Facebook廣告投放中有機器學習階段，在此階段，廣告投放系統會不斷探索投放廣告組的最佳方式。一般來說，機器學習階段的廣告組表現會比平常的波動性更大，單次操作費用 (CPA) 也比平常更高。

機器學習階段是指廣告投放系統仍需要學習關于廣告組的大量信息的時期。廣告組處于機器學習階段時，投放欄會顯示“機器學習”。

如果對正處于機器學習階段的Facebook廣告、廣告組或廣告系列進行編輯，會重置機器學習階段，使廣告投放系統提升優化能力的速度變慢。

如果您創建的Facebook廣告和廣告組數量過多，廣告投放系統對每個廣告和廣告組的學習程度會降低，可以通過合并類似Facebook廣告組的方式合并學習過程。YinoLink易諾建議1個廣告系列的廣告組數量為3-6個，每個廣告組包含2-5個廣告素材。

- 為廣告組新增廣告

- 更改目標受眾、廣告創意、優化事件

- 暫停廣告組7天及以上

- 使用廣告系列預算優化時，切換廣告系列競價策略可能會導致該廣告系列內的多個廣告組重新進入機器學習階段。

如果Facebook廣告組未獲得足夠多的優化事件從而無法脫離機器學習階段，投放狀態欄將顯示“學習期數據不足”，這表示系統未能有效花費您的預算，優化廣告表現。

可以通過多種方法修復“學習期數據不足”的Facebook廣告組以改善其表現：

組和廣告系列

- 擴大受眾群

- 提高預算

- 提高競價或費用控制額

- 更換優化事件，考慮選擇發生頻率更高的優化事件

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