營銷攻略 | 難以度過的機器學習階段？不存在，一文講明白

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出海營銷的過程中，如何降低營銷成本的環節，想必對于出海企業來說也是非常重要的一個內容。面對多變的算法機制和瞬息萬變的市場環境，出海企業對于降低營銷成本的需求更是剛需。

今天我們就來了解在Meta平臺的機器學習階段（Learning Phase）吧。

人工智能技術的發展、普及和應用，體現在機器學習上就是通過大數據來訓練算法和數據模型，從而能夠更準確地對未知數據及未來作出預測和判斷。

·了解機器學習階段（Learning Phase）

在Meta平臺進行競價投放的時候，廣告系統通常會有兩個階段：機器學習期和穩定投放期。

機器學習階段，又稱為“冷啟動”，指的是投放系統依舊在尋找目標轉化人群的階段。（即：當廣告主新建廣告組或者是對現有廣告或廣告組做出重大修改時，即會進入機器學習階段。）

廣告組處于機器學習階段時，投放欄會顯示“學習中”。廣告投放系統會持續不斷地學習投放廣告組的最佳方式，當廣告組表現穩定下來時（通常在上次重大修改后大約50次優化事件之后），廣告組會退出機器學習階段。

·如何判斷機器是否處于“學習階段”？

在機器學習階段，投放系統仍然在探索投放廣告組的最佳方式（受眾，版位等等），在沒有獲得到足夠的轉化量（每周約50次轉化）以掌握穩定可靠的“機器學習期數據”時，都處于“學習階段”。當系統預估的廣告轉化率會上下波動時，這也意味著總的廣告價值并不穩定且效率未達到最優水平，即：處于“學習階段”。

Meta廣告機器學習是Meta廣告平臺中一個非常重要的部分。通過使用機器學習技術，Meta廣告可以更加精準地定位到目標受眾，并且提高廣告的轉化率。

·如何快速通過機器學習階段？

Meta廣告機器學習基于大數據分析和深度學習算法，從Meta的龐大用戶數據中挖掘出用戶的興趣、偏好、行為和需求等信息，從而更好地理解他們的行為和需求，并向他們投放更為準確和有針對性的廣告。越快度過機器學習階段，對于出海企業來說就越能穩定“輸出”。以下3點是影響機器快速通過學習階段的要素：

1.機器學習階段不編輯廣告組

如果對正處于機器學習階段的Facebook廣告、廣告組或者廣告系列進行編輯，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。

2.避免廣告數量過多

如果廣告主創建的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都會降低。可以通過合并類似Facebook廣告組的方式進行合并學習。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。

3.使用合理預算

Facebook廣告預算設置需要額度充足，確保預算能獲得至少50次的優化事件數，并避免頻繁更改預算。

把握住以上3點以外，還需要了解什么樣的修改會導致重新開始機器學習。一起來看。

·什么樣的修改會導致重新開始機器學習？

一般來說，每次對現有廣告或廣告組進行編輯，都會對投放效果產生一定的影響。如果是重大修改，還會導致廣告組重新進入機器學習階段。具體來說：

1.會導致重新進入機器學習階段的重大修改

-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日以上；

-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。

2.可能會導致重新進入機器學習階段的修改（下列更改動作具體要看更改的幅度來決定是否屬于重大修改）

-設置廣告系列預算上限；

-設置廣告組預算上限；

-設置花費上限、競價上限或者最低花費回報。（舉個例子：如果廣告主將預算從100美元增加到101美元，則不太可能會導致廣告組重新進入機器學習階段。但如果廣告組將預算10美元更改為1000美元，廣告組就可能重新進入機器學習階段。建議每次調整20%-30%的預算。）

但對于部分出海企業來說，數據不足可能也是一個比較棘手的問題。如何處理？

·如何解決學習期數據不足的問題？

如果Facebook廣告組沒有獲得足夠多的優化事件導致無法脫離機器學習階段，那投放狀態欄將顯示“學習期數據不足”，這表示系統不能有效花費廣告主的預算、優化廣告表現。

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

-擴大受眾群：組合投放廣告組和廣告系列

-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。

如果處于“學習期數據不足“狀態的廣告組在廣告主進行重大修改后獲得50個優化事件，其狀態就會變為“投放中”。

看完以上的內容，大家對機器學習階段是否有了新的認識呢？盡快完成學習期，非必要不調整廣告，會更利于成本的優化哦。

以上就是今天的內容分享，接下來我們將為大家帶來更多有關出海方面的內容，以陪伴更多出海企業成長，助力揚帆出海。

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