在构建帐号结构以提升 AI 赋能的解决方案的效果时，应采取的最佳做法是什么？

正确答案解析

• 在 AI赋能 的广告解决方案中，将帐号结构专注于 业务目标 是最佳做法，而非孤立渠道。
• 原因: AI 模型依赖大量数据来学习和优化。当帐号结构围绕清晰的业务目标（例如，提高特定产品的销售额、获取高质量潜在客户）构建时，它能够整合来自不同渠道、广告系列和关键词的数据，为AI提供更完整、更全面的信号。
• 这种做法有助于AI更高效地理解用户意图、评估不同触点对最终业务目标的影响，并进行跨渠道的智能优化，从而最大限度地提升整体效果，避免数据孤岛和局部最优。

错误选项分析

• 按设备和匹配类型对帐号结构进行细分，以自定义广告素材。

  • 这种方法在传统手动优化时代是常见的最佳实践。然而，在 AI赋能 的背景下，AI（如智能出价、响应式搜索广告、广泛匹配的智能应用）能够根据实时数据和用户上下文，自动优化设备出价、匹配类型表现，并动态匹配最相关的广告素材。过度细分可能导致每个细分的数据量过小，反而 限制了AI的学习能力和优化效率。

• 尽可能多地制作广告系列，以实现业务目标。

  • 这种做法通常会导致 数据过于分散。AI 模型需要充足的转化数据来训练和优化。创建过多的广告系列会将有限的转化数据分散到各个小系列中，使得每个系列的数据量不足以让AI有效学习。这会阻碍AI的性能提升，并增加管理复杂性。

• 围绕特定的人工优化手段来设计广告系列。

  • 这与 AI赋能 的核心理念相悖。AI 的价值在于自动化和超越传统手动优化手段，它能发现人难以察觉的模式和优化机会。如果帐号结构仍然局限于人工优化的思维，就会 限制AI的自主学习和探索能力，无法充分发挥其潜力。正确的做法是设定清晰的业务目标，让AI去寻找达成目标的最佳路径。