冷启动（Learning Phase）是模型积累转化数据的阶段，通常需 50 个以上转化事件。完成冷启动后，进入放量期，核心目标是在不显著降低 ROI 的前提下，高效扩大预算。以下是关键操作步骤：

1. 逐步加预算（20% 法则）

每 24~48 小时增加预算不超过原有预算的 20%，避免系统频繁重启学习。

2. 复制优质广告组

挑选 ROI 最优的广告组，进行“复制 + 小幅调整”（如更换素材或文案），而非直接修改原广告，以防数据波动。

3. 扩展受众定向

利用原有转化人群，拓展相似受众（Lookalike）；同时开放部分宽泛定向，测试新兴趣标签。

4. 多平台交叉放量

若主平台（如 Facebook）已达瓶颈，可同步在 TikTok、Instagram、X（Twitter）等平台测试同类素材，分散风险并挖掘新增量。

5. 素材轮换与优化

放量会加速素材疲劳，需保持每周更新 2~3 组新素材，同步测试视频与图文，保留点击率（CTR）≥1.5% 的素材持续投放。

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