针对用户点击广告前的优化提供两个方向的建议：
1、受众定位做宽泛
1）简化广告结构
对多个区域、相同受众进行整合，集中广告预算，让广告统一展开，并进行转化并投放学习。而设置受众时，将细分定位扩展设勾选，保证群组广告的受众人数在50人以上。
2)利用机器学习，使用自动布局功能/适应性广告形式；
自动化布局功能可以使广告的覆盖面增加，让广告在不同展示网络中有更广泛的接触；
适应性广告可自动将上传的多个标题、标识、视频和图片组合起来，可自动调整大小、外观和格式，以扩大覆盖范围。
3)扩大类似的受众比例
创造新的相似受众，确保对类似受众的预测覆盖面足够大；
但是用这种方法时要注意，如果需要测试不同相似度的受众，在创建新的广告系列或广告组时，排除已有的受众，这样不会产生受众重叠，避免在同一用户群体中出现重复曝光，浪费广告预算。
2、精确地分析数据，找出有10%能产生变化的人，然后用更好的材料吸引他们
1)对受众进行分析，寻找转化率较高的受众；
由空投转变为使用不同的兴趣词，分兴趣组来观察受众表现；
扩大寻找10个人，使寻找用户的数量增加；而观众分析则是要完成一项任务：将在10000人中寻找100个人，减少到5000人中寻找80个，甚至在1000人中寻找50个，也就是说把找到有转化的人的可能性增加了，扩大的几率是1%。
2)素材优化，材料点击率高；
材料表现良好，在获得曝光机会的竞争中，广告获得曝光的机会就越大；
越是愿意点击你的广告的人越多，就说明广告的转化效果越好。
因此，无论何种广告平台，素材的好坏都是关键。
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