如何更快结束 Facebook 广告学习阶段
14435在本文中，我们会介绍三种快速让 Facebook 广告退出学习阶段的方法，从而提高广告系列效果。
什么是 Facebook 广告学习阶段？
从本质上讲，无论我们的广告预算有多少或业务是什么，所有 Facebook 和 Instagram 广告都以相同的方式运作。当我们创建新的营销活动时，广告组将会进入学习阶段，每个广告组都必须经过这个阶段。
要结束学习阶段，广告组必须在理想情况下在 7 天内产生 50 次结果操作。与针对以购买作转化结果的优化相比，如果广告系列目标位于更高层，例如针对着陆页浏览量进行优化，那么这将花费更少的时间。
但是，如果广告系列的最终目标是产生购买，那么使用流量目标或帖子参与度获得的销售额将少于使用针对购买优化的转化目标获得的销售额。
我们应该将活动目标与想要实现的结果保持一致。如果你想推动产品购买，请先测试优化购买的转化目标。或者，如果你正在生成潜在客户，例如内容选择加入或联系表单提交，并且你已在确认页面上安装了潜在客户事件，则应使用针对潜在客户优化的转化目标。
在学习阶段，结果会不稳定，因为 Facebook 正在学习如何最好地投放广告。在此期间，我们很可能会看到性能波动和更高的成本。随着广告效果趋于稳定，Facebook 建议我们不要编辑广告组。如果此时编辑广告组，学习阶段将被重置，并且必须从 0 开始再次获得 50 个结果操作。
我们将鼠标悬停在“学习”文本上，将会看到一个进度条，显示广告组产生了多少结果。
“学习受限”对广告效果有何负面影响？
学习受限是一种投放状态，他表明广告组没有产生足够的结果操作，即离开学习阶段所需的 50。假如不退出学习阶段去达到学习限制，结果将比离开学习阶段时更糟糕，广告组可以使用 Facebook 的机器学习来提供更好的结果。
当广告组停止学习并且投放状态变为有效时，Facebook 可以更好地确定向谁展示广告，以及谁更有可能接受广告系列和广告组级别设置的目标和优化事件。
因此，我们会看到更高的点击率、更低的每次点击费用、更多的人被发送到网站以支付广告费用，并最终增加购买量、降低每次购买费用和更高的广告回报花费。
如果广告组有 44 个结果（例如购买），但是状态显示 Learning Limited，那么距离达到 50 个目标只有 6 个。最好等待获得最后 6 个事件，看看离开学习阶段，效果是否有所改善。
但是，如果广告组仅产生了 20 个结果操作（例如购买），此时出现了 Learning Limited，距离学习阶段还有 30 次。在广告组离开学习之前还剩下这么多，并且每个结果的成本是不可持续的，你会迫不及待地想要生成离开学习所需的剩余结果数量。在这种情况下，请使用下面概述的三种策略。
1：使用更少的 Facebook 广告组
如果有多个广告组达到学习受限，则离开学习阶段并减少进入学习受限的可能性的一种方法是减少广告组数量。这适用于所有广告，包括使用活动预算优化 (CBO)功能的广告。
广告组可能会受到学习限制的主要原因之一是广告系列预算分配的太少。因此，根据当前的单次结果成本和设置的广告系列预算，无法在 7 天内生成 50 次结果操作。
相反，我们希望在广告系列中测试更少的广告组并分配相同的预算，从而提高生成每个广告组所需的 50 个结果操作以离开学习阶段的能力。通过这样做，我们还可以减少广告组遇到学习受限和性能下降的可能性。
例如，假设广告系列中有四个广告组（每个都测试不同的基于兴趣的受众），并且这些广告组中的部分甚至全部达到学习限制，并且在达到 50 个所需的结果操作后不超过 10 个。在这种情况下，暂停广告系列并复制它。
复制后，将四个广告组中的两个组合成一个新的广告组，有效地将广告组的数量减半。对剩余的两个广告组重复此过程，将它们组合成第二个新广告组。
通过这样做并分配相同的预算，我们现在将每个广告组的支出翻了一番，并提高了广告组在 7 天内产生 50 次结果的能力。
在新广告系列中组合的广告组应基于它们在原始广告系列中的表现。放弃未达到最低可行广告支出回报率 (ROAS) 的广告组，并结合最有效的广告组以更快地离开学习阶段。
2：增加广告系列或广告组预算
简而言之，我们可能没有花费足够的钱来摆脱学习阶段并达到所需的 50 个结果操作。如果我们使用针对购买进行优化的转化目标，则尤其如此，因为这是漏斗中最底端的事件操作，成本最高，因此为预算分配生成的结果较少。
但是，正如我之前提到的，这并不意味着你应该只选择漏斗更高的目标来更快地摆脱学习。
相反，了解需要在广告系列级别（如果使用 CBO）或广告组级别（如果不使用 CBO）设置多少预算的最有效方法是计算所需的广告支出关于离开学习所需的 50 个事件操作、7 天的时间范围以及当前的每次购买成本。
例如，如果你当前的每次购买成本为 10 美元，你需要花费 50 倍于每次购买的成本来生成 50 个事件操作。10 乘以 50 是 500 美元，我们知道我们需要在 7 天内花掉这笔钱，因此我们的广告组每日预算为 500 美元除以 7，即每天 72 美元。
请记住，这是针对广告系列中的单个广告组的计算。如果你有两个广告组，而且使用 CBO，则每个广告组都需要 72 美元的每日预算或 144 美元的组合广告系列预算。
如果广告系列及其中的广告组由于达到了学习限制并停留在学习阶段而没有达到你想要的结果，那么你不愿意为这个广告花更多的钱是可以理解的。
但是，营销活动没有取得你想要的结果的原因之一是没有花费足够的钱来摆脱学习阶段。如果我们不更改广告系列以尝试在 Facebook 推荐的时间内离开学习阶段，这可能是一个恶性循环。
当我们针对冷门受众时，增加预算会更容易也更有效。它们数量更大，因此可以增加预算而不会立即引起频率问题。对于针对高质量网站自定义受众（受众规模较小）的广告系列中使用的广告组，我们可以在学习阶段产生很好的结果。
在设置预算时，要记住最重要的事情是受众规模决定预算分配，而预算决定受众范围。受众越大，预算可以花费越多，接触到目标受众的速度就越快，并且可以越快地退出学习阶段。
3：避免重置学习阶段的行为
更有效地退出学习阶段的第三个策略是减少广告组中重置学习的次数。每当我们对广告组进行重大修改时，就会发生重置学习。在调整广告系列时，三个主要操作将重置学习阶段。
每 72 小时增加或减少 20% 以上的预算：如前所述，如果广告组陷入学习受限，最好复制广告系列并设置新预算。无论如何，原始广告系列的效果都在下降，如果发现在原始广告系列中添加新广告组或按照之前的建议将它们组合在一起并不能改善结果，则必须在新广告系列中启动更改。
更改广告组中的受众：如果广告组陷入学习受限，我们可以更改以提高广告系列效果的广告系列变量之一是测试新受众。但是，如果我们对当前的广告组进行更改，它将重置学习。同样，与预算更改一样，我们会复制广告系列并在新的广告组中进行更改。
将新广告添加到广告组中：与受众变化一样，测试的其他广告系列变量之一是测试新广告以提高广告系列效果并更快地退出学习阶段并获得更好的结果。但是，如果我们将新广告添加到现有广告组，无论它是否仍处于学习阶段，它都会重置学习。
如果新广告在首次启动广告系列时学习有限的批量制作广告，则不要将新广告添加到广告组中。例如，我们可以创建 5-6 个广告，并在启动广告系列之前将它们全部添加。然后从两个设置为活动的广告开始，这样就可以测试这些变体并关闭其他变体。
如果广告效果不佳，我们可以关闭它们并打开一些已经在广告组中的新广告。这个过程不会重置学习。如果我们将新广告添加到广告组中，它将重新进入审核阶段，从而重置学习阶段。因此，请确保批量制作广告，在开始时将它们全部添加，然后根据效果轮播。
结论
这三种策略将帮助广告更快地退出学习阶段，避免陷入可怕的学习受限交付状态。我们可以整合广告组，将广告支出集中在表现最佳的广告上，并在 7 天的时间范围内推动更多的结果行动。通过分配在启动活动后的 7 天内生成 50 个结果操作所需的最低预算，更快地退出学习。最后，避免通过在原始广告系列的重复版本中更改广告组来重置学习阶段。
在本文中，我们会介绍三种快速让 Facebook 广告退出学习阶段的方法，从而提高广告系列效果。
什么是 Facebook 广告学习阶段？
从本质上讲，无论我们的广告预算有多少或业务是什么，所有 Facebook 和 Instagram 广告都以相同的方式运作。当我们创建新的营销活动时，广告组将会进入学习阶段，每个广告组都必须经过这个阶段。
要结束学习阶段，广告组必须在理想情况下在 7 天内产生 50 次结果操作。与针对以购买作转化结果的优化相比，如果广告系列目标位于更高层，例如针对着陆页浏览量进行优化，那么这将花费更少的时间。
但是，如果广告系列的最终目标是产生购买，那么使用流量目标或帖子参与度获得的销售额将少于使用针对购买优化的转化目标获得的销售额。
我们应该将活动目标与想要实现的结果保持一致。如果你想推动产品购买，请先测试优化购买的转化目标。或者，如果你正在生成潜在客户，例如内容选择加入或联系表单提交，并且你已在确认页面上安装了潜在客户事件，则应使用针对潜在客户优化的转化目标。
在学习阶段，结果会不稳定，因为 Facebook 正在学习如何最好地投放广告。在此期间，我们很可能会看到性能波动和更高的成本。随着广告效果趋于稳定，Facebook 建议我们不要编辑广告组。如果此时编辑广告组，学习阶段将被重置，并且必须从 0 开始再次获得 50 个结果操作。
我们将鼠标悬停在“学习”文本上，将会看到一个进度条，显示广告组产生了多少结果。
“学习受限”对广告效果有何负面影响？
学习受限是一种投放状态，他表明广告组没有产生足够的结果操作，即离开学习阶段所需的 50。假如不退出学习阶段去达到学习限制，结果将比离开学习阶段时更糟糕，广告组可以使用 Facebook 的机器学习来提供更好的结果。
当广告组停止学习并且投放状态变为有效时，Facebook 可以更好地确定向谁展示广告，以及谁更有可能接受广告系列和广告组级别设置的目标和优化事件。
因此，我们会看到更高的点击率、更低的每次点击费用、更多的人被发送到网站以支付广告费用，并最终增加购买量、降低每次购买费用和更高的广告回报花费。
如果广告组有 44 个结果（例如购买），但是状态显示 Learning Limited，那么距离达到 50 个目标只有 6 个。最好等待获得最后 6 个事件，看看离开学习阶段，效果是否有所改善。
但是，如果广告组仅产生了 20 个结果操作（例如购买），此时出现了 Learning Limited，距离学习阶段还有 30 次。在广告组离开学习之前还剩下这么多，并且每个结果的成本是不可持续的，你会迫不及待地想要生成离开学习所需的剩余结果数量。在这种情况下，请使用下面概述的三种策略。
1：使用更少的 Facebook 广告组
如果有多个广告组达到学习受限，则离开学习阶段并减少进入学习受限的可能性的一种方法是减少广告组数量。这适用于所有广告，包括使用活动预算优化 (CBO)功能的广告。
广告组可能会受到学习限制的主要原因之一是广告系列预算分配的太少。因此，根据当前的单次结果成本和设置的广告系列预算，无法在 7 天内生成 50 次结果操作。
相反，我们希望在广告系列中测试更少的广告组并分配相同的预算，从而提高生成每个广告组所需的 50 个结果操作以离开学习阶段的能力。通过这样做，我们还可以减少广告组遇到学习受限和性能下降的可能性。
例如，假设广告系列中有四个广告组（每个都测试不同的基于兴趣的受众），并且这些广告组中的部分甚至全部达到学习限制，并且在达到 50 个所需的结果操作后不超过 10 个。在这种情况下，暂停广告系列并复制它。
复制后，将四个广告组中的两个组合成一个新的广告组，有效地将广告组的数量减半。对剩余的两个广告组重复此过程，将它们组合成第二个新广告组。
通过这样做并分配相同的预算，我们现在将每个广告组的支出翻了一番，并提高了广告组在 7 天内产生 50 次结果的能力。
在新广告系列中组合的广告组应基于它们在原始广告系列中的表现。放弃未达到最低可行广告支出回报率 (ROAS) 的广告组，并结合最有效的广告组以更快地离开学习阶段。
2：增加广告系列或广告组预算
简而言之，我们可能没有花费足够的钱来摆脱学习阶段并达到所需的 50 个结果操作。如果我们使用针对购买进行优化的转化目标，则尤其如此，因为这是漏斗中最底端的事件操作，成本最高，因此为预算分配生成的结果较少。
但是，正如我之前提到的，这并不意味着你应该只选择漏斗更高的目标来更快地摆脱学习。
相反，了解需要在广告系列级别（如果使用 CBO）或广告组级别（如果不使用 CBO）设置多少预算的最有效方法是计算所需的广告支出关于离开学习所需的 50 个事件操作、7 天的时间范围以及当前的每次购买成本。
例如，如果你当前的每次购买成本为 10 美元，你需要花费 50 倍于每次购买的成本来生成 50 个事件操作。10 乘以 50 是 500 美元，我们知道我们需要在 7 天内花掉这笔钱，因此我们的广告组每日预算为 500 美元除以 7，即每天 72 美元。
请记住，这是针对广告系列中的单个广告组的计算。如果你有两个广告组，而且使用 CBO，则每个广告组都需要 72 美元的每日预算或 144 美元的组合广告系列预算。
如果广告系列及其中的广告组由于达到了学习限制并停留在学习阶段而没有达到你想要的结果，那么你不愿意为这个广告花更多的钱是可以理解的。
但是，营销活动没有取得你想要的结果的原因之一是没有花费足够的钱来摆脱学习阶段。如果我们不更改广告系列以尝试在 Facebook 推荐的时间内离开学习阶段，这可能是一个恶性循环。
当我们针对冷门受众时，增加预算会更容易也更有效。它们数量更大，因此可以增加预算而不会立即引起频率问题。对于针对高质量网站自定义受众（受众规模较小）的广告系列中使用的广告组，我们可以在学习阶段产生很好的结果。
在设置预算时，要记住最重要的事情是受众规模决定预算分配，而预算决定受众范围。受众越大，预算可以花费越多，接触到目标受众的速度就越快，并且可以越快地退出学习阶段。
3：避免重置学习阶段的行为
更有效地退出学习阶段的第三个策略是减少广告组中重置学习的次数。每当我们对广告组进行重大修改时，就会发生重置学习。在调整广告系列时，三个主要操作将重置学习阶段。
每 72 小时增加或减少 20% 以上的预算：如前所述，如果广告组陷入学习受限，最好复制广告系列并设置新预算。无论如何，原始广告系列的效果都在下降，如果发现在原始广告系列中添加新广告组或按照之前的建议将它们组合在一起并不能改善结果，则必须在新广告系列中启动更改。
更改广告组中的受众：如果广告组陷入学习受限，我们可以更改以提高广告系列效果的广告系列变量之一是测试新受众。但是，如果我们对当前的广告组进行更改，它将重置学习。同样，与预算更改一样，我们会复制广告系列并在新的广告组中进行更改。
将新广告添加到广告组中：与受众变化一样，测试的其他广告系列变量之一是测试新广告以提高广告系列效果并更快地退出学习阶段并获得更好的结果。但是，如果我们将新广告添加到现有广告组，无论它是否仍处于学习阶段，它都会重置学习。
如果新广告在首次启动广告系列时学习有限的批量制作广告，则不要将新广告添加到广告组中。例如，我们可以创建 5-6 个广告，并在启动广告系列之前将它们全部添加。然后从两个设置为活动的广告开始，这样就可以测试这些变体并关闭其他变体。
如果广告效果不佳，我们可以关闭它们并打开一些已经在广告组中的新广告。这个过程不会重置学习。如果我们将新广告添加到广告组中，它将重新进入审核阶段，从而重置学习阶段。因此，请确保批量制作广告，在开始时将它们全部添加，然后根据效果轮播。
结论
这三种策略将帮助广告更快地退出学习阶段，避免陷入可怕的学习受限交付状态。我们可以整合广告组，将广告支出集中在表现最佳的广告上，并在 7 天的时间范围内推动更多的结果行动。通过分配在启动活动后的 7 天内生成 50 个结果操作所需的最低预算，更快地退出学习。最后，避免通过在原始广告系列的重复版本中更改广告组来重置学习阶段。
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