通過人工干涉來進一步谷歌智能算法的學習速度和溯因推理的精確性。

谷歌需要獲得足夠的數據+相關算法，以滿足“足夠數據”的要求，谷歌建議智能廣告需要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、足夠的廣告資料，資料包含feed、feed、廣告資料等

對于智能購物廣告谷歌官方推薦的100個SKU以上，但實操卻發覺這太多了，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，要保證頁面主題、描寫經過基本SEO優化。與谷歌一致的官方優化指南：用戶懂得，重要字相關性高，關鍵重要詞在前面等等。

從廣告素材來看，所有智能廣告都需要提供優良的素材，從而使谷歌優化。劣質廣告資料，再厲害的算法也無濟于事。對于智能購物廣告，要提供多種大小的圖片、視頻、足夠的廣告主題、描寫等等，這些都要滿足谷歌官方推薦的數目，并盡量分別化，讓谷歌可以 不同種類的資料。再針對 結果，尋找適合的資料提高優化。

3、為進一步追溯推理的精確性，人工進一步廣告序列的內部相關性可以加快學習速度

1)改良智能購物廣告的內部相關性：對產品分組，差異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)進一步展現廣告的內部相關性；

如有必要對每個廣告系列差異采取不同的預算，請差異制造。在智能展現廣告系列中，差異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，把彼此配合良好的資料資源分成一組，每一條廣告差異采取這樣一組資料資源。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，標題消除對象，重要詞消除對象。

3)改良動態搜索廣告的內部相關性：主題和描寫必需精確。

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