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AI 广告投放洞察
三平台投放策略、TikTok / Meta / Google 案例分析、PPC 自动化最佳实践 —— 由 DEXUN AdWhiz 工程团队撰写。
策略
为什么三平台同时优化比单平台贵的代理还便宜
对比传统代理（每平台 15-20% 服务费）和 DEXUN AdWhiz 三平台一站式订阅的成本结构。在 $50K/月广告预算的场景下，年节省 $24,000+，且 AI 24/7 实时优化无人工延迟。
2026年5月10日·8 分钟阅读
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清单
TikTok Spark Ads 优化清单：把 CPM 砍掉 40% 的 7 个动作
基于我们 200+ TikTok 账户的数据，整理出 7 个可直接复制的 Spark Ads 优化动作。从达人筛选、内容时长、CTA 位置到再营销节奏，每一条都有真实数据支撑。
2026年5月3日·12 分钟阅读
工具Performance Max 不再是黑盒：用 MCP 把 PMax 数据接到 Claude
通过 DEXUN AdWhiz MCP server，让 Claude 直接读取 PMax 的资产组、搜索词、用户列表表现，并自动写出优化建议。完整代码示例 + claude_desktop_config.json。
2026年4月28日·10 分钟阅读
案例研究案例：DTC 服装品牌如何用 AI 把跨平台 ROAS 从 2.1x 拉到 4.6x
一家月广告预算 $80K 的女装品牌，三个月内通过 DEXUN AdWhiz 完成 Google Search / Meta Lookalike / TikTok Spark 三平台再分配，ROAS 提升 119%。所有数据已脱敏。
2026年4月20日·15 分钟阅读
策略Meta Advantage+ 真的比手动 Lookalike 好吗？
基于 50 个客户账户的 A/B 测试结果。结论可能跟你想的不一样：Advantage+ 在新账户和小预算场景明显胜出，但在 $20K+/月预算时手动分层 Lookalike 仍有 18% ROAS 优势。
2026年4月14日·6 分钟阅读
指南AI 自动出价的 5 个常见误区
"设置好 Target ROAS 就不用管了" —— 错的。我们见过太多账户因此白烧钱。讲清楚 AI 出价在不同生命周期阶段需要哪些人工监督，以及 DEXUN AdWhiz 如何自动化这部分。
2026年4月5日·7 分钟阅读
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