今天來系統地聊聊Facebook開啟VO的基礎條件與其背后的核心邏輯

首先聊一聊基礎部分，配置以及開啟要求

一、技術準備

要開啟VO，首先必須有穩定、準確的轉化數據回傳。通常需要以下工具支持：

• Facebook SDK 或 MMP：用于APP投放?移動應用廣告。

• Meta Pixel 或 轉化API：用于web網站事件追蹤。

這些工具能把購買金額或其他事件的價值實時傳回平臺，保證系統有足夠的數據去學習和優化。

二、事件與數據要求

VO不是一上來就能用的，它對事件數量和價值的多樣性有最低門檻：

• 網站購買事件：過去14天內至少產生30次購買，并且包含至少兩種不同的購買金額；如果能達到100次以上，且金額分布更豐富，效果會更好，同時這也是官方推薦的 。

• 應用內購買事件：過去7天內至少有15個帶金額的購買。并且你要以帶金額的購買事件為AEO轉化事件去跑，而且同樣要有金額分布而不是單一金額

• 應用內廣告展示事件，即AdImpression（僅限Android）：去年年底剛上的能力，過去28天內至少15次展示事件，并且有兩個及以上不同的價值。

  
  

這些要求的核心是：系統需要足夠多、且帶有差異化價值的數據，才能區分出“高價值用戶”和“低價值用戶”。

三、功能開通與權限

VO功能的開放并不是面向所有廣告賬戶的。新建賬戶、或尚未積累足夠數據的資產，暫時看不到該選項。Facebook會根據廣告賬戶的歷史表現、數據量以及合規情況逐步開放。如果你在廣告管理工具里沒有找到VO選項，可以先通過“轉化量最大化”積累事件，等系統判定符合條件后再解鎖。

四、開啟VO策略與實踐

• 先量后值：在廣告投放早期，用“轉化量最大化”積累事件數據，待條件滿足后再切換VO。

• 設置ROAS目標：對于應用內購買優化，可以設置ROAS目標，；如果不設定，則默認采用“最高價值競價”。

那么我們再來聊聊VO 背后的核心邏輯

VO 的目標是：最大化轉化價值（而不是轉化數量）。
也就是說，它不僅要判斷「誰可能會轉化」，更要進一步判斷「轉化之后誰花的錢更多、價值更高」。

Meta 的機器學習模型會對每個用戶做?價值預測：

• 輸入：用戶的行為數據（點擊習慣、歷史購買能力、設備、興趣標簽、區域支付能力等）。

• 輸出：預測該用戶的?預計 ROAS / 預計購買金額。

• 在廣告競價時，系統會把這個預測值帶入出價公式，高價值用戶會得到更高的出價優先級。

為什么需要前期數據積累？

算法要想區分?高價值 和 低價值，必須先有足夠的樣本去學習。

1. 冷啟動問題

• 如果你只上報很少的 Purchase（例如每天幾單），模型看不到明顯的價值分布。

• 系統就只能學到「誰可能會轉化」，但無法學到「誰可能會付更多錢」。

• 結果就是 VO 會失效或退化為普通轉化優化，也就是成本不穩定以及沒量

  
  

• 如果所有 Purchase 的 value 都是固定值（比如統一 $9.99），算法無法區分?高價值和低價值。

• 所以前期要積累到一定數量的?分布型數據（$0.99、$4.99、$19.99…），模型才有信號去學。

  
  

• VO 本質上是一個?回歸預測問題（預測用戶的付費金額）。

• 數據量太少時，模型參數的方差很大，預測不穩定。

• 當事件量積累到一定閾值，模型才能收斂，預測才可靠。

它是怎么找到高價值用戶的？

Meta 的價值優化模型大致可以分為三步：

1、學習用戶特征與付費價值的關系，模型會觀察哪些特征與高付費相關，比如：

• 高端機型的用戶 → 可能付費能力更強。

• 曾經在類似應用里有付費行為的用戶 → 價值更高。

• 某些興趣標簽（例如金融、游戲重度玩家） → 更容易高額付費。

2、預測每個潛在用戶的付費價值

• 當用戶進入競價池，模型會對其做一個數值預測：例如 “該用戶未來 7 天可能花 $25”。

3、在競價時調整出價

• 系統會把預測值帶入到出價邏輯里。

• 如果兩個用戶都可能安裝，但 A 的預測價值是 $25，B 的預測價值是 $5，那么系統會愿意為 A 出更高的價。

• 這樣廣告資源就傾向于分配給高價值用戶。

附官方參考文檔：

https://www.facebook.com/business/help/296463804090290?id=561906377587030

https://www.facebook.com/business/help/571188993373447?id=561906377587030

https://www.facebook.com/business/help/330074040129013

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