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Facebook广告learning limited+重大修改汇总以及注意事项

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2021-03-03 08:32
2021-03-03 08:32
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Facebook广告learning limited和重大修改导致ad重新学习的汇总


前面一片说到如何让Facebook更快度过学习期的好处,以及导致重新学习的一些问题,请关注前一篇文章:Facebook 如何快速度过学习阶段+好处


同时也提到了一种情况 Learning limited,出现这个状态表示广告组学习期数据不足无法脱离学习状态(在上次修改之后的7天左右无法凑到50个转化),出现这个状态后的广告通常数据也不稳定,难以快速获得曝光。而且如果不做修改调整大概率这个广告组在后续的投放中慢慢就逐步拿不到曝光,所以通常看到这类广告组,建议调整广告后重新学习或者考虑直接关掉重建。


通常情况下,以下几种情况会比较容易出现Learning limited:

1,预算太低,导致广告组再7天内产生的转化不足50。

2,受众太窄,即便预算足够出价足够,但是整体的人群包太小,也凑不到50转化,这里不只是拉新增,包含conversion类型也一样。

3,出价太低,拿不到足够曝光,跑着跑着把自己跑没了。

4,事件比例太低,比如游戏的付费广告,付费率太低的时候也很难一个adset凑够50个付费转化。

5,重复曝光太严重,同样的用户重复曝光但是就是不产生转化,老产品洗的太干净的时候容易出现。

6,广告数量太多,每个都凑不到足够转化。


如果出现上述情况,可对应广告组看如何解决,比如有一些人群太小的合并一起投放,扩大人群范围,roi不错的提高价格或者预算,重复曝光严重的考虑素材优化,找点新鲜的点来吸引用户转化,这个在老产品上很明显必须不断去寻找新的创意来忽悠用户。至于event比例,其实比较困难,以前做游戏的时候经常会求着研发想办法做活动或者优化产品提高付费率,哪怕是破冰的1块钱充值。现在做金融还好,比例相对较高比较好跑。


昨天提到的另一个问题是重大修改,刚好今天也有内部的产品遇到同样问题,到底什么样的操作算重大修改,或导致广告组重新学习。

1, 修改受众人群,这里包含了adset的语言,国家,年龄,性别,受众兴趣等等。

2,修改广告素材创意,包含文案和素材。

3,更改投放目标,比如修改安装变成了事件优化。

4,修改出价策略,以前的lowest改成bid之类。

5,广告组里面添加了新的广告。

6,长时间暂停后重启,印象中应该是7天以上。

这里有一点,修改一般是adset和ad层级的,一般不会影响到没修改的广告组,但是我记得现在CBO有lowest和bid之分了,这里在campaign层级修改会导致整个campaign里面的adset重新学习,和修改adset导致整个ad层级全部重新学一样。包含前面提到的大幅度修改预算或者出价也丢会导致重新学习,但是这个幅度具体是多大似乎也没有明确的说法,目测下来一般在30%以内的预算浮动不会有太大风险,价格部分通常小幅度调整也ok,我一般不会超过10%,这里其实是通过价格和预算会在系统触及到不同人群,如果变动太大就触发重新学习。


说到CBO的影响,其实还有一些改动会影响到广告组的学习进程,比较容易被忽视,之前我也做过测试。

1,关闭,删除CBO里面的adset。

2,新增CBO里面的adset。

这个虽然再Facebook不构成重大改变,但是其实也会影响到学习进程,猜测影响不没那么大而已,但是增加或者删除,关闭adset会导致CBO里面的adset预算重新分配,从而影响到现有的学习。所以正常情况下我都不会关闭adset,而是选择去关闭adset里面的ad,虽然没有明确的证据说明这样更好,但是我历史有做过测试,关闭ad层级的影响略低于直接关闭adset。


以上,日常投放过程中需要尽量避免重大修改,另外也及时处理掉Learning limited。以前投游戏的时候其实对这些规则理解的不够透彻,尤其是Learning limited,最常见的错误就是对某些不太理想的广告处理优柔寡断,实际上果断处理能让出来更多量给到其他广告,减少竞争。


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Facebook广告learning limited和重大修改导致ad重新学习的汇总


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同时也提到了一种情况 Learning limited,出现这个状态表示广告组学习期数据不足无法脱离学习状态(在上次修改之后的7天左右无法凑到50个转化),出现这个状态后的广告通常数据也不稳定,难以快速获得曝光。而且如果不做修改调整大概率这个广告组在后续的投放中慢慢就逐步拿不到曝光,所以通常看到这类广告组,建议调整广告后重新学习或者考虑直接关掉重建。


通常情况下,以下几种情况会比较容易出现Learning limited:

1,预算太低,导致广告组再7天内产生的转化不足50。

2,受众太窄,即便预算足够出价足够,但是整体的人群包太小,也凑不到50转化,这里不只是拉新增,包含conversion类型也一样。

3,出价太低,拿不到足够曝光,跑着跑着把自己跑没了。

4,事件比例太低,比如游戏的付费广告,付费率太低的时候也很难一个adset凑够50个付费转化。

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1, 修改受众人群,这里包含了adset的语言,国家,年龄,性别,受众兴趣等等。

2,修改广告素材创意,包含文案和素材。

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4,修改出价策略,以前的lowest改成bid之类。

5,广告组里面添加了新的广告。

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这里有一点,修改一般是adset和ad层级的,一般不会影响到没修改的广告组,但是我记得现在CBO有lowest和bid之分了,这里在campaign层级修改会导致整个campaign里面的adset重新学习,和修改adset导致整个ad层级全部重新学一样。包含前面提到的大幅度修改预算或者出价也丢会导致重新学习,但是这个幅度具体是多大似乎也没有明确的说法,目测下来一般在30%以内的预算浮动不会有太大风险,价格部分通常小幅度调整也ok,我一般不会超过10%,这里其实是通过价格和预算会在系统触及到不同人群,如果变动太大就触发重新学习。


说到CBO的影响,其实还有一些改动会影响到广告组的学习进程,比较容易被忽视,之前我也做过测试。

1,关闭,删除CBO里面的adset。

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这个虽然再Facebook不构成重大改变,但是其实也会影响到学习进程,猜测影响不没那么大而已,但是增加或者删除,关闭adset会导致CBO里面的adset预算重新分配,从而影响到现有的学习。所以正常情况下我都不会关闭adset,而是选择去关闭adset里面的ad,虽然没有明确的证据说明这样更好,但是我历史有做过测试,关闭ad层级的影响略低于直接关闭adset。


以上,日常投放过程中需要尽量避免重大修改,另外也及时处理掉Learning limited。以前投游戏的时候其实对这些规则理解的不够透彻,尤其是Learning limited,最常见的错误就是对某些不太理想的广告处理优柔寡断,实际上果断处理能让出来更多量给到其他广告,减少竞争。


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