

数据清晰地表明：AI驱动的优化持续超越手动广告活动管理。通过系统地实施这八项策略，领先的电商企业实现了30%至40%的客户获取成本降低。

您的竞争对手不会坐以待毙。当您还在每天手动检查两次广告活动时，他们可能正在使用能够根据多个性能信号，全天候提供优化建议的平台。

现在的问题不是要不要采纳广告技术自动化，而是我们如何能尽快有效地实施它。

您的下一步：审计您所有渠道当前的客户获取成本，并确定这八项策略中的哪一项能对您的业务产生最大的即时影响。对于大多数电商企业而言，可以从AI驱动的受众定位和自动化创意测试开始——这些快速见效的策略通常能在两周内带来成果。

例如，某些平台将所有八项策略整合到一个解决方案中，这不仅消除了管理多种工具的复杂性，还提供了AI优化能力，显著减少了人工工作量，同时提升了业绩表现。

如今，技术已经能够大幅降低您的获客成本——唯一的问题是，您何时开始利用它。

不要让不断上涨的客户获取成本扼杀您的利润。在2025年取得成功的品牌，是那些现在就拥抱AI优化的企业，而不是那些等待“完美”时机才开始行动的企业。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/cross-border-ai-ads-cut-cac-67-95-test.html