facebook广告算法机制（推动机器学习期so easy，别忘了简化Facebook广告结构）

我相信每个人都知道在Facebook广告期间有一个机器学习阶段。从总体上讲，机器学习阶段的广告小组表现将大于通常的波动性，并且单一操作成本（CPA）也比平常更高。

数据表明，机器学习阶段的完成尽快可以将CPA降低15％，并将转换增加17％。Facebook的代理Yinolink Yinuo为您带来了如何快速促进机器学习时期的最新版本CPA，然后迅速收集！

1.简化Facebook广告结构

较早的Facebook代理Yinolink Yino将与您分享如何简化Facebook广告结构，以免在Facebook公共页面广告限制中限制或审查Facebook公共页面上限的广告数量。

如果Facebook Public Homepage一次发布过多的广告，那么机器学习阶段的广告数量将减少。因此，我们需要简化Facebook广告结构。

1。建议Facebook广告号码比

您可以在Facebook广告帐户概述中查看帐户中广告的比例，理想比率为30％。

如果您希望广告通过快速机器学习的时期，则建议将1个Facebook广告系列的广告组数量为3-6，每个广告组都包含2-5个广告材料。

2。合并，关闭广告小组

在结合不同部分的广告小组中，Facebook代理Yinolink Yinuo建议卖家可以使用自动版本AP和材料自定义功能来实现更好的结果。以不同语言的广告组，并在广告组中设置了各种语言。

此外，建议检查并关闭不足或需要进行优化广告所需的广告。

2.增加听众的规模

扩展重新售票的时间窗口确保重新售票的时间窗口符合对网站的访问访问的数量。

扩大类似受众的比率例如，0-1％，1-2％，3-5％，5-10％，不限制为3％。

融合高水平重叠的兴趣和行为目标受众确保每个细分市场的创意策略都是相同的。

尝试减少观众重叠使用适当的受众消除条件并排除具有转换和转化的可能性低的用户，例如不包括在过去15天内购买行为的客户。

第三，在全面使用多个部分

全面使用Facebook，Instagram，受众网络和其他零件可以有效地增加Facebook广告曝光并缩短机器学习时间。

统计数据显示，使用多个零件放置Facebook广告可以将单个转换费减少71％，并增加覆盖范围。

4.增强预算的灵活性

提高“预算/拍卖比”根据50个转换/每周阈值计算每日预算。

使用广告系列预算优化CBO充分利用预算。

在广告层面测试创造力，提高广告材料的质量，在多种情况下测试广告材料。

定期审查和合并预算Facebook广告预算设定的配额足以确保预算能够至少获得50个优化事件。避免大量预算增加可能会使广告再次进入机器学习期。

5.使用合理的招标策略

选择适当的招标策略，不要经常更改。基于您的目标和成本要求作为基础，招标策略基于投标策略。在促销期间，您可以选择加速发布，以确保预算充分利用。

尝试指定听众的价值根据寿命长的竞标，可以在晋升期间设定最大投标。

如果使用投标的上限，请确保上限足够高EssenceFacebook代理Yinolink Yinuo建议设定实际目标的上限，并且在促销期内可能不会设置上限。

6.优化适当的事件

对于利基产品或销售较少的高价值产品，您可以尝试优化漏斗中更高级别的转换事件，例如互动和着陆页浏览量。

优先选择具有高转换，高转换频率和高相关性的事件，否则，来自机器学习的数据量将延长机器学习的时间。介绍转换事件的数量有助于实现机器学习阶段的阈值，提高整体优化效果。

以上是机器学习期间的机器学习迅速程度，以及如何简化Facebook广告结构。