Tính năng Bảng giá Câu hỏi thường gặp Bảng điều khiển Đăng nhập

Sở thích quảng cáo cho

Các sở thích nhắm mục tiêu Facebook và Instagram liên quan đến , với quy mô đối tượng từ API của Meta.

Tìm thấy sở thích Nguồn: Meta API
Tên sở thích Quy mô đối tượng
American Ballet Theatre 1698996 - 1998020
Ballet company 612185 - 719930
Ballet shoe 801675 - 942770
Ballet technique 252789 - 297280
Ballet tutu 1945518 - 2287930
Barre (ballet) 1696649 - 1995260
Birmingham Royal Ballet 256258 - 301360
Boston Ballet 266394 - 313280
Boston Ballet School 8869 - 10430
Classical ballet 1141590 - 1342510
Contemporary ballet 138265 - 162600
Dance Teacher 99982 - 117580
Dance studio 11554957 - 13588630
Don Quixote (ballet) 92559 - 108850
English National Ballet 487882 - 573750
English National Ballet School 15807 - 18590
Jewels (ballet) 48086 - 56550
Joffrey Ballet 142261 - 167300
Mariinsky Ballet 538920 - 633770
National Ballet of Canada 171028 - 201130
New York City Ballet 915034 - 1076080
New wave music 124759251 - 146716880
Pacific Northwest Ballet 168324 - 197950
Paris Opera Ballet 244540 - 287580
Pennsylvania Ballet 46743 - 54970
Queensland Ballet 133520 - 157020
Royal Ballet School 93937 - 110470
Russian ballet 162321 - 190890
San Francisco Ballet 509523 - 599200
San Francisco Ballet School 14030 - 16500
Spandau Ballet 311913 - 366810
Synchronized swimming 284778 - 334900
The Australian Ballet 591743 - 695890
The Nutcracker 1211096 - 1424250
The Royal Ballet 688112 - 809220
The Sleeping Beauty (ballet) 116768 - 137320
The Washington Ballet 32729 - 38490
Vaganova Academy of Russian Ballet 43231 - 50840
Valletta 1747721 - 2055320
bolshoi ballet academy 155323 - 182660
Dance 545935068 - 642019640
Ballet 100333394 - 117992072

Tìm thêm sở thích

Tìm kiếm hàng nghìn sở thích có thể nhắm mục tiêu với dữ liệu đối tượng thời gian thực.

Mở Trình khám phá sở thích

Sử dụng sở thích trong chiến dịch của bạn

  • Kết hợp nhiều sở thích liên quan để tạo đối tượng rộng hơn nhưng vẫn phù hợp
  • Thử nghiệm các kết hợp sở thích khác nhau để tìm phân khúc phản hồi tốt nhất
  • Sử dụng lớp sở thích với nhân khẩu học và hành vi để nhắm mục tiêu chính xác
  • Bắt đầu với sở thích rộng hơn và thu hẹp dựa trên dữ liệu hiệu suất

Lưu ý về quy mô đối tượng

Ước tính quy mô đối tượng được hiển thị là các phạm vi gần đúng được cung cấp bởi API của Meta. Đối tượng nhỏ hơn có thể cung cấp nhắm mục tiêu chính xác hơn nhưng có thể hạn chế phạm vi tiếp cận, trong khi đối tượng lớn hơn cung cấp khả năng hiển thị rộng hơn nhưng có thể kém cụ thể hơn.