花了 6,000 塊學到的一堂課：用 AI 自動化 FB 廣告的真實體驗

我寫了一個 FB 廣告的 MCP，想讓大家可以用聊天的方式直接建立 Facebook 廣告。

聽起來很酷對吧？但實際做下去之後才發現，複雜度遠超想像。而且最複雜的地方，不是寫出這個 MCP 本身。

真正的坑，在測試環節

首先，你要在多個帳號中建立一個廣告帳號，這個帳號必須能成功連線。

而且大部分的 FB 廣告，在你發布之前，必須先驗證廣告主的身份。通過 FB 的驗證之後，你才有資格發布廣告。光是這一關就搞了不少時間。

預設設定的陷阱

就算你把所有操作都交給 Chat Agent 處理，還是會踩到一堆坑。

我就快速發布了一個廣告，總共花了 6,000 多塊台幣，結果？零轉換。一個都沒有。

因為 Agent 在完成許多預設設定之後就直接發布了，但它的預設是主打美國市場。而我賣的是線上中文課程。你可以想像，把中文課程投放給美國受眾，這完全不合邏輯。

廣告目標也是一門學問

我原本設定的廣告目標是以銷售為導向，想直接抓轉換。但當你預算很低的時候，一開始就要讓受眾產生轉換動作，其實很困難。

因為演算法需要足夠的數據去找到會轉換的人，預算不夠的時候，它根本跑不動。結果就是廣告效果非常差。

素材的挑戰

我也串接了自動生成圖片和文字的 MCP 工具，想說連素材都自動搞定。

但素材受限於廣告版位的格式跟圖片規格，在 Claude 上面要預覽這些圖片也不太方便。最後你還是需要到 FB 廣告後台，透過預覽功能來確認廣告實際呈現的樣子。

但有一個意想不到的好處

在 Claude 的 Project 裡面製作廣告時，你可以把每一次犯的錯誤都記錄下來。下一次再跑廣告的時候，Agent 就會自動避開這些問題。

所以你會越用越順手，這其實就是 AI 最強的地方——它會從錯誤中學習。

6,000 塊的學費

說實話，這 6,000 塊花出去的當下，我是又開心又難過。

開心的是，廣告確實跑起來了，代表整套自動化流程是可行的。難過的是，設定上還有太多問題沒處理好，錢就這樣燒掉了。

其實一開始發布的時候，我心裡就有點覺得這廣告應該不會跑起來。所以就沒有特別注意它。直到過完年的某一天，我發現帳單上被 charge 了一筆錢，才意識到——啊，原來它真的有在跑。

下一步：串接完整迴路

我同時也試了 Google Ads，但目前打算等到自己更有信心之後，再花錢去嘗試。

當你能夠把素材（圖片、文字）都設定好，網站和 Google Analytics 全部到位，再把 Google Ads 或 FB 廣告這個放大器接上去，我想你就已經可以把整條循環迴路串接起來了。

先從 Organic Traffic 拿到好的反饋，確認內容方向是對的，再加上 Paid Traffic 去放大效果。

這是一個非常有趣的嘗試，我也會在未來繼續實驗這些流程，有新的心得再跟大家分享。