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重要更新必读!2月27日FacebookCBO强制迁移

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2020-02-27 22:26
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从2020年2月27日开始,Facebook将继续进行CBO强制迁移计划。(CBO广告系列预算优化)广告账户内所有新建Campaign不能再继续使用广告组预算。非CBO广告将会受到以下限制:


1)不能添加新的广告组(Adset);


2)不能进行广告系列或者广告组(Adset)层级的复制。



为什么强制使用CBO?

Facebook CBO 广告系列优化预算对你影响有多大?



CBO 会使用广告系列预算和竞价策略(例如,最低单次操作费用(CPA)或最高广告花费回报)不间断地在各广告组中自动寻找最佳广告成效的机会。并实时、智能地将预算分配给表现最优的广告组,从而让整个广告系列能够获得最多的广告转化次数,实现最大化投放成效的目标。


CBO是依据广告价格的整体趋势分配预算,检测广告系列整体的单价,而非单个广告组的单价。对于广告组单价存在大幅波动的情况,CBO会提前预判并规避风险。让你的预算得到最合理最有效的应用。


在目前的大数据时代,Facebook掌握了比以往任何时候都丰富的广告信号、用户特征、用户行为、付费深度等等信息,这为CBO的广告机器学习提供了强大的数据驱动。因此,CBO的预算分配更加宏观、智能和科学。




Facebook测试结果


1.在15次测试中,后用CBO的广告系列的CPA比没用CBO的广告系列低4%。


2.在13次测试中,手动调整广告组预算产生的CPA要比后用CBO的广告高17%。


在广告组层级手动调整预算的组别,CPA更低的几率为50%。


3.在14次测试中,手动调整广告系列预算产生的CPA要比拒用CBO的广告高7%,在广告系列层级手动调整预算的测试组CPA更低的几率为53%。




Q&A


Q:我应该把表现不好的广告组暂停/删掉吗?


不建议暂停没有得到投放的广告组。


  • 暂停广告组相当于放弃未来可能出现的投放机会。而且,暂停花费不足的广告组并不能促使其他广告组增加花费。


  • 如果是因为单次操作费用(CPA)较高而需要暂停广告组,记的Breakdown Effect。


√唯一建议暂停广告组的情况:广告组设置了花费下限且没有得到投放。



Q:为何CBO看起来好像会按照广告组的受众大小来分配预算呢?


√Facebook系统会合理地分配预算。


  • 受众规模小的广告组可能面临费用过高或过低的投放机会,因此系统会将大部分预算分配给受众规模更大的广告组。系统自会合理地分配预算。


  • 但是广告主通常希望或者需要为受众规模小的广告组花费预算,我们将之称为“主观式欠级预算分配策略”;如果出现这种情况,请参考其他版块关于如何评估不同广告组/受众价值的相关问题解答。



用出价来告诉CBO你更重视哪一个广告组,好过用最低/最高花费来限制CBO:


CBO会将预算择优分配给单次转化费用最低的广告组和受众。如

果广告主认为不同广告组或受众群的价值各不相同,则需要在CBO广告系列说明这一点。



CBO配合手动出价,好过单纯在ad set里面手动出价:



Manual bids+CBO

  • 最大手动出价可达bid $5000 orROAS001

  • 转化率越低,需要的出价就越高

  • 如果广告主想要自己的广告更具竞争力且胜过多数自动出价的竞争者,则手动出价是一个好选择

  • 广告效果下降的时候,手动增加出价有可能竞争到更优质的受众,进而提升效果



Q:我的CBO活动表现超好,我要如何扩量呢?


√建议直接为现有的广告系列增加预算。


可以随时增加预算,但要注意每天进行更改数量以及要添加的预算金额。


每天进行更改数量:

如果更改幅度不足以触发机器学习阶段重新开始,则建议每天更改预算的次数不宜超过6次。


预算金额:

大量预算变更将触发机器学习阶段重新开始。如果机器学习阶段重新开始,在完成机器学习阶段之前,我们不建议进一步更改预算。进一步的预算更改可能会延长机器学习阶段。

建议广告主追踪广告系列表现并根据需要做出更改。


广告主不应该复制出两个完全相同的广告系列(即使说,同时投放两个一模一样的广告系列)。



Learning phase 机器学习阶段


  • 机器学习阶段是发生在广告组层面。

  • 广告组通常需要大约50次转化之后会退出机器学习阶段。

  • 当广告组退出机器学习阶段后,表现会比较稳定。


  1. CBO分配预算时,不会导致广告组重新进入机器学习阶段。


  2. 一个广告组进行大幅调整(即在广告组层级进行调整)不会导致相同广告系列中的其他广告组重新进入机器学习阶段。只要是在广告组层级进行的调整,相同广告系列中的其他广告组都不会重新进入机器学习阶段。


  3. 向使用CBO的广告系列添加广告组不会导致相同广告系列中的其他广告组重新进入机器学习阶段。


  4. 等到广告组退出机器学习阶段再编辑广告组。


  5. 避免执行会导致广告组重新进入机器学习阶段的非必要编辑操作。


  6. 使用合理的预算,可以达到50次转化。


END




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重要更新必读!2月27日FacebookCBO强制迁移
木瓜移动
2020-02-27 22:26
9327

从2020年2月27日开始,Facebook将继续进行CBO强制迁移计划。(CBO广告系列预算优化)广告账户内所有新建Campaign不能再继续使用广告组预算。非CBO广告将会受到以下限制:


1)不能添加新的广告组(Adset);


2)不能进行广告系列或者广告组(Adset)层级的复制。



为什么强制使用CBO?

Facebook CBO 广告系列优化预算对你影响有多大?



CBO 会使用广告系列预算和竞价策略(例如,最低单次操作费用(CPA)或最高广告花费回报)不间断地在各广告组中自动寻找最佳广告成效的机会。并实时、智能地将预算分配给表现最优的广告组,从而让整个广告系列能够获得最多的广告转化次数,实现最大化投放成效的目标。


CBO是依据广告价格的整体趋势分配预算,检测广告系列整体的单价,而非单个广告组的单价。对于广告组单价存在大幅波动的情况,CBO会提前预判并规避风险。让你的预算得到最合理最有效的应用。


在目前的大数据时代,Facebook掌握了比以往任何时候都丰富的广告信号、用户特征、用户行为、付费深度等等信息,这为CBO的广告机器学习提供了强大的数据驱动。因此,CBO的预算分配更加宏观、智能和科学。




Facebook测试结果


1.在15次测试中,后用CBO的广告系列的CPA比没用CBO的广告系列低4%。


2.在13次测试中,手动调整广告组预算产生的CPA要比后用CBO的广告高17%。


在广告组层级手动调整预算的组别,CPA更低的几率为50%。


3.在14次测试中,手动调整广告系列预算产生的CPA要比拒用CBO的广告高7%,在广告系列层级手动调整预算的测试组CPA更低的几率为53%。




Q&A


Q:我应该把表现不好的广告组暂停/删掉吗?


不建议暂停没有得到投放的广告组。


  • 暂停广告组相当于放弃未来可能出现的投放机会。而且,暂停花费不足的广告组并不能促使其他广告组增加花费。


  • 如果是因为单次操作费用(CPA)较高而需要暂停广告组,记的Breakdown Effect。


√唯一建议暂停广告组的情况:广告组设置了花费下限且没有得到投放。



Q:为何CBO看起来好像会按照广告组的受众大小来分配预算呢?


√Facebook系统会合理地分配预算。


  • 受众规模小的广告组可能面临费用过高或过低的投放机会,因此系统会将大部分预算分配给受众规模更大的广告组。系统自会合理地分配预算。


  • 但是广告主通常希望或者需要为受众规模小的广告组花费预算,我们将之称为“主观式欠级预算分配策略”;如果出现这种情况,请参考其他版块关于如何评估不同广告组/受众价值的相关问题解答。



用出价来告诉CBO你更重视哪一个广告组,好过用最低/最高花费来限制CBO:


CBO会将预算择优分配给单次转化费用最低的广告组和受众。如

果广告主认为不同广告组或受众群的价值各不相同,则需要在CBO广告系列说明这一点。



CBO配合手动出价,好过单纯在ad set里面手动出价:



Manual bids+CBO

  • 最大手动出价可达bid $5000 orROAS001

  • 转化率越低,需要的出价就越高

  • 如果广告主想要自己的广告更具竞争力且胜过多数自动出价的竞争者,则手动出价是一个好选择

  • 广告效果下降的时候,手动增加出价有可能竞争到更优质的受众,进而提升效果



Q:我的CBO活动表现超好,我要如何扩量呢?


√建议直接为现有的广告系列增加预算。


可以随时增加预算,但要注意每天进行更改数量以及要添加的预算金额。


每天进行更改数量:

如果更改幅度不足以触发机器学习阶段重新开始,则建议每天更改预算的次数不宜超过6次。


预算金额:

大量预算变更将触发机器学习阶段重新开始。如果机器学习阶段重新开始,在完成机器学习阶段之前,我们不建议进一步更改预算。进一步的预算更改可能会延长机器学习阶段。

建议广告主追踪广告系列表现并根据需要做出更改。


广告主不应该复制出两个完全相同的广告系列(即使说,同时投放两个一模一样的广告系列)。



Learning phase 机器学习阶段


  • 机器学习阶段是发生在广告组层面。

  • 广告组通常需要大约50次转化之后会退出机器学习阶段。

  • 当广告组退出机器学习阶段后,表现会比较稳定。


  1. CBO分配预算时,不会导致广告组重新进入机器学习阶段。


  2. 一个广告组进行大幅调整(即在广告组层级进行调整)不会导致相同广告系列中的其他广告组重新进入机器学习阶段。只要是在广告组层级进行的调整,相同广告系列中的其他广告组都不会重新进入机器学习阶段。


  3. 向使用CBO的广告系列添加广告组不会导致相同广告系列中的其他广告组重新进入机器学习阶段。


  4. 等到广告组退出机器学习阶段再编辑广告组。


  5. 避免执行会导致广告组重新进入机器学习阶段的非必要编辑操作。


  6. 使用合理的预算,可以达到50次转化。


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