投放起步|Facebook投放学习期的重要性

随着Meta广告政策的不断完善以及受众群体越来越看重自身的数据隐私，越来越多的用户选择在浏览网页和使用APP的过程中，禁止对自己的设备信息进行追踪，广告可捕获的数据不断减少，意味着广告数据表现波动，可追踪的成效减少以及费用增加等等后果。学习期意味着系统正在探索最适合产品本身的广告展示路径，用有限的预算获得最大限度的成效。广告学习期的完成意味着稳定的数据表现、更多的转化结果。

Meta投放基础十诫

备注：学习期重点在自动分配&简化结构

了解机器学习阶段

•  广告组层级尚未积累到50次的事件转化来掌握稳定可靠的机器学习数据

•  系统仍然在探寻广告投放展示的最佳实践（版位、受众等）

•  系统预估的转化率以及CPA会上下波动—学习期的成效并不稳定且未达到最佳水平

学习期常见问题之一是学习期花费占比过高

学习期花费占比过高有以下原因：

•  Campaign和ad set的数量过多

•  频繁进行手动编辑、重大编辑

•  受到bid、budget等限制

•  缺少转化

如何快速高效度过学习期

l   账户简化和整合

简化广告，充分利用Meta广告的自动化能力

重点信息

•  广告组需要50次转化才能达到结束学习期的阈值

•  SKAN 广告系列需要每天达到88个安装才能最大限度减少无效转化

建议

未达到广告组50次或SKAN 广告系列单日88次安装的广告，进行 预算、人群、受众上的整合，以此来度过学习期便于机器优化

l   竞价与预算

竞价和预算是限制我们取得成效的关键因素

重点信息

•  广告组预算 50*CPA轻度/ 20*CPA重度

•  SKAN广告系列预算单日88次安装阈值：不论是AEO还是VO

建议

•  使用Advanced Campaign Budget 智能分配预算

•  转化成本不高的话，尽量使用自动出价

•  Bid Cap：通过小预算测试找到最佳出价

•  使用AAA广告来优化后端付费事件，充分相信自动化广告的获客能力

l   手动编辑的频率

仅做必须的改动

建议

•  至少等到72h后再去对广告进行调整，消除数据延迟所带来的影响。

•  学习期结束前，尽量不要改动广告组，一旦重新触发学习机制，则之前累积的转化门槛全部作废

安全高效度过学习期是我们投放成功的第一步，这关键一步能为我们后续账户投放优化打下坚实的基础。