Meta廣告機器學習階段的花費越高,那么單次操作費用就會越多。

那么為什么在機器學習階段會花費多呢？ 以下4個原因,賣家可以一個一個調(diào)查！1、廣告系列和廣告組數(shù)量較多,比如細分過多,建議整合簡化賬戶結(jié)構(gòu),整合廣告組,收集盡可能多的信號,更快地退出機器學習階段。

 2、手動編輯頻繁只做少量更有戰(zhàn)略意義的調(diào)整,避免機器學習階段的重置。

 3、受眾規(guī)模、競價/預算水平等限制因素可獲得的轉(zhuǎn)化量取決于廣告主設(shè)置的競價金額和可用預算。

 ①網(wǎng)絡(luò)廣告組：根據(jù)退出機器學習階段每周約50次轉(zhuǎn)換的閾值計算每周預算； ②使用應(yīng)用事件優(yōu)化/價值優(yōu)化SKAN廣告系列：每個廣告系列每天88次*安裝閾值計算預算； ③對于投放期少于3天的廣告,建議使用自動競價； ④利用廣告系列預算優(yōu)化提高預算使用效率,提高系統(tǒng)自動分配能力； ⑤投標上限：通過測試找到最佳投標（大廣告商）； ⑥如果有充分的理由,可以手動調(diào)整使用廣告系列預算優(yōu)化的廣告系列,如提高競價上限,向小型高價值觀眾營銷； 4、缺乏轉(zhuǎn)化事件賦能型廣告預算優(yōu)化,實現(xiàn)多個廣告組之間同一廣告預算的最佳分配。

 ①如果不能使用高級賦能版位,至少應(yīng)使用6個版位來充分探索Meta各平臺的強大功能；與使用4個或更少的版位相比,至少使用6個版位的廣告系列更有可能取得更好的表現(xiàn)。

 ②機器學習階段的結(jié)束取決于優(yōu)化轉(zhuǎn)化事件的次數(shù)。

排列事件的優(yōu)先級（一個網(wǎng)域可以設(shè)置 8 個,應(yīng)用廣告最多可以設(shè)置 64 個事件）。

對于選擇拒絕跟蹤的用戶,只會返回優(yōu)先級最高的已完成事件。

 實用技巧： 設(shè)置能代表最廣泛、最多樣化受眾的事件； 優(yōu)先優(yōu)化漏斗下層事件,逐步優(yōu)化上層事件；只有在有充分理由的情況下使用購物價值優(yōu)化目標,同時至少設(shè)置 4 事件。

以上就是和賣家們分享的Meta廣告報告相關(guān)的問題,希望對賣家有幫助。

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