В целом, машинное обучение является важным компонентом эффективной рекламы на Facebook, позволяя рекламодателям создавать кампании, которые достигают наилучших результатов для их бизнеса. Иногда алгоритм не может обучиться из-за низкого количества конверсий. В таких случаях вы увидите в статусе сообщение “Недостаточно результатов”. Если вы внесете одно из подобных правок в адсет, тогда алгоритмы обнуляются и обучение начинается заново.
Возможно это поможет вам изменить какие-то аспекты своей работы для повышения эффективности рекламных кампаний. Так происходит, если у вас слишком мало конверсий, или любых других данных, необходимых для обучения алгоритма. Если вы добавите в одну группу несколько креативов, система быстро (как правило, от нескольких часов до нескольких дней) найдет среди них наиболее эффективный. Другие — менее результативные — креативы могут получать мало показов или не получать вообще.
У него на это пять причин, или Почему Facebook отклоняет объявления
Приблизительные цифры окончания обучения — это 50 событий на уровне группы в рамках 7 дней. Обучение алгоритма заканчивается, https://maxipartners.com/ как только результаты становятся стабильными. Во время обучения результаты продвижения могут быть нестабильными.
И этот вариант получения материала подходит отлично, ведь он бесплатный. Правда, многим маркетологам куда больше нравится формат видеолекций, а не их письменного аналога, как в этом курсе. Первый – небольшая однобокость, много времени уделяется изучению ЦА и способов ее привлечения, но мало рекламным вариациям, плейсменту, самому продающему контенту. Второй – несколько устаревшая информация на данный момент, не используются последние тренды и тактики. Так плотно знакомясь с площадкой, наши специалисты не могли пройти мимо различных курсов, как и участники проекта.
Что нужно, чтобы алгоритм не обнулился?
В процессе машинного обучения алгоритмы собирают максимальное количество данных. На старте запуска алгоритмы анализируют, какие пользователи совершают конверсию. И на основании этого Facebook находит похожую аудиторию на тех, кто уже совершил целевое действие. Для успешного обучения алгоритмов и оптимизации рекламы надлежащим образом необходимо интегрировать в лендинг пиксель.
- Представим, что CTR примерно одинаковый (0,75%, 1,35% и 1,25%).
- Это полностью перезапустит алгоритмы и продлит полное обучение алгоритмов.
- Прототип удобно использовать как техническое задание для разработки сквозного отчёта.
- С технической точки зрения, пожалуй, самый полный обучающий материал в нашем обзоре.
- Автоматизировать общение с потенциальными клиентами в личке Instagram пока нельзя.
Но это сработает только в том случае, если ваши офферы, посадочные страницы и креативы работают эффективно. Как ты знаешь, системы рекламных аукционов в Facebook и Google Ads зависят от алгоритмов платформ, которые построены на основе технологии машинного обучения. Таким образом, алгоритму нужно время для обработки сигналов о целевых действиях и понимания того, что хорошо работает и дает результаты.
Площадки Facebook Ads
Если алгоритмы Facebook прогнозируют низкую вероятность совершения целевого действия для объявления, показа, скорее всего, не будет. Пользователи, которые много времени проводят в соцсетях, видят много рекламы, и охватить их гораздо проще, чем тех, кто почти не листает ленту и не смотрит Stories. Соответственно, показы активным пользователям будут дешевле, чем менее активным, за которых и конкуренция будет выше. Следуйте этим советам, чтобы алгоритмы сети обучались быстрее и находили профитные аудитории.
