通過人工干涉來進步谷歌智能算法的學習速度和溯因推理的精確性。

谷歌須要獲得足夠的數據+相干算法，以滿足“足夠數據”的請求，谷歌建議智能廣告須要14天的學習周期，有足夠的預算(一般每日預算為CPA*2或以上)，吸引50次轉化等等。因此，常見的人工干涉辦法如下。

1、為了更快地到達機器學習優化的基本數據，選取漏斗上層行動如參加購物車、發起結帳等。

2、足夠的廣告材質，材質包含feed、feed、廣告材質等

對于智能購物廣告谷歌官方推舉的100個SKU以上，但實操卻發明這太多了，即使在14天之后，所有SKU只有10%左右的人都能看到。建議20個以上就可以了。日用品Feed也要做好優化，Feed越完善，越合理越好。

對于頁面feed，是用于動態搜索廣告的，要保證頁面題目、描寫經過根本SEO優化。與谷歌一致的官方優化指南：用戶懂得，癥結字相干性高，主要癥結詞在前面等等。

從廣告素材來看，所有智能廣告都須要供給優良的素材，從而使谷歌優化。劣質廣告材質，再厲害的算法也無濟于事。對于智能購物廣告，要供給多種大小的圖片、視頻、足夠的廣告題目、描寫等等，這些都要滿足谷歌官方推舉的數目，并盡量差別化，讓谷歌可以測試不同種類的材質。再針對測試成果，尋找適合的材質進一步優化。

3、為進步追溯推理的精確性，人工進步廣告序列的內部相干性可以加快學習速度

1)改良智能購物廣告的內部相干性：對產品分組，分離樹立不同的智能購物廣告系列。依據產品類別劃分：產品類別、價錢、利潤率、銷路。如何選擇多維度呢？基于投標策略。

2)進步展現廣告的內部相干性；

如有必要對每個廣告系列分離采取不同的預算，請分離制造。在智能展現廣告系列中，分離為不同的產品系列或服務創立不同的廣告組合。

廣告群內，制造幾個不同的適配性展現廣告，把彼此配合良好的材質資源分成一組，每一條廣告分離采取這樣一組材質資源。創立一個帳戶級別的展現地位消除對象。創立網站類別和內容消除對象，主題消除對象，癥結詞消除對象。

3)改良動態搜索廣告的內部相干性：題目和描寫必需精確。

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