创意点击率是指广告比同类广告获得更多或更少点击次数的预测可能性，是在花费任何媒体资金之前根据创意本身进行估算的。您可以将其预测为概率而不是承诺：在具有已知结果的广告上训练的模型会将新创意分为高、中或低。使用带子来决定首先修复、剪切和测试什么，而不是跳过测试。
核心要点
- 可点击性是相对的和概率的。分数表示创意在点击率方面击败、匹配或落后于类似广告的可能性，而不是其点击率。
- 模型从标记的广告中学习，将图像、文案和设置中的内容与类似广告的表现联系起来。
- 当 SOMIN 对广告优化供应商的 631 广告进行评分时（10 月 2025 至 10 月 2026），15% 为高，68% 为正常，18% 为低。在 Meta 上，40% 的视频广告得分为高，没有得分为低。
- 模型看到最少的地方得分最弱：纯文本搜索广告、不熟悉的格式以及点击之外的结果。
- 在测试计划中，修复或削减低值，根据当前最佳值测试高值，并保留一个通配符来检查模型。
创意点击率是什么意思？
这是在发布之前进行的相对点击率预测。点击率 (CTR) 是点击次数除以展示次数，只能在广告投放并付费后进行衡量。可点击性估计广告素材在此之前可能会落在基准的哪一侧。
出于实际原因，该预测是相对的。 1% 点击率对于一个展示位置可能很强，而对于另一个展示位置则很客观，而对于另一个展示位置则较弱，因此原始数字的传播效果很差。有用的问题范围更窄：与在类似位置展示的此类广告相比，这种创意是否可能做得更好、大致相同或更差？
在 SOMIN 的数据中，每个评分的创意都具有三种概率：低于平均水平、平均水平和高于平均水平的点击率，这三个概率加起来为 1。总的来说，该乐队是三者中最有可能的。广告优化工作区的两个 Madgicx 视频广告展示了其内容：
- 一个标题为“消除浪费的广告支出”的视频于 10 月 5 2026 开始，得分为 0.76 高于平均水平，0.23 为平均水平，0.01 为低于平均水平。它很高，有明显的余量。
- 一段关于电商业主无忧假期的视频，平均得分为 0.56，高于平均得分为 0.39。它是“正常”，但接近“高”，并且比“正常”更值得关注，有 0.10 机会击败基准。
因此，请阅读概率，而不仅仅是标签。具有相同乐队的两个创意人员的胜算可能截然不同。
简单来说，可点击性模型是如何运作的？
它从结果已知的广告中学习，然后将这些经验应用到从未见过的创意中。这些步骤很容易描述，即使工程并不简单。
- 收集带标签的示例。收集许多具有真实展示次数和点击次数的广告，并根据其点击率是否高于、接近或低于可比广告的基准来标记每个广告。
- 描述每个广告。将创意转化为模型可以比较的特征：图像显示的内容及其组成方式、图像上有多少文字、文案提供的内容及其听起来如何、格式、位置和目标受众。
- 训练。模型了解哪些特征组合往往会导致高于或低于平均水平的结果，以及它的置信度如何。
- 为新广告素材评分。 新广告获得三个概率及其范围。
- 解释一下。一个有用的模型会说明哪些功能使分数上升或下降，以便设计人员知道要更改什么。
- 重新校准。实时结果返回到模型中，因此其“平均”理念与市场保持同步。
由于该模型仅读取广告素材及其设置，因此它不需要访问广告客户的帐户。这就是 SOMIN 从公共广告库中对竞争对手的广告进行评分的原因（如下例所示），并在品牌草稿作为广告存在之前对它们进行评分。
我们发表的工作涵盖了其中几个步骤。SoCraft，WSDM 的演示2023，在发布前根据文本、图像、定位和设置对广告商的元广告素材进行评分。“反对不透明”（ACM多媒体2023）预测新创意的点击率并用通俗易懂的语言解释驱动因素。一个2025ACM 信息系统汇刊中的论文将预测模型与大型语言模型配对，将分数转化为建议。全部都列在SOMIN 研究页面。有关面板、A/B 测试和模型之间更广泛的选择，请参阅我们的指南在花钱之前预先测试创意.
真实数据中的高、正常和低分割是什么样子的？
大部分是普通的，很少有高级的。我们使用 SOMIN 广告优化工作区中的可点击过滤器来计算 Smartly、Madgicx、Strike Social 和 Adzooma 在 18 10 月 2025 和 17 10 月 2026 之间任意时间点投放的每个广告的得分。在 633 广告中，631 获得了分数。
| 广告得分 | 数数 | 高的 | 普通的 | 低的 |
|---|---|---|---|---|
| 所有广告 | 631 | 92 (15%) | 428 (68%) | 111 (18%) |
| 元广告 | 302 | 84 (28%) | 182 (60%) | 36 (12%) |
| 谷歌广告 | 329 | 8 (2%) | 246 (75%) | 75 (23%) |
元广告再次按格式划分。 Counts是SOMIN的媒体类型标签，具有多种类型的广告会出现在不止一行中。
| 按格式划分的元广告 | 数数 | 高的 | 普通的 | 低的 |
|---|---|---|---|---|
| 视频 | 63 | 25 (40%) | 38 (60%) | 0 |
| 单幅图像 | 108 | 36 (33%) | 66 (61%) | 6 (6%) |
| 多个广告素材（轮播或动态广告素材） | 131 | 23 (18%) | 78 (60%) | 30 (23%) |
接下来是三个读物，每个读物都带有警告。
- “正常”是默认值。 三分之二的广告投放在那里，因此“正常”分数并不是削减的理由。这意味着“无论哪种方式都没有强信号”。
- 视频偏向高，多创意广告偏向低。但格式与广告商纠缠在一起：Madgicx 制作了 63 视频的 44，而 Smartly 制作了大部分动态创意广告。在制定规则之前比较一个品牌内的格式。
- Google 广告得分较低，可能是因为格式而不是质量。331 Google 广告中的 305 是文字广告，与图像或视频相比，它为模型提供的视觉信号要少得多，因此请谨慎对待这些分数。
版本也很重要。在具有多个版本的 128 元广告中，版本之间点击率高于平均水平的机会通常差异不大，中位数为 0.05。在一则广告中，最好版本和最差版本之间的差距是0.68。对每个版本进行评分，而不仅仅是广告。
供应商在这些广告中的承诺是一个单独的故事，我们在广告优化平台在自己的广告中承诺的内容中进行了介绍。
点击率分数不能告诉您什么？
它无法告诉您模型看不到的任何信息。这些是我们首先检查的限制。
- 点击次数不等于销售量。 转化取决于目标网页、价格、报价和库存。创意可能会赢得点击但失去销售。
- 点击可能是错误的目标。好奇心和挑衅赢得了那些永远不会购买的人的点击。将点击率与任何转化活动的下游衡量指标配对。
- “平均值”取决于训练数据。 分数与模型学习的广告相关。很少见的格式、市场或语言的估计会较弱。
- 背景位于创意之外。受众、拍卖压力、时机、季节性和频率都是移动结果，但它们都没有出现在图像中。
- 概率不是结论。 具有 0.39 机会击败基准的普通广告通常会击败基准。期待两个方向的惊喜。
- 品牌效应超出了范围。可点击性与记忆、独特性或长期品牌建设无关。
如何在测试计划中使用高分、普通分和低分？
使用乐队来安排工作，然后让适当的测试来决定。该表设置每个频段的默认操作。
| 乐队 | 将其读作 | 默认操作 |
|---|---|---|
| 高的 | 可能会在点击率方面击败同类广告 | 首先进行测试，以当前最佳广告为对照 |
| 普通的 | 无强信号；最有创意的土地在这里 | 使用分数的解释来改进它，重新评分，并测试最强的 |
| 低的 | 可能会跟踪类似的广告 | 修复驱动程序或删除它，除非它带有您必须测试的消息 |
- 定义“可比较”。针对具有相同目标、展示位置和受众群体的广告进行评分，否则等级意义不大。
- 对每个版本进行评分。 包括您要添加到动态广告素材或灵活广告中的每项资源，因为一个广告的版本可能存在很大差异。
- 在花费之前进行编辑。 阅读草稿评分低或正常的原因，更改图像或副本，然后重新评分。
- 构建测试。将高候选者置于您的控制之下，并每轮保留一个“正常”或“低”通配符，以便根据可疑的内容检查模型。
- 使用真实的对比测试进行读取。 Meta 的帮助中心指出，动态广告素材报告会汇总所有变体的性能，并且不建议将其作为对比测试的替代品。
- 记录预测与实际情况。几轮之后，检查您帐户中的高级广告是否比普通广告更频繁地击败普通广告。这就是你的本地准确度。
- 根据广告年龄重新评分。 高创意仍然会磨损；当频率上升而结果下降时刷新它。
实际上，这会改变预算的去向。在 SOMIN 的 Fujifilm UK 案例研究 中，72 概念在任何支出之前都对预测可点击性进行了评分，并且 15 跨越了 80%“最佳表演者潜力”栏，因此测试预算可以从这些开始。
点击率预测有多准确？
足够准确来对创意进行排名，但不够准确以取代测试。 付费媒体代理背后的 SOMIN 评分模型经过数万个标记广告的训练，在客户基准中达到了 78% 的点击率预测准确率，大约是人类基线的三倍。
公布的数字是一个起点。重要的是模型如何在您的类别和格式上执行，这就是为什么上面的第六步比任何供应商的标题数字更重要的原因。如果模型无法在实际结果旁边显示其预测，请将其分数视为意见。
要对竞争对手和您自己的创意进行评分，请从他们的公共广告开始；我们的在元广告库中研究竞争对手广告的指南涵盖了该集合。
FAQ
点击率和点击率一样吗？
不会。点击率是在广告投放后测量的。点击率是在支出之前做出的预测，预测广告的点击率是否会高于、接近或低于同类广告。
什么是好的点击率分数？
高是最好的频段，但要看看概率。在 SOMIN 对 631 供应商广告的评分中，只有 15% 获得高分，因此点击率高于平均水平的“正常”也值得测试。
您能预测竞争对手广告的点击率吗？
是的。该模型只需要广告素材及其设置，而不需要帐户数据，因此可以对来自元广告库或 Google 广告透明度中心的公共广告进行评分。分数是一个预测；它不会透露竞争对手的真实结果。
高分能保证结果吗？
不会。这意味着该广告素材比同类广告更有可能获得点击。登陆页面、优惠、受众和拍卖仍然决定结果，因此请根据控件测试高创意。
可点击性与创意预测试有何不同？
可点击性是一种预测试方法：模型对相对点击率的预测。预测试还包括观众小组和小型现场测试，大多数团队都会将它们结合起来。
来源
- SoCraft：Meta 上的广告商级创意表现预测评分、WSDM 2023
- 反对不透明性：有效数字广告的可解释人工智能和大型语言模型，ACM Multimedia 2023
- 融合预测和大型语言模型以在创意营销中提供可行的建议，ACM 信息系统交易，2025
- 关于 Meta Ads Manager 中的动态广告素材，Meta Business 帮助中心
