很多跨境賣家在投放Meta廣告的時候,對機器學習階段把握不是很準確,賣家可以通過下面3個問題,加深對機器學習階段的理解和掌握。

1、由于廣告學習階段的轉型下降,預算降低后,將再次進入廣告學習階段。

解決這個問題的最佳方法是什么？ 由于最近廣告生態(tài)系統(tǒng)的變化,如蘋果的ATT,轉化率報告可能會被推遲。

建議將廣告組單獨放置72小時,然后審查效果跟蹤的準確性并編輯。

過早且大規(guī)模的編輯可能會導致退出學習階段的進一步延遲,這意味著CPA延長或提高,特別是在低預算的情況下。

 因業(yè)務原因調整賬戶,要注意下面兩點： ①預算設置是否達到最低門檻？ ②關閉廣告設置,或與其他有更多的結果和更低的結果CPA的廣告組合。

2、機器學習期太長,大部分廣告都沒有完成學習期關鍵是利用簡化賬戶結構的最佳實踐,更快地退出學習階段。

賣家的大多數(shù)廣告設置學習受限/不退出學習階段的主要原因可能是：①當有太多的廣告組時,每個廣告組的效果都會降低預算。

由于廣告組需要在7天內獲得大約50次轉化才能退出學習階段,因此廣告營銷活動應該有足夠的預算在7天內獲得大約50次轉化。

②用戶規(guī)模越大,就越有可能產生足夠的轉化率,讓廣告退出學習階段。

 ③編輯太頻繁。

3、廣告的質量只能通過機器學習階段的反饋來判斷嗎？如果預算很小,但成本很低,雖然暫時沒有過學習期,但這并不意味著廣告表現(xiàn)不好,是不是？學習階段并不是衡量廣告表現(xiàn)好壞的指標,這只是表明賣家的廣告表現(xiàn)還沒有穩(wěn)定下來的一個指標,因為它仍然在探索傳遞廣告的最佳方式。

 一旦賣家的廣告退出學習階段,賣家便更有可能看到它未來的表現(xiàn),到時候賣家的廣告就會穩(wěn)定下來。

 以上就是和賣家們分享的Meta告報告相關的問題,希望對賣家有幫助。

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