廣告受眾設定建議生成指令

陳陳怡君 Joyce・電商內容主編 ·被複製 350 次·最後更新 2026/06/12

適用模型ChatGPTClaude

一句話結論輸入產品與現有客戶特徵，AI 產出 FB／IG 廣告受眾設定建議，含興趣標籤、排除條件與類似受眾策略。

指令介紹

FB 廣告受眾設定失敗的原因通常不是投了錯的人，而是投了太廣的人。把20到50歲女性全部投一遍，預算燒光了卻找不到真正有購買意圖的那群人。好的受眾設定要像在描述一個具體的人：她今天在網路上做什麼、她對什麼有興趣、她剛發生了什麼生活事件。

適用情境

廣告受眾設定Meta廣告受眾FB廣告投放Lookalike受眾

懶人貼上・複製就能用

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產品類型

現有客戶描述

廣告目標

⬇ 匯出此指令 CSV

AI 指令庫編輯的話

編輯實測指令明確要求排除受眾的設定建議，這是大多數廣告教學忽略的環節，卻是控制 CPA（每次轉換成本）最直接的方式；Lookalike 建議要求說明種子受眾來源，確保相似受眾的品質基礎。這組「廣告受眾設定建議生成指令」是 Prompts 編輯團隊實測整理的行銷 AI 指令（Prompt），適合用 ChatGPT、Claude 執行。複製上方指令範本即可使用，免費、免註冊。

模型實測對照

核心受眾：年齡25-45歲女性；興趣標籤：精品包、輕奢品牌（可指定Coach、Kate Spade等）、時尚雜誌（Vogue）、皮革工藝、職場穿搭；行為條件：高消費力用戶、網路購物、iOS裝置用戶（消費力指標）。排除受眾：已購買名單（自訂受眾上傳）、曾互動但超過180天未再互動、競品官方粉絲頁互動者（避免只是在比較）、學生身分（消費力不符）。Lookalike建議：種子受眾用90天內購買客戶名單，建議從1%相似度開始測試，等有足夠數據再擴展至2-3%。受眾規模：此設定台灣市場預估觸及50-150萬人，高單價產品建議維持精準，不需要擴大到200萬以上。

實測（ChatGPT）：排除已購買名單和超過180天未互動者，讓每一分廣告預算都花在最有可能首次購買的新受眾上；指定 iOS 裝置用戶作為消費力過濾條件是台灣廣告投手常用的隱性分層技巧。

產出高單價皮革包 Meta 廣告受眾設定建議，含興趣標籤、排除條件、Lookalike 策略和規模評估。

實測（Claude）：「1%相似度開始測試再擴展至2-3%」的 Lookalike 策略說明反映 Meta 廣告的實際優化邏輯，比直接用5%大受眾投放節省30-50%的測試預算。