Facebook丨广告投放的Meta机器学习阶段是什么？如何降低CPA并增加转化率？- 大数跨境

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Facebook丨广告投放的Meta机器学习阶段是什么？如何降低CPA并增加转化率？

聚汇盈科技

2023-04-11

导读：越快度过机器学习阶段，就越能稳定“输出”。

出海营销过程中，如何降低营销成本，对于出海企业来说是一个非常重要的内容。面对多变的算法机制和瞬息万变的市场环境，出海企业对于降低营销成本的需求更是刚需。

在Meta平台进行竞价投放的时候，广告系统通常会有两个阶段：机器学习期和稳定投放期。

那么Meta学习阶段（Learning Phase）是什么？又是怎么运行的呢？

什么是Meta学习阶段

Meta广告的投放系统会使用机器学习来优化广告主投放的结果。

机器学习阶段，又称为“冷启动”，指的是投放系统依旧在寻找目标转化人群的阶段。也就是说，当广告主新建广告组或者是对现有广告或广告组做出重大修改时，即会进入机器学习阶段。

每次展示一个广告时，投放系统都会详细了解最合适定位的人群、一天中展示广告最好的时间以及要使用的展示位置和创意。

在学习阶段，投放系统会探索投放广告组的最佳方式——不断尝试不同的受众、展示位置等。

但也因为性能尚未稳定，当运营者创建新的广告或者对现有的广告、广告组进行重大修改时，就会出现学习阶段。

广告组处于机器学习阶段时，投放栏会显示“学习中”。

学习阶段持续多长时间

正如它出现的原因是因为“性能尚未稳定”，也就是说一旦性能稳定，广告组就会退出学习阶段。

通常情况下，广告组在7天内收到大约50个优化事件后，性能就会稳定下来。

简言之，在没有获得到足够的转化量（每周约50次转化）以掌握稳定可靠的“机器学习期数据”时，都处于“学习阶段”。当系统预估的广告转化率会上下波动时，这也意味着总的广告价值并不稳定且效率未达到最优水平，即：处于“学习阶段”。

当广告组没有获得足够的优化事件就退出了学习阶段，或者投放系统预测它将来不会收到足够的优化事件，投放列就会显示“学习受限”。

如何快速通过机器学习阶段

在学习阶段，广告投放尚未优化，因此处于学习阶段的广告组不太稳定，通常具有较高的CPA。

因此，广告主应尽量避免一切会阻碍广告组退出学习阶段的行为。

对于出海企业来说，越快度过机器学习阶段，就越能稳定“输出”。

通过控制以下要素，可以尽快达成通过学习阶段的目标：

1、机器学习阶段不编辑广告组

如果对正处于机器学习阶段的Facebook广告、广告组或者广告系列进行编辑，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。

2、避免广告数量过多

如果广告主创建的Facebook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都会降低。可以通过合并类似Facebook广告组的方式进行合并学习。建议1个广告系列的广告组数量为3-6个，每个广告组包含2-5个广告素材。

3、使用合理预算

Facebook广告预算设置需要额度充足，确保预算能获得至少50次的优化事件数，并避免频繁更改预算。

为什么广告会重新进入学习阶段

为了持续让广告成效是稳定的、或是更快速完成学习阶段，很多时候会避免一些重大编辑打断系统数据收集。一般来说，每次对现有广告或广告组进行编辑，都会对投放效果产生一定的影响。

以下操作会让广告重新进入“学习阶段”：

1.频繁编辑

手动优化（编辑）是导致广告组未退出学习阶段的主要原因。编辑某些活动或广告会重置学习阶段。

①活动：预算（取决于幅度）、竞价金额（取决于幅度）、竞价策略。

例如，如果广告主将预算从100美元增加到101美元，则不太可能会导致广告组重新进入机器学习阶段。但如果广告组将预算10美元更改为1000美元，广告组就可能重新进入机器学习阶段。建议每次调整20%-30%的预算。

②广告：任何动作

③广告组：定位、展示位置、优化事件、添加新创意、出价策略、出价金额、预算、暂停超过7天

如果要减少学习阶段的支出，就要避免在广告组或广告退出学习阶段之前对其进行编辑。

如果你要进行多项编辑，最好一次性批量处理，这样的话机器学习仅重置一次。

2.有太多的广告组

广告组数量过多是广告组未退出学习阶段的另一个原因。

当广告主一次投放过多的广告组时，每个广告组的投放频率就会降低。这意味着更少的广告组退出学习阶段，并且在交付系统完全优化性能之前花费更多的预算。

Meta推荐的解决方案是通过合并广告组来简化账户，当广告主整合广告组时，系统也会整合他们的广告投放学习。

除此之外，以下这些替代大量广告组的方法，可以加速摆脱机器学习阶段：

1、如果创建许多广告组以向许多小地理区域做广告，请将相似的广告组重组成更少、更大的广告合集；

2、如果为不同的展示位置创建多个广告组，不妨使用自动展示位置和资产定制；

3、如果为不同的语言制作不同的广告或广告组，可以改在为一个广告组中设置多种语言。这样做可以以正确的语言为所覆盖的受众动态展示广告。

例如说广告主使用了street dance/new dance这种受众范围很窄的标签时，为了尽快完成学习，可以使用受众范围更大的dance标签或者entertainment标签。

3.低转化量和受限设置

其他活动和广告组设置可能会阻止广告组获得足够的转化量以退出学习阶段：

（1）低预算

由于广告组在7天内需要大约50个优化事件才能退出学习阶段，因此广告组应该有足够的预算以允许在7天内进行大约50个优化事件。

（2）低出价或成本上限

如果你使用具有最低ROAS的出价上限、目标成本、成本上限或价值优化来限制你的广告组在7天内获得大约50次转化，则广告组可能不会退出学习阶段。

（3）观众人数少

更大的受众群体更有可能为广告组产生足够的转化以退出学习阶段。

（4）不要频繁的转化事件

如果转化事件在一周内发生的次数少于50次，就需要考虑针对发生频率更高的事件进行优化。例如，如果在一周内看到少于50个购买事件，可以考虑更换为浅层事件进行优化，如加入购物车（add to cart）。

需要注意的是，具有较长转化窗口的广告组需要更多时间才能退出学习阶段。

虽然避免阻止广告组退出学习阶段的行为很重要，但广告商不应该试图完全避免学习阶段。

测试新的创意和营销策略，对于随着时间的推移提高绩效至关重要，学习阶段对于帮助投放系统优化新广告是必要的。

学习阶段结束后怎么办？

学习阶段结束后，可以开始进入广告组合后续执行。

如果对广告成效满意，可以让它继续运行或增加预算；如果广告成效不满意，则可以修改广告组合尝试改善其效果或暂停它。

学习阶段后，后续的成效基本上较不会有非常剧烈的变动，也代表广告不做任何调整下，广告成效大概就是现在这样。

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END

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