每天 NT$900 的廣告預算，三個廣告組各分 NT$300，三組同時跑。第 10 天，三組都還在學習期，因為每組每天只有 NT$300 在累積轉換事件——按照 TikTok 學習期需要 50 個轉換事件才結束的邏輯，NT$300/天 的組可能需要 20–30 天才能跑完學習期，而且這段時間的所有數字都不能拿來做成效判斷。與其花 30 天等三組慢慢爬，不如把資源集中到一組先跑完學習期，取得有效數據後再決定下一步。
小預算的多廣告組配置邏輯，和大預算不一樣。大預算可以讓多組同時快速跑完學習期；小預算的學習期本來就慢，分散太多只是讓每組都跑不完。
小預算多廣告組的核心問題：學習期太慢
學習期的關鍵變數：每組每天有多少預算可以用來累積轉換事件。
以 NT$300/天 預算、廣告 CPM NT$120（每千次曝光 NT$120）、CTR 2%、CVR 5% 的廣告組試算（資料來源：自有後台 2026 Q2–Q3 投放紀錄）：
每天大約可以買到的曝光 = NT$300 ÷ NT$0.12 = 2,500 次曝光 每天點擊數 = 2,500 × 2% = 50 次點擊 每天轉換事件 = 50 × 5% = 2.5 個
要累積 50 個轉換事件，需要 50 ÷ 2.5 = 20 天
三組各 NT$300/天，每組各需 20 天才能跑完學習期——而且學習期內的數據不穩定，這 20 天之內很難看出哪組更好、值得繼續投入。
三種預算分配策略
策略一：序列測試（最適合總預算 ≤ NT$900/天）
不同時跑三組，而是依序測試：先用大部分預算跑一組（NT$600–NT$700），另外小部分（NT$200–NT$300）留給第二組做初步測試。
| 週期 | 主力組 | 測試組 | 說明 |
|---|---|---|---|
| 第 1–14 天 | A 組 NT$600/天 | B 組 NT$300/天 | A 組快速跑完學習期，B 組同步蒐集初期數據 |
| 第 15–28 天 | 根據 A/B 比較結果調整 | C 組開始測試 | A/B 哪組好，集中到那組；同時開 C 組測試 |
優點： 主力組學習期 7–10 天就能完成（NT$600/天 的速度比 NT$300/天 快很多），可以更快取得有效數據。
缺點： 三組同時跑不到，測試週期較長。適合不急著大規模驗證三種受眾的情況。
策略二：CBO 集中預算（讓系統決定分配）
Campaign Budget Optimization（CBO）是讓系統自動在廣告組之間分配預算的功能。你設定廣告活動層級的總預算（例如 NT$900/天），系統根據每個廣告組的即時表現，動態分配預算給表現更好的組。
適合用 CBO 的情境：
- 三組受眾設定有明顯差異（不重疊）
- 三組用相同素材，要讓系統找出哪個受眾最好
- 你願意讓系統決定，不要手動干預每組的預算分配
CBO 的限制： 系統傾向把預算給當下 CTR 較高的那組，可能導致某組在學習期內因為資源不足而無法公平競爭。如果某組一開始就分到很少預算，它可能永遠停在學習期、無法展現真實潛力。
CBO 使用建議： 設置各廣告組的「最低每日預算」下限（每組至少 NT$200），確保每組都能獲得最低的學習期資源，避免系統把全部預算集中在一組。
策略三：分散均攤（適合三組受眾差異明顯、預算 ≥ NT$1,500/天）
如果你的總預算達到 NT$1,500/天 以上，三組各均攤 NT$500/天，每組可以在 7–14 天內跑完學習期，這時候分散是合理的。
三組同時有足夠的預算完成學習期，可以在相同時間段內取得各組的可比較數據——哪組 ROAS 高，後續把預算集中到那組。
NT$1,500/天 以下，不建議三組均攤： 每組預算不到 NT$500，學習期太慢，三組同時跑的資訊量反而低於先集中測試一兩組的效率。
如何判斷該集中還是分散
| 條件 | 建議做法 |
|---|---|
| 總預算 ≤ NT$900/天 | 序列測試：主力 NT$600 + 測試 NT$300 |
| 總預算 NT$900–NT$1,500/天 | CBO 集中預算 + 各組設最低預算下限 |
| 總預算 ≥ NT$1,500/天 | 可考慮三組均攤，同時完成學習期 |
| 三組受眾高度重疊 | 先合併為一組，不要分散（互搶問題） |
| 三組受眾完全不重疊 | 序列或 CBO 均可，依總預算決定 |
小預算多廣告組的優先序操作建議
- 先確認每組受眾不重疊：重疊的組互搶資源，分開跑反而更貴（受眾重疊判斷見 素材複用的成效影響）
- 主力組給夠預算讓學習期快跑完：NT$500/天 以上是讓 14 天內跑完學習期的目標值
- 學習期結束後才比較成效、決定資源分配方向：學習期中不做跨組比較
- 成效好的組擴量前確認三個信號：學習期完成 + 預算花完率 ≥ 90% + ROAS 高於損益平衡 ≥ 20%（見 擴量時機判斷）
小預算多廣告組的核心邏輯：學習期是瓶頸，資源分配要確保每組都能快速跑完學習期，不要為了「同時測試」而讓每組都慢慢爬。總預算不足以讓三組同時快速學習，序列測試比同時分散更有效率。
延伸閱讀（外部資源）：
- TikTok for Business 官方說明：廣告活動預算最佳化（CBO）說明（CBO 的運作機制、適合情境與各組最低預算設定方式）
- WordStream：多廣告組預算分配策略（跨平台多廣告組預算配置邏輯，含集中 vs 分散的比較分析）
常見問題
Q：三個廣告組要怎麼確認哪一個受眾比較好？ 每組跑完學習期之後，取各組穩定期（學習期後 7 天均值）的廣告回報率比較。學習期結束前的數字不穩定，不要拿來做比較基準。如果三組受眾設定差很多，用系統自動預算分配可以加速找到「系統覺得效率最高」的那一組，省去手動逐組觀察的時間。
Q：可以在廣告活動層級設總預算，讓系統自動分配給三組嗎？ 可以，這就是系統的自動預算分配機制（CBO）。建議同時設各廣告組的最低每日預算下限（例如每組至少 NT$200），避免某組在學習期因為分到的資源太少而永遠跑不完學習期，讓各組都有公平競爭的基礎。
Q：學習期結束後，三組的 ROAS 差很多，要把所有預算砍到最好的那組嗎？ 建議漸進式重分配，不要一次全砍。先把表現最差的組預算降低 50%，把多出來的預算加給表現最好的組，觀察 3–5 天看成效是否維持。快速大幅調整預算，即使是成效好的組也可能觸發系統重新學習，廣告回報率短期波動風險高，容易誤判為廣告變差。