你真的了解Facebook/Google广告算法中的“学习期”吗

发布者: 筑通科技| 查看: |

如果你在Google广告或Facebook广告帐户中使用了任何形式的自动化设置,那么最近你可能会有这么个疑问:当谷歌或Facebook说它在“学习(Learning)”时,这是什么意思呢,又该怎样避免它呢?小编因此特地深入了解了学习期(Learning Period)是什么? 为什么存在?什么时候发生?以及如何解决随之而来的负面影响。
通过这篇文章,希望能够解答这些疑问,并帮助你们节省一些时间,尽快结束广告设置中的学习期。
学习期(Learning Period)是指什么?Google的定义: “在改变了广告竞价策略(bid strategy)时,Google广告需要时间来收集优化所需的性能数据。
”Facebook的定义: “在创建新的广告系列或对现有广告进行重大变更后,系统会开始了解需要向谁投放、展示广告。
这种学习并不是对系统运作方式的改变,但显示这一状态,是为了让广告商知道旧的广告仍处于稳定状态,并从中进行数据的收集,为达到优化目标准备。
学习期的结束则意味着新的广告、优化内容已经确定稳定运行“。
简而言之:学习期是指平台算法从最近的重大变化中学习所需的时间。
学习期会在何时何地发生呢?Google广告:在Google上, 触发学习期的情况只有一种:当你设置了自动、智能变更竞价策略时。
这里竞价策略包括:目标每次转化费用(CPA),目标广告支出回报率(ROA),最大化转化次数和智能点击付费(eCPC)。
学习期会在广告系列一级的状态栏中显示出来。
Facebook广告:在Facebook上,一般在任何竞价策略变更中需要度过一段学习期,预算(budgeting)和设置是在广告系列级别创建的(除了新的功能广告系列预算优化)都会出现学习状态,还可能会在广告系列的投放列中看到学习状态。
学习期限持续多长时间?Google广告:在Google广告上,从该广告系列的最后一次重大修改算起,通常会持续7天。
Facebook广告:广告系列在自上次重大编辑后的7天内,达到50个优化事件,学习期才算结束。
区别:Facebook的算法需要重新学习数据的阈值,而Google需要设定学习过程的时间范围。
什么类型的变化可能触发学习期?在Google广告上:●实施新的智能竞价策略●更改竞价策略的设置●更改为转化操作:更新现有操作或创建新操作●预算或投放发生重大变化●广告系列的构成发生了重大变化通常,对关键字,广告组或广告的更改不会触发学习期。
但是,如果你对其中一些组件进行批量更改,则可能会占用广告系列的学习周期。
在Facebook广告上:●对受众群体定位的任何更改●预算发生重大变化●广告素材的重大变化(更改现有广告或制作新广告)●对设置的任何更改(例如优化事件,转换窗口)● 7天后暂停然后重新启用广告系列/广告系列已经过期学习期间会发生什么?对于Facebook和Google广告,在整个学习期间投放和效率下降是不可避免的。
是的,这意味着广告系列的日常开支有所减少,而每次转化费用增加且转化率降低。
显然,这不是一个理想的状况。
但是,不能因此就对学习期避而远之,没有必要为了避免产生学习期而放弃优化广告系列。
相反,你需要了解学习期的意义,学会如何控制学习期,并让你的广告系列有时间重新学习,并改进你所做的更改。
那么,为什么学习期间会发生?众所周知,Facebook和Google广告上的广告拍卖系统依赖于平台的算法,这些算法是基于机器学习技术构建的。
正如当你进行广告位竞价时,Google需要了解你的广告质量得分和竞价策略一样,Google也需要了解你要求其优化的结果(转化次数)。
总之,该算法需要时间来处理信号,了解已证明有效的方法,并推动其达到目标。
Google的DeepMind视频为学习期提供了完美的类比。
在视频中,它以一款Atari游戏为例,展示了机器学习技术是如何运作的,它利用短时间的学习,无需培训或了解如何玩游戏。
经过几次失败和大约240分钟的训练后,该技术就能找到了最快,最有效的方式来击败游戏。
这正是大部分广告设置处于学习期时,平台算法正在执行的操作内容。
它正在消化新信息,并了解它如何推动你对其进行优化的结果。
在此期间,算法从每次投放中学习。
随着展示次数的增加,该算法会收集决策所需的重要数据,并了解如何更有效地实现你选择的目标。
建议尽量减少学习期的影响在Google广告中●竞价策略:为你考虑最佳竞价策略。
如上所述,只有四种(CPA、ROA、最大化转化次数、CPC)与此学习期相关的竞价策略。
如果你希望测试智能出价,建议首先设置一个实验方案。
这样,你可以在受控环境中评估性能效果,减少负面影响。
●预算:遵循20%规则:避免预算变更大于当前预算的20%。
●设置:为 Google提供正确的信号。
例如:如果你的目标是推动转化,但未设置任何转化目标,则无法通过智能竞价策略来推动任何转化。
这是因为算法不知道它应该去找到什么。
●转化:请注意谨慎对待转化操作的更改!如果你知道需要对转化操作进行多项更改,则应提前计划并批量安排这些更改。
这样,可将学习期控制在相似的时间范围内,并且保证只会产生一个学习期而不是多个学习期。
在Facebook广告中●选择优化事件:正如上面提到的,Facebook需要50个“优化事件(optimization events)”才能退出学习阶段。
如果你正在努力凑足50个优化事件,强烈建议利用这次优化去测试更高的漏斗优化事件。
例如:你的广告系列准备针对表单填充进行优化,但无法在7天内达到50个表单优化事件。
相反,你可以尝试将目标页面视图作为优化事件进行测试。
这将让该平台的算法在你的受众中找到可能会点击并成功访问你的目标网页的人。
虽然这可能不是你所需要达到的最终结果,但它是一个领先的信号,它将为算法提供找到你的受众并达到最佳投放方式所需的足够数据。
●查看优化和广告投放设置:从策略上考虑选择优化和关联的转化窗口。
例如:如果你的转换窗口设置为1天,则你将为平台算法提供7天的时间来收集广告被点击后1天内发生的50个优化事件。
显然这会降低这一学习期的结束进度,不妨尝试测试7天的点击窗口,以便在这一学习期内尽快达到50个优化事件,从而尽快达到广告变更后的稳定运行状态。
2018-11-19
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