在上一篇文章中，橙四海詳細為各位小伙伴講解了Facebook機器學習的原理和工作流程，但是對于我們投手來講，實踐才是檢驗真理的唯一標準。（還沒看過上篇內容的小伙伴請點這里：Facebook廣告機器學習大揭秘！暗藏起量的神秘技法~）

因此，本期內容橙四海將教學各位廣告主在跑Facebook廣告時如何快速積累優(yōu)質的數(shù)據(jù)，不白白浪費自己的廣告預算！

首先，F(xiàn)acebook廣告是利用機器學習讓最可能做某個動作的人看到你的廣告（比如你的目標是購買，那就是最可能購買你東西的人；比如你的目標是添加購物車，那就是最可能添加購物車的人，而不是購買的人，所以廣告的目標設置非常重要）。

然后機器學習在獲得樣本數(shù)據(jù)足夠的情況下，就能保證你的廣告很穩(wěn)定的出單。當ROI在合理范圍內，正負反饋都保持不差的情況下，預算充足且不做大的調整，一張圖片廣告都有可能連續(xù)穩(wěn)定出單一個月。下面四海就來給大家講講，我們應該怎么做？

保證足夠的budget

在上一篇文章中我們已經(jīng)知道，算法的本質就是尋找數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)和共性，所以簡單來講，數(shù)據(jù)越多越好。

但是到底要多少數(shù)據(jù)才夠呢？這并沒有一個“定量”，也只能見仁見智了。

據(jù)Facebook官方文檔說，一周內至少50次轉化才建議優(yōu)化。這應該是差不多訓練算法需要的數(shù)據(jù)的最少要求了。

因此廣告主可以根據(jù)自己的能力決定一個初始預算，制定相應的KPI。如果廣告投放的效果沒法達到自己的預期目標，那就調整預算或者KPI。如果一直入不敷出就可以嘗試停掉這個campaign，改變廣告的素材或者調整受眾，重新投放。

不用擔心之前投放的錢打了水漂了，你之前花掉的那些錢相當于跟Facebook買了數(shù)據(jù)。Facebook會保存數(shù)據(jù)180天，這意味著180天之內你的數(shù)據(jù)都可以被算法所用。?

加快廣告投放的速度

理論上來講，同一個campaign，如果你的預算是1000刀，那么每天10刀持續(xù)投放100天和一天之內全部花掉1000刀買到的數(shù)據(jù)的數(shù)量一樣，當然實際上影響數(shù)據(jù)結果的因素還是有很多。

但對于想要快速出單的廣告主而言，與其每天10刀連續(xù)投放100天地“擠牙膏”，倒不如一次性地投入1000刀，得到大量優(yōu)質數(shù)據(jù)。

另一方面，基于廣告系統(tǒng)的競價原理——價高者得，預算越充足，競得優(yōu)質流量的幾率也就越大；反之，預算不足，F(xiàn)acebook只能幫你找到一些質量比較低的leads。

不要頻繁修改自己的廣告

其實這一點對于很多投手來講都是極其容易觸碰到的一個規(guī)則，廣告剛上線1-2天，沒什么效果，然后就開始分析自己的廣告是不是哪里出錯了，貿然修改廣告，導致錯失良機。

可是作為專業(yè)的廣告投手，當然要有看的更長遠的眼光和能力啦！你要轉化思維，想象這些錢都換成數(shù)據(jù)嘩嘩嘩地流回到你的帳戶里。

算法也是需要數(shù)據(jù)才可以訓練出穩(wěn)定的投放模型！特別是一開始，從無到有的積累過程，算法是極其不穩(wěn)定的（Facebook廣告算法的Learning phase）。要是一有波動就調整策略，很可能會“誤殺”有潛力的廣告，白白浪費掉一些數(shù)據(jù)。

所以廣告投放也要做好“放長線釣大魚”的心理準備，通過觀察長期的數(shù)據(jù)曲線變化來做出更實際的預測和更合理的調整。?

其他Q&A

1）有沒有方法可以保證學習期的廣告成效不要太差?

建議可以采用花費上限或最低花費回報的設置來避免成效太差，但要注意的是過于嚴格的競價限制可能會導致廣告投不出去。

2）DA廣告會比較難完成學習階段嗎?

不會，完成學習階段的條件只跟限定時間內的轉化量有關，跟廣告目標?關。

3）我可以關掉學習期表現(xiàn)不好的廣告組嗎?

4）我有一個學習完的廣告系列，該如何擴大受眾?

5）我有一個效果很好的廣告系列想要擴量，應該如何操作?

6）在Facebook上投放廣告，廣告顯示“學習期間數(shù)據(jù)不足”，但每天在出單，這種情況下可以增加預算嗎？

學習期的意思是在一周內要積累50個轉化，如果表現(xiàn)真的比較好，例如說CTR很高，每天的ROAS都很高等等，可以嘗試去加預算。

優(yōu)化師建議：預算保險起見2～3天加一次 20%以內，有效果再加

以上就是橙四?？偨Y的關于Facebook機器學習的全部內容，歡迎各位小伙伴分享轉發(fā)，有其他問題的小伙伴請在評論區(qū)留言咨詢。

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