1.帳戶簡化和整合


      精簡的帳戶結構可盡可能多地手機競拍信號,從而更快結束機器學習階段;
      如果受眾價值沒有差別,不妨整合廣告組;

      實用技巧:
      整合未達到最低閾值的廣告組和SKAN廣告系列有助于結束機器學習階段。

      2.減少手動編輯的頻率


      機器學習階段結束之前,請盡量不要更改廣告組或廣告;
      避免每小時和每日表現指標變得雜亂和不完整;
      僅做少量更具戰略意義的調整,如果要更改的地方較多,請一次性完成所有更改;

      實用技巧:
      建議等到72小時候再評估表現,消除延遲報告所帶來的影響。

      3.定位和版位


      放寬受眾定位可提供更多優化機會;
      結合使用更多版位有助于提升效率;
      ①對于再營銷,可考慮為類似受眾定位和寬泛定位分配更多預算
      ②對于興趣定位,Facebook 建議使用“擴展興趣定位”選項實現更靈活的定位

      實用技巧:
      放寬受眾定位并結合使用多個版位可提供更多優化機會。

      4.避免過度限制競價和預算


      可獲得的轉化數據取決于您設置的競價和預算。
      ①如果不使用自動應用廣告(automated APP ad),可利用廣告系列預算優化(CBO)提高預算使用效率和系統的自動分配能力
      ②如果設置了競價上限,可通過測試找到最優競價
      ③對于投放期短于3天的廣告系列,可考慮使用最低費用競價

      提醒:
      根據每周50次轉化的閾值(網站廣告)或每個廣告系列每日88次安裝的閾值(SKAN廣告系列)計算預算。

      5.考慮轉化事件的發生頻率


      轉化事件發生的次數越多,Facebook 越能更快達到結束機器學習階段所需的閾值,進而提升整體優化效果。
      ①關于事件優先級設置的新規定(網頁廣告:針對每個網域最多只能設置8個事件;應用廣告:最多可設置64個事件);對于選擇拒絕追蹤的用戶,只會傳回優先級最高的已完成事件;建議為漏斗下層事件分配較高優先級,為漏斗上層事件分配較低優先級。
      ②建議除購物事件以外,還應該針對漏斗上層事件測試應用事件優化。

      實用技巧:
      優先考慮漏斗下層事件,并利用事件1-8推動漏斗轉化。

      6.iOS14.5+廣告設置檢查清單




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