Facebook當廣告體系在第一次或重大作者后重新發(fā)表時，體系將持續(xù)摸索發(fā)表廣告組的更佳方法。在此期間，投放體系將摸索更有效的廣告解決計劃，包含廣告的時間、地位和方法。機器學習階段的廣告組效力不高，稱為機器學習階段。

當廣告組穩(wěn)固（通常在7天內(nèi)完成50個優(yōu)化事件，SKAN至少需要完成88個轉(zhuǎn)化事件)將退出機器學習階段，廣告組將從學習改變?yōu)橥斗拧?/p>

Facebook機器學習有三種操作模式：廣告系列預算優(yōu)化、更低成本競價策略、主動版位。

1、廣告系列預算優(yōu)化（CBO）

廣告系列設置總預算，讓體系實時將預算分配給性能更好的廣告組，從而優(yōu)化各廣告組的預算分配。廣告系列預算優(yōu)化是在廣告系列層面優(yōu)化預算分配的一種方法。這意味著Facebook會不間斷地在廣告系列中主動尋找實現(xiàn)成效的更佳機遇并實時分配預算以獲得這些成效。

改良表示：以相同的預算取得更多成果。

節(jié)儉時間：減少預算的手動跟蹤和管理，從而減少預算計劃、設置和優(yōu)化的時間。

改良投放：如果每個廣告組都包括重疊受眾，體系將刪除重疊受眾。然而，如果廣告系列預算優(yōu)化開關(guān)按鈕打開，預算將轉(zhuǎn)移到更具競爭力和更好機遇的廣告組，以減少投放不足。

2、更低成本競價策略

實用場景你比嚴厲的效力目的更重視轉(zhuǎn)化。更低成本競價策略許可體系為賣家設置競價，目的是為賣家獲得更低成本的單一優(yōu)化事件，并消費預算。

特殊值得注意的是，所有廣告團隊在應用更低成本競價和廣告系列預算優(yōu)化時，必需優(yōu)化同一事件。

3、主動版位

人工決議哪個時間，哪個廣告應用哪個地位非常繁瑣，這將糟蹋時間和金錢。主動地位功能許可廣告體系幫助賣家實時明確更佳地位，并動態(tài)地為這些機遇分配更多的預算，并獲得Facebook其使用和服務中的多個版本籠罩了更多受眾的機遇。

和僅限Facebook的版位相比，籠罩率高達7%，獲取客戶的成本更低，從而進一步賣家的投資回報，單次成效成本降幅可以到達71%。

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