假設你已經累積了一定的忠實粉絲，要如何讓業績更上一層樓？當然是想辦法觸及潛在客戶、找到對你產品有興趣的人。
操作Facebook廣告時，可以使用興趣鎖定目標受眾，但是要找到「最佳興趣」組合，就有點難度了。
Facebook擴充目標受眾(Targeting Expansion)功能可以幫助廣告主觸及更多人，不用再一個個手動新增。直接勾選這個選項讓Facebook調整目標細節，自動加入更多興趣選項，以獲得更好的結果。
但是Faceboook演算法真的比我們的大腦還要強嗎（就決定廣告受眾這件事來說啦）？
從上述說明以及Facebook文件會發現，都只是「可能」讓結果更好。要知道結果是不是真的比較好，最好還是實際測試看看；這就來進行$1000美元(約30,000台幣)的實驗。
實驗設定
目標是衡量每次註冊成本，以下是廣告內容：
點擊後會將使用者帶到登陸頁，當使用者點選Submit，就會觸發pixel：
我們設定的受眾內容如下：
- 國家: US
- 性別: 男、女
- 年齡: 21–64
- 裝置: 桌機、手機
- 排除: 已註冊的使用者
其中有效受眾人數約為39,000人，勾選「擴充目標受眾」後，增加為150M。
我們想知道這兩種情況下的「擴充目標受眾」成效為何：當受眾較少 vs. 受眾較多。
受眾人數約為 940,000：
勾選擴充功能後，受眾人數約為1.5億：
實驗假設
這個擴充機制已知資訊太少，以至於我們很難做出預測；當受眾從39,000擴充到1.5億，仍然聚焦在核心受眾或其實已經是相當廣泛的群體了？
我們假設使用了「興趣擴充功能」，CPM會降低，同時Conv. Rate也會降低。
未知的是變化到底會多大？貪圖便宜流量，轉換率最後會不會低到得不償失？
預測如下：
- 受眾少(Bing Ads組）： CPM高、轉換率高 = CPA最低
- Bing Ads組 + 擴充: CPM低、轉換率低 = CPA高
- 受眾多(Hubspot組）: CPM中等、 轉換率中等 = CPA中
- Hubspot組 + 擴充: CPM低、轉換率低 = CPA最高
實驗結果
Bing ads的39,000受眾 vs. 擴充到1.5億受眾
Hubspot的940,000受眾 vs. 擴充到1.5億受眾
- Bing Ads 轉換成本最貴($6.1)，比Hubspot高64%。
- Bing Ads受眾少，擴充受眾後，成本降低25%。
- 相反的，Hubspot擴充受眾後，成本提高了16%。
實驗結論
我們假設成本最低的廣告組合結果卻是成本最高的，除了簡單的YES/NO答案，應該把受眾數字納入考慮。
新假設：針對冷流量來說，受眾數量約為1M會比較理想，低於10萬則過低。
Bing Ads 受眾39,000，CPM比其他三組要高，CPC也相對高，且迅速飽和(Frequency達1.69)。針對這麼小的受眾，FB很難優化、找到正確的轉換受眾。
Takeaway #1:
受眾小於10萬時，可以考慮擴充興趣受眾
以Hubspot為例，94萬受眾大小比較理想，CPM、CPC、Frequency都能維持在一定的程度，人數也夠多讓FB能有效找出最可能轉換的受眾。
Takeaway #2:
受眾約為1百萬時，考慮忽略擴充興趣受眾（尤其是在Frequency提高前）
結論
小於10萬受眾的情況下，擴充受眾很可能有助於降低成本，但也可以考慮把多個小眾的興趣結合在同一個廣告群組；使用較大的受眾群體（例如包含1百萬人的受眾群體）時，擴充受眾的初始優勢較少。
或是也可以考慮一開始不啟用此功能，持續監測廣告成效，當Frequency開始提高再啟用。
再者，若已經知道預算足夠，就值得啟用受眾擴充功能，支付較高的成本，長期監測CPA。
若仍然不確定到底要不要用這功能，可以實際跑一次A/B testing。
ref:adespresso
