Meta廣告機器學習階段消費多的原因-ESG跨境

Meta廣告機器學習階段的消費越高，那么單次操作費用就會越多。那么為什么在機器學習階段會消費多呢？以下4個原因，賣家可以一個一個調查！

1、廣告系列和廣告組數(shù)目較多，比如細分過多，建議整合

簡化賬戶構造，整合廣告組，收集盡可能多的信號，更快地退出機器學習階段。

2、手動作者頻繁

只做少量更有戰(zhàn)略意義的調整，避免機器學習階段的重置。

3、受眾范圍、競價/預算程度等限制因素

可獲得的轉化量取決于廣告主設置的競價金額和可用預算。

①網(wǎng)絡廣告組：依據(jù)退出機器學習階段每周約50次轉換的閾值盤算每周預算；

②應用使用事件優(yōu)化/價值優(yōu)化SKAN廣告系列：每個廣告系列每天88次*安裝閾值盤算預算；

③對于投放期少于3天的廣告，建議應用主動競價；

④利用廣告系列預算優(yōu)化進一步預算應用效力，進一步體系主動分配才能；

⑤投標上限：通過 找到更佳投標（大廣告商）；

⑥如果有充足的理由，可以手動調整應用廣告系列預算優(yōu)化的廣告系列，如進一步競價上限，向小型高價值觀眾營銷；

4、缺少轉化事件

賦能型廣告預算優(yōu)化，實現(xiàn)多個廣告組之間同一廣告預算的更佳分配。

①如果不能應用高等賦能版位，至少應應用6個版位來充足摸索Meta各平臺的壯大功能；與應用4個或更少的版位相比，至少應用6個版位的廣告系列更有可能取得更好的表示。

②機器學習階段的停止取決于優(yōu)化轉化事件的次數(shù)。排列事件的優(yōu)先級（一個網(wǎng)域可以設置8個，使用廣告更多可以設置64個事件）。對于選擇謝絕跟蹤的用戶，只會返回優(yōu)先級更高的已完成事件。

適用技巧：

設置能代表更普遍、更多樣化受眾的事件；

優(yōu)先優(yōu)化漏斗下層事件，逐步優(yōu)化上層事件；

只有在有充足理由的情形下應用購物價值優(yōu)化目的，同時至少設置4事件。

以上就是和賣家們分享的Meta廣告報告相關的問題，希望對賣家有幫助。ESG跨境以專業(yè)、貼心的服務讓用戶安心、放心腸開展跨境業(yè)務，幫助更多用戶將優(yōu)良的產品和服務以更高效的方法帶到全球市場更好的運營。

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