「Facebook 机器学习」新课免费上！
Facebook机器学习
Fcebook的机器学习功能可以帮助你的广告系列取得最佳表现。Facebook平台可以通过实时确定表现最佳的版位、预算分配以及广告系列的竞价，帮助你以更低的成本获得尽可能多的转化机会。优势这么多你却还没搞懂？重点在这里了~
机器学习怎样运作？
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Facebook广告系统在初次投放广告组，或者重大编辑后重新投放时，系统会不断探索投放该广告组的最优方式。在这期间，我们的投放系统会探寻更有效的广告投放方案，包括广告投放的时间、位置和方式。处于机器学习阶段的广告组投放效率尚不高，这一阶段即称作机器学习阶段。当广告组表现稳定下来后（通常是7天内完成50次优化事件，SKAN需完成至少88个转化事件）会退出机器学习阶段，广告组会从”学习中” 变更为“投放中”。
机器学习的运作模式
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Facebook机器学习的运作模式有三种：广告系列预算优化、最低费用竞价策略、自动版位。
广告系列预算优化（CBO）
广告系列设置一个总体预算，并让系统实时将预算分配给表现最好的广告组，从而优化各个广告组的预算分配。广告系列预算优化是一种在广告系列层级优化预算分配的方式。意味着 Facebook会不间断地在广告系列中自动寻找实现成效的最佳机会并实时分配预算以获得这些成效。
以相同的预算获得更多成效。美国的西班牙语有线电视公司Univision 通过使用广告系列预算优化功能，而不是在广告组层级手动调整预算，实现了单词应用安装费用降低多达33%的成绩，而且平均节省了30分钟的时间。
减少手动追踪和管理预算的工作，从而在预算规划、设置和优化方面花费更少的时间。
如果各广告组包含重叠受众，则我们的系统在投放广告时会删除重叠受众。但是，如果广告系列预算优化开关按钮处于开启状态，则在出现重叠时，预算将转移到更具竞争力且机会更佳的广告组，从而减少投放不足的情况。
最低费用竞价策略
适用场景“相比严格的效率目标，您更重视转化量”，最低费用竞价策略允许我们的系统代您设置竞价,目标是为您获取费用最低的单次优化事件，花完预算。特别值得注意的是，在结合使用最低费用竞价和广告系列预算优化时，所有广告组必须针对同一事件进行优化。
熊猫君tips：什么情况下适用最低费用竞价策略呢？a：当不确定竞价设为多少合适时 b：想花完全部预算时
自动版位
人工决定在哪个时间为哪个广告使用哪些版位很复杂会浪费时间和金钱。自动版位功能可让我们的广告投放系统帮您完成繁复的工作实时确定表现最佳的版位并动态地为这些机会分配更多预算，并且获得在 Facebook 旗下应用和服务中的多个版位覆盖更多受众的机会。与仅限Facebook 的版位相比，实现高达 7% 的覆盖人数增长、更低的费用获取客户，从而提高您的投资回报，单次成效费用降幅高达 71%。
如何利用预算优化和自动版位？
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Tips
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针对实际业务成效优化广告。
2
如果决定使用最低费用竞价选项，则所有广告组都应针对同一目标或事件进行优化。
3
便捷地将非 9:16 的动态消息创意自动转换为适合纵向或快拍环境的创意。可对快拍背景颜色进行简单编辑，以便灵活地掌控创意。
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通过Campaign层级选择广告系列预算优化
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通过在广告组层级选择自动版位，先广泛定位受众并启用所有版位。
如何查看机器学习投放状态？
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账户概览（账户级）可查看整个账户机器学习的投放进展，并且可以查看投放建议；检查工具（广告组层级）可查看机器学习阶段的趋势，以及影响机器学习阶段的因素，指导广告主做出对应的调整。
如何快速渡过机器学习阶段？
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更改受众定位、广告创意、优化事件或竞价策略；暂停广告组达 7 天或更久；大幅提高预算/竞价会重置机器学习阶段，提高预算的幅度建议保持在20%左右；为广告组新增素材；设置花费上限、竞价上限或最低花费回报。
建议1个Campaign广告组数量保持在3-6个，每个广告素材的数量保持在2-5个。过多的广告组和素材，会加重系统机器学习的探索负担
充足的预算，可以最大程度确保广告组可以获得至少50次优化事件，SKAN需完成至少88个转化事件。
