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Facebook 分析的最大收获是，与人口统计受众相比，一些兴趣受众太小而无法产生规模。广告商应评估他们感兴趣的受众，并决定较高的影响是否值得潜在地减少覆盖面和较高的每千次展示费用。
如果兴趣受众足够广泛，他们的表现可以与人口统计受众相媲美。在这种情况下，广告商应选择最符合其广告系列目标的策略。
虽然这些发现是有道理的，但它们对 Facebook 也很方便，因为Apple 的 App Tracking Transparency不会影响人口统计定位。
人口统计的表现优于过于狭窄的兴趣受众
基于兴趣的定位本质上比基于人口 统计的定位更受限制。为了克服这种差异，覆盖率较低的广告系列需要以更高的效率进行补偿。兴趣定位确实可以提高效率，但不太可能弥补差异。
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"在由于兴趣定位而导致覆盖面显着减少的活动中，与人口统计受众相比，效果略高（+22%），"Facebook 表示，"但是，这种增加略低于要求的阈值，不太可能充分弥补为下游。因此，与这些广告系列中的兴趣策略相比，人口统计策略成为制胜策略的可能性高出 1.6 倍，并推动了更具成本效益的品牌成果。" 当兴趣受众太窄时，人口统计受众的覆盖面也比相同预算的兴趣受众多 99%。
基于人口统� �和基于兴趣的定位都可以提供覆盖面
当感兴趣的受众足够广泛以提供足够的覆盖面时，这两种策略在相同的预算下实现了可比的覆盖面。当两者都可以在相同预算的情况下提供可比的覆盖范围（彼此相差 20% 以内）时，Facebook 的分析表明，它们同样有可能成为获胜的、具有成本效益的策略。
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