Facebook廣告的一個明顯特點是個性化，Facebook廣告每顯示一次，廣告投放體系就會更好地懂得用戶和展現廣告的地位。

所以Facebook的廣告投放也就有了機器學習的階段，在這一階段，廣告投放體系將不斷摸索投放廣告群的更佳辦法。一般而言，在機器學習階段，廣告組的表示要好于通常的波動性，而單一運營成本(CPA)也比平時要高。

以機器學習階段為例，詳細介紹如何避免修正廣告引發的再學習和學習數據不足，盡快度過機器學習階段。

1、機器學習階段的介紹。

在機器學習階段，廣告投放體系仍然需要對廣告群進行深刻研討。廣告組處于機器學習階段，投放欄將顯示“機器學習”。

Facebook的廣告投放體系會不停地學習更好的辦法，當廣告組表示穩固(通常在7天內完成50個優化事件)將會退出機器學習。

2、快速通過機器學習階段。

當Facebook廣告處于機器學習階段時，廣告后果是不穩固的，下面的幾點有助于快速度過Facebook的機器學習階段。

1）機器學習階段沒有對廣告組進行作者。

在機器學習階段，如果在Facebook上做廣告，作者廣告組或者一系列廣告，就會重新設置機器學習階段，從而下降廣告投放體系優化才能的速度。

2）避免過度宣傳。

假如你創立了大批的Facebook廣告和廣告組，那么每一個廣告和廣告組的廣告投放體系就不那么學習了，那么通過合并相似Facebook廣告組的辦法來整合學習流程。

建議，1個廣告系列將有3-6個廣告組，每個廣告組包括2-5個資料。

3）應用合理預算。

Facebook的廣告預算需要足夠的數目，確保預算能夠獲得至少50個優化事件的數目，并且避免經常變動預算。

以上就是小編整理的如何迅速通過Facebook廣告機器學習階段的相關內容，希望對你有所幫助！

特別聲明：以上文章內容僅代表作者本人觀點，不代表ESG跨境電商觀點或立場。如有關于作品內容、版權或其它問題請于作品發表后的30日內與ESG跨境電商聯系。