了解Facebook机器学习

系统开始投放广告组时,无论是首次开始投放,还是在编辑后重新投放,所掌握的数据信息都不足以尽可能稳定地投放广告。为获得这些必要的数据,我们必须向不同类型的用户投放广告,以此了解哪些人群最可能执行您的优化事件。这个过程即称为“机器学习阶段”。了解在机器学习阶段期间和之后进行编辑。

系统获得需要的数据后,广告组表现的波动性也会随之降低。这时,你便可以对广告组作出有依据的决策。如果你对所获成效感到满意,可以继续投放或增加其预算。如果你对所获成效不满意,可以编辑广告组,尝试改善其表现,也可以暂停其投放。

在机器学习阶段,广告表现比平常的波动性更大。我们建议不要在机器学习阶段对广告组作出大幅调整,因为这样可能会导致广告组在还没有获得任何有意义的信息时重新进入机器学习阶段。

广告组需要在开始投放(或最后一次大幅调整)后带来约 50 次优化事件,才能完成机器学习阶段。

如果转化时间窗是点击后 7 天,则您需要的约 50 次转化都必须在点击后 7 天内发生。这就是说,转化时间窗较长的广告组可能需要更多时间才能完成机器学习阶段,因为它们可能要推广具有较长筛选考量时间的产品或服务。

作者:Alan船长 来源:Alan船长

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