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按照6個素材,想要放到FB上做素材測試對比,常用的campaign結構:
1,3A系列(或者ASC),假定是1-1-6結構;
2,普通系列CBO,假定是1-2-3結構;
3,普通系列ABO,假定是1-2-3結構;
4,普通系列CBO,假定是1-6-1結構。
5,普通系列ABO,假定是1-6-1結構。
6,普通系列CBO,假定是1-3-2結構;
7,普通系列ABO,假定是1-3-2結構;
8,普通系列CBO,假定是1-1-6結構。
9,普通系列ABO,假定是1-1-6結構。
上述的系列結構不知道大家一般用什么模式來測素材,以及什么結構擴量。
按照我自己的習慣,比較常用的是1,2這兩種。
第一種,3A系列有點隨緣,素材放進去完全信任系統的人群,興趣定位,預算分配也不操心,最后一般能成1-2個素材。
第二種,我目前用的比較多的是CBO 1-2-3這類結構,CBO會根據兩個adset的轉化情況自動分配預算,每個adset下面的3個素材相對公平的分配預算,這里存在運氣,可能某一個素材爆發后,導致CBO把預算都給到了這個轉化多的adset,另外一個adset里面的3個素材也許都不能再跑出來。
第三種,ABO的1-2-3結構,其實就不存在CBO遇到的預算分配不均勻的問題,單獨的adset預算,互不打擾,只是分開給預算,需要的預算就更大一些,如果正常100預算的CBO和拆開50美金的ABO兩個adset,可能造成單個adset分到的預算不足,比如一個轉化平均25美金,只有50美金預算,很可能測不出來就預算耗盡。
對比 2和3這兩種結構,主要看錢,或者看素材數量,素材少,錢多用ABO沒問題,錢不夠,或者素材數量多,就允許一部分素材運氣不好沒測出來。
1-6-1的CBO和ABO對比,實際上1-6-1的這類結構更適合做爆款素材沖量用,一般會分別設置不同的人群到adset,再放同一個素材,如果是CBO,預算會給到這個素材匹配最好的人群來曝光(對應的adset),合適測人群,如果是ABO,單獨的預算情況下,每個人群都會有曝光機會,更合適沖量。
1-3-2和1-2-3的效果其實類似,差別就是多拆了一些adset,adset多一些和少一些的對比,主要是允許系統學到的人群方向的數量,一般系統會在adset層級逐步學到不同的人群方向,哪怕是同一個素材,產品人群越寬泛,能接受adset多一些,產品人群窄點就把adset減少一些。
1-1-6結構的ABO和CBO沒啥太大差別,一般也不這么上,我可能會上1-1-3結構,拆成2個campaign,也一般不會放6個素材到一個adset中測試,大致是同一個人群塞6個素材做測試,分到預算和機會沒那么多,競爭變大,可能每個素材都給點曝光最后誰也沒學出來。對比1-2-3這種,實際上是允許一部分素材運氣不好(比如其中3個)基本分不到預算。
當然,結構這些到現階段已經不那么重要,FB算法人群這些一直在優化,一方面是”素材就是定位“,另一方面是系統逐步進化,大量產品可以直接通投3A這種。當素材足夠好,哪個結構基本測出來的效果都接近(是金子哪里都會發光)。我自己還有另一個比較”自我安慰“的理論,運氣不好的素材也不是好素材,只要我素材數量類型足夠豐富,總有運氣好的素材能成功,運氣不好沒測出來的素材,也不算好素材。
祝你成功。
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