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Facebook机器学习阶段最佳实践

Facebook机器学习阶段最佳实践 马上咨询

    广告每展示一次,广告投放系统就会更加了解展示广告的最佳对象用户与地点。广告展示的次数越多,广告投放系统优化广告表现的能力就强。

    机器学习阶段是指广告投放系统仍需要学习关于广告组的大量信息的时期。在机器学习阶段,广告投放系统会不断探索投放广告组的最佳方式,因此广告组表现比平常的波动性更大,单次操作费用 (CPA)也比平常更高。当新建广告或广告组时,或者对现有广告或广告组进行重大编辑时,会进入机器学习阶段。

    广告组处于机器学习阶段时,“投放”栏会显示“机器学习”。广告投放系统会持续不断地学习投放广告组的最佳方式,当广告组表现稳定下来时(通常在上次重大修改后大约 50 次优化事件之后),广告组会退出机器学习阶段。

    最佳实践

    在机器学习阶段,广告组的表现会比平常的波动性更大,CPA 也比平常更高。为避免某些行为导致广告组滞留在机器学习阶段,一些有用的建议

    等到广告组退出机器学习阶段再编辑广告组。在机器学习阶段,广告组表现的波动性较大,所以此时的成效通常不足以预示未来的表现。如果对正处于机器学习阶段的广告、广告组或广告系列进行编辑,就会重置机器学习阶段,使广告投放系统提升优化能力的速度变慢。

    避免执行会导致广告组重新进入机器学习阶段的非必要编辑操作。如果编辑操作能够实质性改变广告组的未来表现,可能会导致广告组重新进入机器学习阶段。请仅在确信编辑操作会改善表现时再编辑广告或广告组。

    避免广告数量过多。如果创建的广告和广告组数量过多,广告投放系统对每个广告和广告组的学习程度就会低于广告和广告组数量较少的情况。可以通过合并类似广告组的方式合并学习过程。

    使用合理的预算。如果设置的预算过低或过高,广告投放系统会无法准确分辨需要优化的用户。请设置额度充足的预算以获得至少 50 次的总优化事件数,并避免频繁更改预算(这会导致广告组重新进入机器学习阶段)。

    机器学习阶段对于帮助广告投放系统对广告进行最佳优化非常必要,因此请勿尝试完全避开机器学习阶段。如果想持续改善广告表现,测试新的创意和营销策略至关重要。

    学习期数据不足

    如果广告组未获得足够多的优化事件从而无法脱离机器学习阶段,则“投放状态”栏的状态将显示“学习期数据不足”。

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