先找到值得验证的问题
分析海外市场、竞品素材、目标用户与真实使用场景，从痛点、动机和产品卖点中提炼前三秒 Hook 与创意切口。
STELLA AI / CREATIVE OWNER / CORE CASE创意主责Spanish learning
01 / Stella AI · Core case
Stella AI：从数据洞察到可扩展的创意系统
作为 Stella AI 创意主责，我参与并推进完整创意流程：结合投放后台和素材表现分析用户与市场，提出创意方向，完成脚本、视觉及视频方案，与产品和优化师共同讨论设计方向和内容优化，并根据上线结果持续复盘与迭代。以下数据、洞察与素材案例均以 Stella AI 为主体。
STELLA AI / REPRESENTATIVE OUTCOMES
代表素材结果
累计花费与 ROAS 来自逐词拆解素材，峰值 CTR 来自 Scene-led UGC；均为 Stella AI 单条素材结果，不是账户整体平均值。
$61,937Stella AI · 单条素材最高累计花费
66.87%Stella AI · 对应代表素材 ROAS
7.25%Stella AI · 代表素材峰值 CTR
只有 1% 的人能通过
以 “Only 1% of people can pass this Spanish challenge” 制造胜负欲与停留动机。
先猜词，再揭晓答案
把词汇学习包装成闯关反馈，降低传统教学广告的说教感。
发音评分 62 → 94
用可视化分数变化证明练习价值，让进步成为剧情结果。
在真正需要西语时出现
酒店、机场、旅行与情侣交流提供具体动机，而不是只介绍课程功能。
01 / Scene-led UGC
把一个动词，放进三个真实场景。
- Hook
以“西语原来可以这么简单”作为问题式开场，在第一秒建立认知反差。
- Structure
酒店、机场、旅行与日常交流串联同一个动词，使学习价值由场景自然证明。
- Result
Peak CTR 7.25% · Representative Creative单条代表素材峰值结果，非账户整体平均值。
STELLA AI / HIGHEST-SPEND CREATIVE
逐词拆解
用低理解成本的逐词结构呈现西语句子，让教学过程和产品价值在同一条素材中完成。
累计花费$61,937.74
展示数7,607,235
千次展示成本$8.14
点击数187,853
点击率2.47%
付费金额$41,417.45
ROAS66.87%
以上为该单条 Stella AI 代表素材数据，不是 Stella AI 账户整体平均值，也不代表其他三个产品。
STELLA AI / GAME-LED CREATIVE
游戏化创意
把词汇学习转译为游戏挑战，用互动感、反馈感和节奏变化制造更强的观看动机。
HookSpanish Challenge
Mechanic4 Questions · 即时反馈
Creative role用挑战感降低学习广告的说教感
此处只说明创意结构，未添加未经确认的效果数据。
STELLA AI / 2026.01–07 DATA REVIEW
从 Stella AI 近 $293K 投放复盘中寻找创意方向
以下为我参与复盘的 Stella AI 产品数据，用于分析用户、市场及素材表现，并指导下一轮创意优化，不代表四个产品的整体数据，也不作为个人独立投放业绩表述。
账户、预算、定向和扩量操作由优化师负责；我参与 Stella AI 素材层面的数据分析、创意判断、制作与迭代。
$292,983Stella AI · 2026 年 1—7 月 Meta 累计花费
5,566Stella AI · 累计购物次数
$52.64Stella AI · 综合单次购物成本
101.3%Stella AI · 综合预估 ROAS
Stella AI Meta 直接回传 ROAS 为 59.7%；预估 ROAS 结合订阅后续价值计算。以上为参与复盘的产品数据，不作为个人独立投放业绩表述。
45+ 用户是主要价值人群
Stella AI 45 岁以上用户贡献 70.1% 花费，35 岁以上占 89.3%；18—34 岁用户仅占 10.7%，试用比例更高、ROAS 相对偏低。
美国提供规模，西班牙与土耳其提供效率
Stella AI 美国市场贡献 46.7% 花费，是最主要的规模市场；西班牙和土耳其效率较高，但市场量级有限。
外观裂变不等于有效迭代
Stella AI 原始高表现素材能够持续出量，但大量只改变人物、背景、颜色和样式的裂变版本没有形成稳定提升；部分衰退素材复测后仍能再次获得消耗。
STELLA AI / DATA TO CREATIVE
数据如何进入 Stella AI 下一轮创意
01DATA INSIGHT35+ 尤其 45+ 用户占主要花费，美国是核心规模市场→
02CREATIVE QUESTION什么样的人物、场景和内容结构更符合高价值年订用户？→
03CREATIVE RESPONSE成熟导师、真实场景、句子拆解、真人教学、多场景对话→
04VALIDATION由优化师小量测试，再根据素材数据进入下一轮调整
STELLA AI / Creative Evolution
在原有素材结构上继续探索内容、人物与场景
以下方向来自对历史素材与用户结构的复盘，部分已经制作，部分属于下一轮创意探索；未取得验证结果的内容不会标注为高表现素材。
STELLA AI / Static campaign / Selected work
静态创意案例
保留四个差异最明确的方向：AI 陪练、真实场景、行为召回与价格转化，避免用相似画面重复证明同一能力。
以强人像和高对比排版，突出 AI 驱动的练习体验。
从“你下载它是有原因的”唤回尚未开始的用户。
用学习、练习、使用三步路径连接现实交流需求。
用高识别折扣、价格锚点与截止信息推动订阅决策。
STELLA AI / Data to decision
数据不是结论，而是下一轮创意问题
通过 Stella AI 素材级数据判断问题发生在吸引、承接、节奏还是转化环节，并与优化师、产品共同确定下一轮测试方向；广告账户、预算与扩量操作由优化师负责。
注意力不足
优先检查前三秒 Hook、人物选择与首屏画面吸引力。
承接不一致
检查开场承诺是否与产品展示、卖点和落地体验一致。
观看动力中断
调整节奏、信息密度、镜头顺序与整体视频长度。
转化路径偏弱
重新判断人群吸引点、核心卖点、产品证明与 CTA。
内容变量Hook · 文案 · 卖点
视觉变量人物 · 场景 · 字幕
市场变量国家 · 语言
转化变量节奏 · 产品展示 · CTA
小量测试→素材级数据复盘→优化师扩大验证→人物 / 场景 / 语言延展
结合素材级数据与用户结构，与产品和优化师共同确定下一轮测试方向；账户预算、定向和扩量由优化师负责。