是什么導致重新進入Facebook廣告機器學習階段？-ESG跨境

在Facebook上投放廣告的跨境賣家應(yīng)當都知道，對廣告的重大修正會導致重新開端機器學習階段，每一次作者已有的廣告或廣告組，都會對投放后果有必定的影響，如果是較大的修正也會使廣告組重新進入機器學習階段。

1、在機器學習階段將導致重大的轉(zhuǎn)變

增長廣告組的廣告。

轉(zhuǎn)變目的人群，宣傳創(chuàng)意，優(yōu)化活動。

七天或以上停滯廣告群。

當采取一系列廣告進行預(yù)算優(yōu)化時，切換廣告系列競標策略可能使該廣告系列中的多個廣告組重新進入機器學習階段。

2、修正可使其重新進入機器學習階段

以下變革動作取決于變更的規(guī)模，以明確是否屬于主要的修正：

設(shè)定廣告序列的預(yù)算上限。

設(shè)定廣告組的預(yù)算上限。

設(shè)定費用上限、競標上限或更低費用回收率。

舉例來說，如果你的預(yù)算從$100增長到$101，這不大可能讓廣告團隊重新回到機器學習的階段。但是如果你把你的預(yù)算從100改到1000，廣告團隊就會重新開端機器學習。

建議，每一次調(diào)解預(yù)算20%-30%，不會輕易地觸發(fā)機器學習。

3、如何解決學習期沒有足夠的數(shù)據(jù)問題？

假如Facebook廣告組沒有得到足夠多的優(yōu)化事件以使其脫離機器學習階段，投放的狀況欄將顯示“學習期間數(shù)據(jù)不足”，表明體系沒有有效地消費你的預(yù)算，并優(yōu)化廣告表示。

有幾種辦法可以修改“學習期間數(shù)據(jù)不足”的Facebook廣告組，從而改良他們的表示：

組合投放廣告組和廣告系列。

擴展受眾規(guī)模。

增長預(yù)算。

改良競標或費用管制的數(shù)額。

調(diào)換優(yōu)化事件，思考選擇一個更頻繁產(chǎn)生的優(yōu)化事件。

當進行了重大修正之后，如果廣告組處于學習期數(shù)據(jù)不足狀況，得到50個優(yōu)化事件，其狀況將變成“發(fā)表”。

以上就是小編整理的導致重新進入Facebook廣告機器學習階段的情形，希望對你有所幫助。

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