客户背景：北美 DTC 女装品牌，月广告预算 $80K，在 DEXUN AdWhiz 接入之前用了 1 家代理 + 自己内部 1 个 PPC marketer。整体 ROAS 卡在 2.1x 长达 6 个月，目标是 3.5x+。
起点：诊断浪费
第一周 AI 跑完三平台审计后，发现的三大问题：
- Google Ads：35% 预算花在「low-intent 信息查询」搜索词（如"how to dress for spring"），这些词带来很多点击但 CVR 只有 0.4%
- Meta Ads：「Lookalike 1%」预算占 Meta 60% 但 ROAS 只有 1.6x，主要因为种子受众太老（基于 2 年前的购买者，行为已不相关）
- TikTok Ads：几乎全部预算押在 2 个百万粉达人身上，但他们的有效互动率不到 3%，且最近一条 Spark Ad 创意疲劳明显
第 1 个月：先止血
AI 给出的 12 条推荐里，客户先采纳了 8 条最高置信度的：
- Google：暂停 47 个 CPA > $40 的关键词，新增 23 个负关键词
- Meta：把 Lookalike 1% 预算砍 60%，转到 Lookalike 0.5%（更紧但更精准）
- TikTok：暂停那 2 个百万粉达人，启动 8 个 10k-100k 粉腰部达人矩阵
月底结果：跨平台 ROAS 从 2.1x → 2.9x（+38%）。整体广告费没变，但浪费的部分被切掉了。
第 2 个月：再分配
止血后预算开始向高效率渠道倾斜。AI 持续给推荐：
- Google Brand 系列追加预算 25%（ROAS 12x，是账户最稳的盈利源）
- Meta 砍掉 3 个长期亏损 ad set，省下来的钱平均分给 TikTok Spark 矩阵
- TikTok 开始用 Custom Audiences 做再营销，CPM 从 $11 降到 $6
月底结果：ROAS 3.7x（+27%）。这个月 TikTok 跨过了「未盈利 → 主要增长源」的临界点。
第 3 个月：精细化
基础优化完成后，AI 进入「微调阶段」：
- Google：用 Performance Max 接住搜索词长尾，PMax 资产组按品类细分
- Meta：Advantage+ Shopping 测试，仅占 15% 预算但 ROAS 4.2x
- TikTok：8 个达人中的 3 个表现突出，预算分配从「平均」转为「向头部倾斜」
月底结果：ROAS 4.6x（+24%）。比目标的 3.5x 还高 1.1 个点。
量化收益
$80K/月广告费在 ROAS 从 2.1x 到 4.6x 的情况下：
- 原月营收：$80K × 2.1 = $168K
- 新月营收：$80K × 4.6 = $368K
- 月增收：$200K（同样的广告费）
- 年增收：$2.4M
- 订阅 Business 计划 $279/月 × 12 = $3,348/年
- 投资回报率：约 873 倍
关键认知
客户的内部 PPC marketer 在这个过程中没被替代 —— 反而效率大幅提升。他从「每天花 5 小时拉报表 + 手动调出价」变成「每天花 1 小时复核 AI 推荐 + 制定品牌方向」。AI 替代的是机械执行，不是策略思考。
本案例为单个真实客户的脱敏复述。不同行业、品类、起点 ROAS 的改善幅度差异较大，DEXUN AdWhiz 不承诺类似收益保证。