在進行名單式廣告（List-Based Ads）投放時，許多行銷人員常常忽略最關鍵的一步——正確格式化清單數據。Google Ads、Meta（Facebook）、LinkedIn 等平台都允許上傳潛在客戶名單作為客製化受眾（Custom Audiences），但它們對清單格式有特定要求。以 Meta 為例，其接受的欄位包括 Email、電話、姓氏、名字、國家與郵遞區號等，但欄位名稱必須正確對應，例如用 "email" 而不是 "Email Address"。Google 則要求 CSV 格式且資料需做雜湊（SHA256 加密）處理。LinkedIn 還會要求欄位包括公司名稱與職稱以便提升比對成功率。因此，企業在整理清單時，不應只關注資料內容，更要確認「是否合乎平台結構」，以避免無法比對或上傳失敗。
第二步：數據標準化與清洗是關鍵流程
資料即使齊全，若格式不統一或含有錯誤資訊，也會導致比對率低落。例如，有些聯絡人清單中的電話 線上商店 含有國碼（+886）、括號、破折號，或是 Email 有大小寫混用與空格，這些都會影響平台的資料比對。為此，建議上傳前先進行一次清單清洗與標準化處理：
所有 Email 統一轉為小寫並移除空格；
電話欄位統一格式（例如移除符號，保留數字）；
姓名、地址欄位刪除多餘符號與特殊字元；
檢查是否有重複或遺漏欄位。
此外，資料加密處理也是不可忽視的步驟，像是 Google 會要求上傳前先將 Email 等個資進行 SHA256 加密。你可以透過 Excel 的簡單函數或使用 Python 工具進行自動化清洗，確保上傳資料準確無誤。
第三步：測試、比對與優化，提高名單價值
清單格式化完成後，別急著大規模投入預算。建議先以少量名單進行測試性上傳，觀察比對率（Match Rate）及投放回應。若比對率低於 60%，代表名單品質或格式仍有問題，可考慮重新清洗或增加輔助欄位（如國家、郵遞區號、公司名稱）。另一方面，你也可以嘗試將同一份清單分為多個子群（例如按產業或職位分類），分別對應不同廣告訊息，以提高個性化程度與轉換率。更進一步，若能將這些清單與網站流量、CRM 行為資料結合，進行類似受眾（Lookalike/Similar Audiences）拓展，將更能提升廣告投資報酬率。