跨境营销：60/40新打法，兴趣图谱助你ROAS提升20%！

全球跨境营销领域正经历一场深刻的算法变革，其核心在于连接驱动的“社交图谱”与行为驱动的“兴趣图谱”之间的此消彼长。曾几何时，社交通讯平台（如早期的Facebook）凭借其强大的社交连接网络，构建起数字营销的庞大帝国。然而，随着短视频平台（如TikTok）的崛起，一种基于用户兴趣和行为模式推荐内容的新算法范式——兴趣图谱，正在重塑数字广告的投放逻辑和效果衡量标准。

对于中国跨境卖家和营销人员而言，深刻理解这两种算法机制的本质差异，并据此调整广告投放策略，已成为决定广告支出效率和投资回报率（ROAS）的关键所在。新媒网跨境获悉，这场算法演变不仅影响着内容的自然传播，更从根本上改变了付费广告的表现。

社交图谱与兴趣图谱：性能营销的基石变迁

如果营销人员发现，2024年之前在Facebook上表现优异的广告活动，在2025年效果却大不如前，而与此同时，一些在短视频平台上的实验性推广活动，却能以更低的成本带来数倍的广告投资回报，这正是社交图谱与兴趣图谱变革的直接体现。

社交图谱：基于连接的信任网络

社交图谱算法的核心在于“关系链”和“连接”。它优先向用户展示来自其朋友、家人以及关注的品牌或主页发布的内容。对于广告主而言，这意味着：

信任度高，意图明确： 用户往往更倾向于信任其社交圈内的推荐，这使得通过社交图谱触达的用户群体，其购买意图通常更为强烈。
规模受限，精准拓展： 广告触达范围主要受限于现有连接和“相似受众”（Lookalike Audience）的建模能力。尽管精准，但规模扩张存在天然边界。
转化率表现优异： 强大的社交认同感能够有效推动用户决策，从而带来更高的广告转化率。
归因路径清晰： 依靠用户间的连接数据，广告效果的归因路径相对容易追踪和衡量。

兴趣图谱：基于行为的发现引擎

与社交图谱不同，兴趣图谱算法的核心是“用户行为”和“内容偏好”。它根据用户的浏览、点赞、评论、分享等行为模式，以及对不同类型内容的互动频率，来推荐可能感兴趣的内容，而与用户是否关注该账号或内容发布者无关。短视频平台正是凭借这一机制，使用户即使没有粉丝也能迅速获得海量曝光。对于性能营销人员而言，这带来了：

海量发现潜力： 广告能够触达那些从未听说过品牌，但对其产品品类具有浓厚兴趣的潜在用户群体。
受众广泛拓展： 算法能够突破传统的人口统计学或社交连接限制，自主发现更广泛的兴趣匹配用户。
创意驱动表现： 内容本身的质量和吸引力，而非受众规模或社交关系，成为决定广告效果的关键。
归因复杂性增加： 由于用户发现路径的非线性，传统转化漏斗的追踪变得更具挑战性。

据外媒Giraffe Social Media在2025年发布的最新研究显示，短视频平台的用户参与度比另一社交平台高出150%。这直接归因于兴趣图谱优化机制优先分发引人入胜的内容，而非仅仅基于连接关系进行分发。
social graph vs. interest graph

平台算法解析：广告预算的最佳配置

在广告支出转化效率方面，不同平台的算法基础决定了广告活动的表现、可扩展性和归因方式。

混合演进的社交平台：Facebook/Instagram

Facebook的算法已经从纯粹的社交图谱演变为一种混合模型。根据外媒Zozimus的研究，2025年，Facebook高达50%的用户动态中包含他们并未关注的创作者发布的内容。这表明平台正大力向兴趣驱动的内容发现机制倾斜。

这对广告效果带来了以下影响：

再营销的优势： 对于“暖”受众（已与品牌有过互动），社交连接依然能带来40%更高的转化率。
新客获取的挑战： 自2021年苹果iOS 14.5隐私政策更新以来，新客获取的成本已上涨60%。
创意迭代频繁： 兴趣信号要求广告创意更频繁地更新，以保持新鲜感和吸引力。
归因漏洞： 基于连接的追踪因隐私限制而面临更多挑战。

兴趣图谱主导的短视频平台：TikTok

短视频平台的算法完全基于兴趣信号运行，使其成为最终极的内容发现平台。外媒Influencer Marketing Factory的报告显示，该平台的平均用户参与率在2.88%至7.50%之间，远高于传统社交平台。

其广告优势主要体现在：

内容病毒式传播潜力： 优质内容无需现有受众也能触达数百万用户。
更低的每千次展示费用（CPM）： 基于兴趣的广告投放成本通常比社交图谱平台低30%至50%。
创意优先的归因： 广告表现与内容质量直接相关。
快速测试与迭代： 算法能够迅速识别出表现优异的创意概念。

专业社交图谱：LinkedIn

LinkedIn则保持了专业的社交图谱模式，这使其在B2B性能营销领域独树一帜。

B2B营销的特点包括：

高意向专业定位： 通过职位、公司连接进行定向，能够有效获取高质量的潜在客户。
较高的CPM： 专业化的受众定位通常需要支付200%至300%更高的广告成本。
更长的归因窗口： B2B销售周期通常较长，需要90天或更长的归因模型来衡量效果。
连接驱动的信任： 专业网络中的社交认同感能够带来更高的转化率。

新媒网跨境了解到，当前行业内的一种快速策略建议是：将60%的探索性预算分配给如短视频平台等兴趣驱动型平台，而将40%的预算用于社交图谱平台（如Facebook）的再营销活动。这种分配比例旨在最大化广告的触达范围和转化效率。

跨图谱归因挑战及策略

苹果iOS 14.5隐私政策的更新，对社交图谱平台的影响远大于兴趣图谱平台。理解其背后的原因，对于制定有效的归因模型至关重要。

社交图谱归因的脆弱性

社交图谱平台严重依赖连接数据和跨应用追踪，使其更容易受到隐私限制的影响：

连接数据丢失： 在缺乏明确同意的情况下，好友网络和社交信号变得难以追踪。
跨应用归因受限： 社交平台对用户在不同应用间的行为可见性降低。
相似受众建模受影响： 数据质量的下降影响了受众拓展的准确性。
再营销限制： 由于用户选择退出追踪，再营销受众池有所缩小。

兴趣图谱归因的优势

基于兴趣的平台利用更多内部行为信号，这些信号在隐私合规方面更具优势：

第一方行为数据： 平台直接在其生态系统内部收集用户互动数据。
内容驱动信号： 用户与不同内容类型的互动提供了归因洞察。
隐私合规追踪： 行为模式无需跨应用数据共享。
预测建模： 兴趣信号有助于在不依赖个人身份标识符的情况下预测转化可能性。

混合图谱广告活动的归因策略

部署服务器端追踪： 采用解决方案，捕获所有平台上的准确转化数据。
平台专属归因窗口： 社交图谱平台通常在7天归因窗口下表现更好，而兴趣图谱平台可能只需要1-3天的归因窗口。
统一报告体系： 将各平台数据与第一方分析数据结合，形成完整的归因图景。
跨平台用户旅程映射： 追踪用户如何在社交图谱和兴趣图谱的触点间移动。

基于算法类型的创意优化

广告创意策略应与算法的内容发现机制相匹配。在Facebook的社交图谱上表现良好的内容，不一定能在短视频平台的兴趣图谱上同样奏效，反之亦然。

社交图谱创意策略

社交图谱算法优先考虑能够产生社交互动并利用现有连接的内容。

成功的创意元素：
- 用户生成内容（UGC）： 真实用户使用产品能有效建立社交认同。
- 社交证明： 评论、推荐、用户证言等。
- 社区化信息： “加入数百万满意客户”这类信息更能引起基于连接的发现共鸣。
- 熟悉的面孔： 观众已关注的网红和品牌大使。
创意测试方法：
- 测试不同形式的社交证明（评论、证言、用户视频）。
- A/B测试社区信息与个体利益的表述。
- 利用现有客户内容和证言。
- 重点关注信任信号和可信度指标。

兴趣图谱创意策略

兴趣图谱算法优先考虑能够迅速吸引注意力并产生即时互动的内容。

高效能创意元素：
- 引人入胜的开头： 前3秒钟决定算法是否分发。
- 价值优先的信息： 立即清晰地传达产品价值，无需过多社交语境铺垫。
- 融入趋势： 利用平台原生的内容格式和流行趋势。
- 教育性内容： 操作指南和问题解决型内容表现尤为出色。
创意测试框架：
- 针对同一产品利益点测试多种不同的“钩子”或开头。
- 尝试使用流行音乐、特效和格式。
- 专注于即时价值主张的清晰度。
- 以互动指标（保存、分享、评论）为优化目标。

混合图谱策略下的预算分配框架

精明的营销人员不会将所有预算投入到单一的算法类型中。以下是优化跨不同图谱类型的支出分配以实现最大投资回报的框架。

70/30的发现法则

70%兴趣图谱平台（发现重心）： 主要针对短视频平台、Pinterest、YouTube Shorts等平台，用于新受众获取。
- 较低的CPM和较高的参与率能够推动高效的受众发现。
- “创意优先”的方法允许快速测试和规模化。
30%社交图谱平台（转化重心）： 主要针对Facebook、Instagram、LinkedIn等平台，用于再营销和转化。
- 更高的意向受众，已建立信任信号。
- 更高的转化率能够支撑相对较高的CPM。

重新分配的绩效阈值

每周指标回顾：
- 每次转化成本（CPA）： 当平台CPA超出目标值25%时，考虑重新分配预算。
- 广告投资回报率（ROAS）： 当平台ROAS超出目标值20%以上时，增加预算分配。
- 互动质量： 监测点击后行为，而非仅仅点击率。
每月重新分配策略：
- 根据外媒Sprout Social在2025年发布的最新数据显示，Instagram的参与率同比下降28%至0.50%，而Emplicit研究表明短视频平台仍保持2.5%的平均参与率。基于此，跨境营销人员可考虑将发现性预算更多地转向兴趣图谱平台。
季节性调整策略：
- 第四季度节日策略： 将社交图谱的预算分配提高到40%，用于再营销节日购物者；在高意向购物期间，利用基于连接的信任感；同时维持兴趣图谱的发现性投放，以获取新客户。
- 第一季度发现策略： 转向80/20的兴趣图谱重点，用于新年期间的受众拓展；兴趣平台竞争较低，能够带来更好的发现性CPM；测试新的创意概念，以吸引节后高参与度的受众。

高级受众拓展技术

兴趣图谱能够解锁社交图谱无法比拟的受众拓展机会。以下是如何利用每种算法类型实现最大化触达和效率的方法。

跨图谱相似受众（Lookalike Audiences）

社交图谱相似受众：
- 基于连接的建模： Facebook等平台根据共享连接和社交行为创建相似受众。
- 精度高，规模小： 定位更精确，但受限于社交网络规模。
- 最佳用途： 再营销拓展和暖受众规模化。
兴趣图谱相似受众：
- 行为模式建模： 平台识别具有相似内容消费模式的用户。
- 规模大，依赖创意： 具有巨大的触达潜力，但需要吸引人的创意。
- 最佳用途： 新客发现和快速规模化。

兴趣信号优化

平台专属兴趣定位：
- 短视频平台兴趣类别：侧重于内容消费模式而非人口统计数据。
- Pinterest兴趣定位：利用搜索意图和画板创建行为。
- YouTube兴趣信号：结合观看历史和搜索行为进行精准定位。
跨平台兴趣映射：
- 识别在一个平台上表现出色的兴趣类别。
- 在不同图谱类型上测试相似的兴趣信号。

跨平台受众同步策略

顺序定位方法：
- 发现阶段： 使用兴趣图谱平台进行初始受众识别。
- 再营销阶段： 将高互动用户同步到社交图谱平台进行转化。
- 忠诚度阶段： 利用社交连接进行重复购买活动。
统一客户旅程优化：
- 追踪用户在不同算法类型间的进展。
- 针对每种图谱类型的用户心态优化创意信息。
- 实施跨平台频率限制，避免过度曝光。

未来营销策略的适应性构建

算法的演变速度不会减慢。以下是如何保持领先优势，并在图谱类型持续发展的同时，维持竞争力的策略。

新兴图谱类型

内容图谱： 平台正在开发基于内容的推荐系统，优先考虑内容质量而非连接或兴趣。例如，YouTube的算法越来越侧重于内容满意度指标，而非订阅者关系。
社交商务图谱： Instagram和短视频平台正在构建结合社交信号与购物意图的购买行为图谱，从而创建混合归因模型。
隐私优先图谱： 新的算法方法，通过基于群体（Cohort-based）的定位和联邦学习（Federated Learning），在不进行个体追踪的情况下实现个性化。

隐私优先优化策略

第一方数据整合：
- 建立强大的电子邮件和短信列表，用于跨平台定位。
- 实施渐进式用户画像（progressive profiling），直接收集兴趣信号。
- 利用客户调研了解用户兴趣和社交偏好。
服务器端追踪实施：
- 部署全面的服务器端追踪，以实现准确归因。
- 实施转化API（Conversion API），以优化平台效果。
- 使用统一客户数据平台（CDP）获取跨图谱洞察。
上下文定位准备：
- 开发独立于用户追踪的基于内容的定位策略。
- 关注广告位和内容语境，而非个体行为。
- 建立适用于所有图谱类型的品牌认知度活动。

平台多元化规划

算法无关策略制定：
- 创建灵活的创意框架，以适应不同图谱类型。
- 针对每种算法方法开发平台原生内容策略。
- 构建适用于社交图谱和兴趣图谱的衡量系统。
新兴平台准备：
- 监测新平台，以获取早期算法优势。
- 在新兴兴趣图谱平台上测试小额预算。
- 开发快速平台采纳框架，以应对未来机遇。
投资AI驱动的优化工具：
- AI优化工具能够帮助营销人员适应跨平台的算法变化，无论社交图谱或兴趣图谱如何演变，都能支持持续的广告表现。机器模型能够持续适应新的算法信号，有助于在平台重大更新期间维持广告表现。

常见问题解答

哪种算法类型在电商领域能带来更好的ROAS？
- 兴趣图谱通常能带来20-30%的发现性ROAS提升，这得益于更低的CPM和更高的参与率；而社交图谱在再营销方面表现出色，转化率高出40%。最佳策略是两者结合：利用兴趣图谱进行客户获取，利用社交图谱进行转化优化。
如何在不同图谱类型之间追踪归因？
- 使用统一的归因模型，该模型需要考虑每个平台独特的用户旅程模式。社交图谱平台在7天归因窗口下表现更好，而兴趣图谱平台则在1-3天归因下表现最佳。实施服务器端追踪解决方案，以实现准确的跨平台衡量。
我应该为每种图谱类型采用不同的创意策略吗？
- 是的，绝对应该。社交图谱平台对社交证明、用户生成内容和社区化信息响应更佳。兴趣图谱则偏好钩子式开头、即时价值主张和融入流行趋势的内容。应针对每种算法类型的内容发现方法，测试专门设计的创意变体。
我应该多久重新分配一次平台预算？
- 每周审查效果，并根据30天归因窗口每月重新分配预算。需要考虑每个平台的典型转化时间线——兴趣图谱通常显示更快的结果，而社交图谱可能具有更长的归因期。使用如CPA差异25%等绩效阈值来触发重新分配决策。
营销人员在算法优化方面常犯的最大错误是什么？
- 在所有平台上一刀切地采用单一策略，而不是针对每种算法独特的内容发现和用户行为模式进行优化。许多营销人员在社交图谱和兴趣图谱上使用相同的定位、创意和归因方法，从而错失了重要的表现机会。