FB廣告的歸因在第三方cookie被檔後，歸因就一直是不準的狀態了，所以用FB廣告後台的數據去看成效已經不適用。
能看的可能就是整體的轉換比，加碼跟放大就只能憑經驗去調整，進階一點就是撈產品銷售數據去比對廣告投放量去算ROAS。
最近把官網，FB，GA，google ads，Lihi短網址都串起來後，我開始嘗試做一件事。
一開始，我不只要claude 跟我報FB數據而已，還要去比對官網銷售數據，也就是哪些產品，投多少錢，賣了多少數量，這樣的數據要比對出來給我。
因為AI抓數據很快，以前要去做這樣統計並不容易，所以這樣我更能知道每隻產品的投放跟產出。
但如果你一個產品，同時測不同受眾，其實就會有點麻煩，除非你UTM埋的好，每隻廣告UTM都切開，然後還要很有耐心的去GA裡面比對。
今天我就又更進化了。
因為lihi 短網址可以AI自己進去產，所有UTM他可以自己埋好，所以工作流就會變成： 1.我給他官網網址跟要投放的目標 2.素材準備好 3.請他投放 投放工作流：他自己會進Lihi 裡面把短網址產好，UTM全部埋好，依照每隻廣告不同的受眾，屬性，全部埋進去UTM裡面。 4.進行廣告投放 5我只要講撈數據，他就會到FB，官網，GA，google ads去把所有的數據撈出來比對。
比對幾件事，FB花了多少錢，官網實際營收跟每隻產品占比，更重要是他會到GA去把實際UTM撈出來比對，哪隻廣告真的有帶來轉換，就能更清楚比對出來。 這個在過去要人工作其實很麻煩，廣告投放量大根本很難一個一個後台進去抓出來比對，但現在容易很多，只要都串好，比對數據就會完整很多，這樣就能更精準的判斷歸因了。
有清楚的歸因，才會有更精準的分析，這些AI都可以跟你一起討論，討論完給建議，建議不錯我們就下決策，哪些要加碼，哪些要關掉，全部叫他執行就好了。
每天大概花半小時到一小時（通常還處理著其他事），就能把投廣這件事完成，而且更精準。
這是我最近很重要的突破，如果有在投廣告的可以參考參考。