近些年，越来越多的中国企业选择“走出去”，将我们的优质产品和服务带向世界。这不仅是拓展市场，更是展现中国品牌实力与创新能力的重要途径。然而，在广阔的海外数字世界里，如何让我们的品牌声音被精准捕捉，如何让好的创意物料发挥最大效能，是摆在所有“出海人”面前的一道必答题。

要回答这道题，掌握高效的广告投放技术至关重要。尤其是针对海外社交媒体平台上的广告创意测试，其策略选择直接影响着投放效果与成本。今天，我们就来深入探讨几种常见的广告系列结构，看看它们在素材测试和规模化投放中各自的特点与适用场景。

新媒网跨境获悉， 在国际数字营销领域，广告素材的优劣往往决定了成败。为了找到那些“爆款”素材，广告主们通常会采用不同的测试结构。我们以海外主流社交媒体平台为例，常见的广告系列结构通常包括以下几种类型：

• 智能自动化系列（例如：Advantage+ Shopping Campaign，简称ASC）：这类结构通常简化为“1-1-6”模式，即一个广告系列下只有一个广告组，而该广告组中包含六个不同的广告素材。
• 普通系列CBO（Campaign Budget Optimization，即“广告系列预算优化”）结构：例如“1-2-3”模式，代表一个广告系列，内设两个广告组，每个广告组下有三个素材。
• 普通系列ABO（Ad Set Budget Optimization，即“广告组预算优化”）结构：同样可以采用“1-2-3”模式，一个广告系列，两个广告组，每个广告组三个素材。
• 为冲量设计的CBO结构：例如“1-6-1”模式，即一个广告系列，内含六个广告组，但每个广告组只投放同一个素材。
• 为冲量设计的ABO结构：同样是“1-6-1”模式，一个广告系列，六个广告组，每个广告组一个素材。
• 进阶CBO结构：如“1-3-2”模式，一个广告系列，三个广告组，每个广告组两个素材。
• 进阶ABO结构：如“1-3-2”模式，一个广告系列，三个广告组，每个广告组两个素材。
• 简化版CBO结构：例如“1-1-6”模式，一个广告系列，一个广告组，六个素材。
• 简化版ABO结构：例如“1-1-6”模式，一个广告系列，一个广告组，六个素材。

看到这么多复杂的数字组合，你可能会感到有些头大。究竟哪种结构更适合素材测试？哪种又能帮助我们成功“扩量”，实现规模化增长呢？

深入解析不同结构的优势与挑战

在实际操作中，我们发现每种结构都有其独特的考量。

1. 智能自动化系列（如ASC，1-1-6结构）

这种模式最大的特点就是“信任系统”。它将素材放进去后，几乎完全依赖平台的智能算法去匹配人群、分配预算。对于初次出海或者预算有限的团队来说，这种方式可以省去大量的人工干预，让系统自动寻找最优解。但其缺点也显而易见，就是结果可能“随缘”。系统会根据算法找到表现最好的那几个素材进行投放，但其他素材可能因为没有获得足够的机会而“泯然众人矣”。通常情况下，如果素材库庞大，且期望通过广撒网的方式找到黑马，这种结构不失为一种便捷的尝试。

2. CBO vs. ABO：预算分配的核心差异

在深入其他结构之前，我们需要先搞清楚CBO和ABO这两种核心的预算优化方式。

• CBO（广告系列预算优化）：顾名思义，预算是在广告系列层面设置的。系统会根据广告系列内所有广告组和素材的表现，自动将预算分配给表现最好的那些环节。这意味着，如果某个广告组或素材表现突出，它可能会获得大部分甚至全部预算，而其他表现平平的广告组或素材可能会被“冷落”。这种模式旨在最大化整个广告系列的效果，但代价是牺牲了单个广告组或素材的公平性。
• ABO（广告组预算优化）：预算是在每个广告组层面独立设置的。每个广告组都有自己独立的预算，互不影响。这意味着每个广告组都能获得其设定的预算，无论其表现如何。这种模式给予广告主更高的控制权，可以确保每个测试对象都获得足够的曝光机会，但也可能导致整体预算消耗较高，因为即使是表现不佳的广告组也会消耗预算。

理解了这两者，我们再来看具体的结构。

3. 普通系列（CBO 1-2-3结构）

这是目前许多出海企业在素材测试中常用的结构之一。其逻辑是一个广告系列下设两个广告组，每个广告组内有三个素材。CBO的优势在于它能够根据两个广告组的转化情况自动进行预算分配。系统会倾向于将更多预算倾斜给转化率更高的广告组。然而，这种策略也存在一定的“运气”成分。一旦某个素材表现非常出色，CBO可能会把大部分预算都导向其所在的广告组，导致另一个广告组内的三个素材，即使它们有潜力，也可能因为预算分配不足而无法充分测试。这意味着，你可能错过了其他潜在的“金子”。

4. 普通系列（ABO 1-2-3结构）

相比CBO的“自动驾驶”，ABO的1-2-3结构则显得更加“手动挡”和可控。由于每个广告组都有独立的预算，它们之间互不干扰，每个广告组内的素材都能相对公平地获得预算分配。这样一来，你就不用担心某个“黑马”素材抢走所有预算，导致其他素材得不到充分验证。

然而，这种控制力也伴随着更高的预算要求。如果你将原本用于一个CBO系列的总预算拆分成两个ABO广告组，每个广告组分到的预算可能会显得不足。比如，如果一次转化平均需要25美元，而你每个ABO广告组只有50美元预算，那么很可能在尚未跑出足够数据之前，预算就已经耗尽了。

新媒网跨境了解到， 在CBO 1-2-3和ABO 1-2-3这两种结构之间如何选择，往往取决于你的预算充足度以及素材的数量。如果你的素材数量较少，且预算相对充裕，ABO能提供更精准的测试结果。反之，如果素材数量多，预算又有限，CBO虽然有风险，但也可能在快速发现爆款方面更有效率，即使这会牺牲一部分素材的测试机会。

5. 冲量优选：1-6-1结构（CBO & ABO）

这种结构的设计理念与前述的测试结构截然不同，它更侧重于将一个已经被验证为“爆款”的素材进行规模化投放（即“冲量”）。在这种结构下，一个广告系列中会设置六个不同的广告组，但每个广告组都投放同一个“爆款”素材。区别在于，这六个广告组通常会针对不同的人群或地域。

• CBO 1-6-1：系统会将预算智能地分配给这个爆款素材在表现最佳的那些人群（对应的广告组）上。这非常适合用来测试哪些人群与你的爆款素材最契合，从而实现精准的受众拓展。
• ABO 1-6-1：由于每个广告组都拥有独立的预算，这确保了每一个特定人群都能获得足够的曝光机会，从而最大化地将爆款素材触达给不同的潜在客户。这更适合在确定了目标人群后，通过增加预算来实现更大规模的投放。

6. 1-3-2结构：细化测试与学习

这种结构与1-2-3结构的效果有异曲同工之妙，其主要区别在于增加了广告组的数量。在1-3-2的CBO或ABO模式下，一个广告系列包含三个广告组，每个广告组内放置两个素材。增加广告组数量的好处在于，它允许系统学习到更多元的人群方向。广告平台通常会在广告组层面逐步优化其学习算法，识别出不同的人群特征。

如果你的产品受众非常宽泛，或者你希望通过测试发现更多不同类型的人群，那么增加广告组数量是有益的。反之，如果你的产品受众非常精准小众，那么减少广告组数量，集中资源进行测试，可能会更高效。

7. 1-1-6结构：谨慎使用的素材测试方式

虽然前面提到了智能自动化系列通常是1-1-6的结构，但在普通的CBO或ABO系列中，将六个素材全部放入一个广告组进行测试，并非是多数投放师的优选。通常情况下，我们可能会采用1-1-3的结构，或者拆分成多个广告系列来测试。

在一个广告组中塞入六个素材进行测试，意味着它们将面临更为激烈的内部竞争。由于预算有限，每个素材能分到的曝光和学习机会都会大大减少。这可能导致每个素材都只获得少量曝光，最终谁也无法真正“跑出来”优秀数据，从而影响测试效率。这种做法，就像让六个选手挤在一条跑道上比赛，最终可能谁都跑不出好成绩。

与1-2-3这种结构相比，1-1-6模式的风险在于，它更容易导致部分素材，即使有潜力，也因为没有获得足够的预算和学习机会而被“埋没”。

新媒网跨境认为， 随着海外数字广告平台算法的不断迭代优化，广告系列结构的重要性正在逐步减弱。现在，一个普遍被认可的观点是：“素材就是定位。”一个优秀的广告素材，其自身就携带着强大的吸引力，能够帮助系统自动找到最契合的受众。

正如那句老话所说：“是金子在哪里都会发光。”一个真正打动人心的好素材，无论你采用何种复杂的结构，它总能脱颖而出，展现其价值。反之，如果素材本身质量平平，再精妙的结构也难以化腐朽为神奇。

新媒网跨境预测， 未来的广告投放将更加依赖于高质量的创意内容和智能算法的协同作用。我们甚至可以抱持一种“自我安慰”但却非常实用的理念：那些无论怎么测试都跑不出来的素材，或许就不是真正的好素材。只要我们持续不断地创作和测试足够多样化、足够优质的素材，总会有“运气好”的素材能够成功引爆市场。而那些“运气不好”没跑出来的，就让它们留在历史的尘埃中吧，毕竟我们的目标是整体的成功率和效率。

在出海的道路上，每一次投放都是一次学习，每一次优化都是一次进步。愿所有中国出海人都能在国际市场中找到属于自己的“金矿”，用智慧和勤奋书写新的辉煌篇章！

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