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简化Facebook广告结构,让机器学习为购物季大促赋能

作者: YinoLink易诺 |   2020-05-14 |  浏览量: 5112 

很多Facebook广告主会说:我的广告组表现不稳定怎么办?我的Facebook广告账户效果还行,但是不知道如何去扩量?今天Facebook代理YinoLink易诺就来跟各位Facebook广告主聊聊这些问题。

 

一、简化Facebook广告结构,减少广告花费

 

在这样的情况下,Facebook广告主应该简化广告帐户结构,从而给系统足够的灵活性,尽可能多地收集竞拍信号,推动机器学习阶段加速完成。简化Facebook广告结构,广告转化增加17%,CPA花费会减少15%

Facebook建议根据转化目标的不同价值拆分成不同的Facebook广告系列,一般建议每个Facebook广告系列放3-6的广告组,每个广告组放2—5个广告,这个黄金比例为:1:—6:2—5

 

二、让Facebook机器学习为购物季大促赋能

 

当我们的广告一直处在机器学习阶段,我们的广告效果会不稳定,因此尽快脱离Facebook机器学习很重要。下面Facebook代理YinoLink易诺为您总结出了5个快速离开机器学习的小技巧,一起来看下。

 

技巧一:增加Facebook受众规模 

 

1、延长再营销时间窗

确保再营销时间窗与网站访问量相匹配

 

2.扩大类似受众的比例

例如:0-1%、1-2%、3-5%、5-10%

 

3.合并高度重叠的兴趣和行为目标受众

确保各个细分受众群的创意策略相同

 

4.尽量减少受众重叠

使用合适的受众排除条件,确保将过去购买过商品的顾客排除在外

 

 技巧二:增强预算灵活性 

 

1.选择正确的竞价策略

 

根据1周完成50次目标转化计算每日预算。如现在单次转化1元,那我一周设置的预算应该是50元,那每日预算应该设置为7元

 

2.使用Facebook广告系列预算优化(CBO)

 

3.在广告层级测试创意

为各个创意素材单独创建广告组

 

4.定期审查预算,合并预算

过大的预算増加会让广告进入学习阶段,但是也可以让广告尽快完成学习阶段

 

 技巧三:合理竞价 

 

1、选择适当的竞价策略

务必以你的目标和费用要求为依据,大促期间可以选择加速投递以确保有效利用大促的预算

 

2、尽量指定受众的价值

根据终生价值竞价,促销期间出可接受的最高竞价

 

3、如果使用竞价上限,应去报上限足够高

Facebook建议设置高于实际目标的上限,促销期间可以不设置上限

 

4、切勿频繁改变

Facebook建议设置高于实际目标的上限

 

 技巧四:灵活版位展示

 

选择Facebook自动版位(Automatic Placement),Facebook会将广告投放到 Facebook、Instagram、Audience Network 和 Messenger 上所有适用于你设置的版位,从而获得更好效果。使用Facebook自动版位,单次转化费用降低71%、覆盖人数增加7%、广告成效提升2.1倍。

 

 技巧五:选择合适的Facebook优化目标 

 

对于销量较少的小众商品或高价值商品,可以尝试优化漏斗中更上层的转化事件,例如广告目标从发起结账→加入购物车,转化事件越多越利于我们更快完成机器学习,提升整体优化效果。

广告主用几个广告账户同时在同一个地区投放一个产品,这种方式会不会导致四个账户彼此之间都在竞争?越往后启用的广告账户,其账户的广告越难通过学习期?

答: 会

我有个效果很好的Facebook广告系列想要扩量,应该如何操作?

切忌直接复制广告直接投放,在Facebook机器学习阶段完成之前尽量不要调整预算。如果发现目前预算无法顺利完成学习,建议增加预算。

 

在学习阶段完成之后想要扩量的话,首先考虑Facebook受众大小,如果受众足够大,可以一次性的大幅调整预算。如果不确定受众是否够大,建议每次调整30%的预算。

 

问题一:重大修改会重新触发Facebook机器学习,请问那些调整属于重大修改?

 

答:以下情况一定会重新触发Facebook机器学习:

01. Facebook受众的修改

02. Facebook广告创意的修改

03.Facebook广告目标的修改

04.增加新的广告到广告组

05.暂停广告组超过7天以上

 

以下情况可能会重新Facebook机器学习:

01.设置广告系列预算上限。

02.设置广告组预算上限。

03.设置花费上限、竟价上限或最低花费回报

 

问题二:我有一个学习完的广告系列,该如何扩大受众?

答:以下三种方案可以解决上诉问题

方案一:新增一个Facebook广告系列,但在设定Facebook受众时排除现有广告系列的受众。

方案二:新增一个Facebook广告组,同样在设定受众时排除现有广告组的受众。

方案三:修改现有的Facebook广告组,直接增加受众。

 

问题三:有没有方法可以保证学习期的广告成效不要太差?

可以使用花费上限或最低花费回报的设置来避免成效太差,但是这种设置可能会导致广告投不出去。

 

以上是Facebook代理YinoLink易诺为大家分享关于快速渡过Facebook机器学习的几个小技巧,希望各位广告主能平稳快速渡过学习期,大家如果有什么问题可以联系我们~

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