Meta廣告機器學習階段的消費越高,那么單次操作費用就會越多。那么為什么在機器學習階段會消費多呢?以下4個原因,賣家可以一個一個調(diào)查! 1、廣告系列和廣告組數(shù)目較多,比如細分過多,建...
Meta廣告機器學習階段的消費越高,那么單次操作費用就會越多。那么為什么在機器學習階段會消費多呢?以下4個原因,賣家可以一個一個調(diào)查!
1、廣告系列和廣告組數(shù)目較多,比如細分過多,建議整合
簡化賬戶構造,整合廣告組,收集盡可能多的信號,更快地退出機器學習階段。
2、手動作者頻繁
只做少量更有戰(zhàn)略意義的調(diào)整,避免機器學習階段的重置。
3、受眾范圍、競價/預算程度等限制因素
可獲得的轉(zhuǎn)化量取決于廣告主設置的競價金額和可用預算。
①網(wǎng)絡廣告組:依據(jù)退出機器學習階段每周約50次轉(zhuǎn)換的閾值盤算每周預算;
②應用使用事件優(yōu)化/價值優(yōu)化SKAN廣告系列:每個廣告系列每天88次*安裝閾值盤算預算;
③對于投放期少于3天的廣告,建議應用主動競價;
④利用廣告系列預算優(yōu)化進一步預算應用效力,進一步體系主動分配才能;
⑤投標上限:通過 找到更佳投標(大廣告商);
⑥如果有充足的理由,可以手動調(diào)整應用廣告系列預算優(yōu)化的廣告系列,如進一步競價上限,向小型高價值觀眾營銷;
4、缺少轉(zhuǎn)化事件
賦能型廣告預算優(yōu)化,實現(xiàn)多個廣告組之間同一廣告預算的更佳分配。
①如果不能應用高等賦能版位,至少應應用6個版位來充足摸索Meta各平臺的壯大功能;與應用4個或更少的版位相比,至少應用6個版位的廣告系列更有可能取得更好的表示。
②機器學習階段的停止取決于優(yōu)化轉(zhuǎn)化事件的次數(shù)。排列事件的優(yōu)先級(一個網(wǎng)域可以設置8個,使用廣告更多可以設置64個事件)。對于選擇謝絕跟蹤的用戶,只會返回優(yōu)先級更高的已完成事件。
適用技巧:
設置能代表更普遍、更多樣化受眾的事件;
優(yōu)先優(yōu)化漏斗下層事件,逐步優(yōu)化上層事件;
只有在有充足理由的情形下應用購物價值優(yōu)化目的,同時至少設置4事件。
以上就是和賣家們分享的Meta廣告報告相關的問題,希望對賣家有幫助。ESG跨境以專業(yè)、貼心的服務讓用戶安心、放心腸開展跨境業(yè)務,幫助更多用戶將優(yōu)良的產(chǎn)品和服務以更高效的方法帶到全球市場更好的運營。
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