广告图片中的人脸真的能提高点击率吗?
广告图片中的人脸在某些垂直领域有助于提高点击率,而在其他领域则无效(甚至有害)。本文介绍该模式在实时原生创意中的表现,以及如何为您的产品进行测试。

广告图片中的人脸通常确实能提高原生广告的点击率,但这种效果并非普遍或自动。它很大程度上取决于垂直领域、人脸的表情和构图,以及人脸是强化了钩子还是仅仅装饰它。在OpenAdLibrary索引的创意中,面向人脸的图片是最高量级垂直领域(健康、金融和保险)中的常见模式,但其他类别中许多长期成功的创意使用产品图片、前后对比图或根本没有脸的文字驱动图片。
对“人脸能提高点击率”这个问题的诚实回答更接近于“当垂直领域奖励情感或抱负连接时,人脸能提高点击率;当垂直领域奖励清晰的产品或数字钩子时,人脸则不那么重要或完全无关”。将“添加人脸”视为通用创意规则,正是买家最终得到一个并不适合其搭配角度的面向人脸图片的原因。
人脸在实时原生创意中出现最多的领域#
健康美容广告总是依赖人脸,原因显而易见:产品或宣称直接关乎人的身体或外貌,因此一张通常带有表情(惊讶、欣慰、微笑)的人脸在强化前后对比或转变角度方面发挥着实际作用。一张完全没有人类面孔的祛皱霜广告需要付出更多努力才能推销同样的情感结果。保险和金融广告则不同地使用人脸,通常是一张年长者的脸配上安心或关切的表情,针对产品所瞄准的人群以及角度所推销的焦虑或宽慰。
相比之下,软件、家庭和园艺工具或直接电商产品等类别,同样经常通过清晰的产品图片或演示图片获胜。人脸对“这个工具能清理你的排水沟”没有太多帮助,强行加入反而会分散注意力,在产品和无关人物之间造成干扰。
人脸为何有效(当其有效时)#
其机制并不神秘:人脸是眼睛在滚动信息流中锁定的最快事物之一,而富有表情的人脸在读者尚未处理标题中的任何一个字之前,就创造了即时的、前语言的情感线索。在原生广告单元与内容流中数十个其他缩略图竞争的情况下,这半秒钟的注意力先机比在读者已经承诺阅读的格式(如搜索结果或电子邮件)中更为重要。
表情本身承担了大部分重量。一个中性的、库存照片微笑的人脸,远不如一个被特定、可辨识情感(惊讶、欣慰、担忧)捕捉到的人脸有效,后者直接映射到广告钩子。研究广告表现优异的原因的买家一致发现,最强大的面向人脸创意将特定表情与特定宣称配对,而不是将一张通用的友好面孔随意添加到任何标题上。
人脸无效或有害的地方#
人脸可能在几种特定情况下损害表现。一张看起来过于精致、过于库存照片或明显摆拍的人脸,会显得像广告而非内容,从而削弱原生广告融入信息流的整个前提。一张与目标人群不匹配的人脸(例如,针对退休人员的产品上使用25岁的模特)会造成微妙的可信度差距,即使没有人有意识地指出来。在那些产品本身就是故事的核心的垂直领域(如软件、金融计算器、特定机械工具)中,添加人脸可能会挤占读者实际需要了解产品是什么的视觉信息。
| 垂直领域模式 | 人脸通常有帮助 | 产品/演示图片通常胜出 |
|---|---|---|
| 美容与护肤 | 是的,特别是前后对比构图 | 有时,对于非常视觉化的转变宣称 |
| 健康与补充剂 | 是的,表情驱动 | 较少见 |
| 保险与金融 | 是的,匹配人口统计的人脸 | 罕见 |
| 家庭与花园工具 | 很少 | 通常,使用中的产品图片占主导 |
| 软件与应用 | 很少 | 通常,截图或演示占主导 |
| 电商产品 | 取决于产品 | 产品图片通常胜出,对于简单商品 |
各垂直领域的创意数量所暗示的#
截至2026年6月,健康(24,472个创意)、金融(24,068个)和保险(22,427个)是OpenAdLibrary索引中725,882个原生创意中创意数量最多的三个垂直领域,远超电商(19,368个)和娱乐(18,179个)。这些垂直领域并非偶然拥有最多创意;它们是那些根本产品本身就具有个人性质(健康结果、财务担忧、保障缺口)的类别,这正是面向人脸图片倾向于强化推销的充分条件。这些类别中竞争创意的庞大体量也意味着一个通用的、低质量的人脸图片很快就会被淹没;那些能吸引注意力的图片将特定表情与特定宣称配对,而不是重复使用可互换的库存照片。
构图和裁剪与人脸本身同等重要#
除了是否包含人脸之外,其构图方式也会改变表现。眼睛和表情的紧密特写在小型信息流缩略图中比在面部只是繁忙场景一小部分的宽镜头中更容易被快速阅读,因为原生广告单元渲染得很小,并且与密集的周围内容竞争。裁剪过紧也可能适得其反,切断了使表情可辨的背景(一张惊讶的脸需要显示正在对某物做出反应,否则惊讶会显得令人困惑而非引人注目)。在人脸密集型垂直领域中长期运行的创意中重复出现的构图选择倾向于中等特写:足够的面部可以清晰读取表情,足够的周围背景可以锚定反应的对象。
自行测试人脸与非人脸问题#
为您的产品回答这个问题的最干净方式不是通用规则,而是受控比较:使用相同的标题和钩子,运行面向人脸的变体与面向产品或主张的变体,相同的定向,相同的预算,并让点击率数据稳定下来后再下结论。由于网络投放算法根据早期表现进行调整,给两个变体一个真正公平的展示机会,而不是根据前几百次展示就下判断。
检查持久性也很重要,而不仅仅是早期点击率。一个面向人脸的创意在第一天点击率飙升但很快疲劳(因为同一受众群体反复看到同一张脸)可能会输给一个不那么花哨但能维持更长时间表现的变体。创意疲劳往往比产品图片更快地打击人脸驱动的广告,因为特定的人脸更令人难忘,并且在第二次或第三次曝光时更快被识别为“又是同一个广告”。
研究各垂直领域实际有效的做法#
在完全承诺一种格式之前,还有一个中间路径值得测试:一张显示人脸对产品做出反应的混合图片,而不是只有产品图片或孤立的人脸裁剪。这在补充剂和工具广告中经常使用,人脸提供情感解读,而产品保持足够可见,以便在同一瞥中回答“这到底是什么”。
与其猜测人脸是否适合您的垂直领域,不如查看当前正在运行的广告。OpenAdLibrary的索引拥有超过725,000个来自数十个网络的原生创意,按垂直领域浏览创意分析模式,可以准确显示面向人脸的图片在您特定类别中作为实时创意份额出现的频率,而不是作为通用营销经验法则。如果面向人脸的创意在您垂直领域的顶部占主导地位,而您只运行产品图片,那么这是一个值得运行的真实测试;如果相反,那么追逐在您类别中并不成功的面向人脸格式就是浪费创意周期。我们的原生广告间谍工具让您按垂直领域和网络进行筛选,在您开始下一次创意简报之前就能看到这种模式。







