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3500字+ 如何更快地退出 Facebook 广告学习阶段(如何投放facebook广告)

你是否碰到Facebook 电视广告陷于自学期?想知道怎样加速使电视广告系列产品摆脱“自学受到限制”状况?在该文中,将给大家介绍四种加速将 Facebook 电视广告优先选择退出自学期的方法,从而提高电视广告系列产品效用。

一、甚么是 Facebook 电视广告自学期?

从其本质上讲,无论他们耗费啥或他们的业务是甚么,所有Facebook和Instagram电视广告公益活动都以相同的方式运转。当他们启动一个捷伊公益活动时,该电视广告系列产品中的电视广告组步入自学期,该期某一于每个电视广告组。

要优先选择退出自学期,他们的电视广告组要在理想情况下在于7天内产50次结论操作方式。与特别针对买回展开的转化成终极目标相比,假如他们的电视广告系列产品终极目标位于网络营销棒状的更高层人士,比如特别针对降落页下载量展开网络流量强化,将更容易因此耗费更慢的时间。

但是,他们不想只优先选择网络流量或回帖参与程度等终极目标来帮助更慢地优先选择退出自学期。假如他们的电视广告系列产品的最终终极目标是造成买回,所以采用网络流量终极目标或回帖参与程度赢得的营业额将多于采用特别针对买回强化的转化成终极目标赢得的营业额。

公益活动终极目标应该与他们想实现的结论完全一致。假如他们想推动产品买回,请先试验强化买回的转化成终极目标。或者,假如他们正在聚合潜在性顾客,比如内容优先选择加入或联系配置文件递交,因此他们已在确认网页上加装了潜在性顾客该事件,则应采用特别针对潜在性顾客强化的转化成终极目标。

在自学期,统计数据结论将不稳定,即使Facebook会自学怎样最好地导入电视广告。在此之后,他们很可能会看见统计数据波动和更高的成本。随着电视广告效用趋于平稳,Facebook会建议不要去撰稿电视广告组。假如有重大撰稿,将抹除自学期,因此要从0开始再次赢得50个结论操作方式。

假如他们将UX21LI2677E在“自学”文档上,他们会看见一个unlock,显示他们的电视广告组造成了啥结论。

二、“自学受到限制”对他们的电视广告效用答消极影响?

自学受到限制是一种导入状况,说明电视广告组没有造成足够的结论操作方式,即返回自学期所需的50。假如电视广告组没有走出自学期并碰到自学受到限制的情况,结果将比结束自学期时更差劲。即使电视广告组通过Facebook的机器自学能达到更快的导入效用。

当他们停止自学因此电视广告组导入状况更改为有效时,Facebook能更快地确定向谁展现他们的电视广告,以及谁更有可能接受他们在电视广告系列产品和电视广告组等级设置的终极目标和强化该事件。

因此,他们会看见更高的下载量、更低的每天点选服务费、更多的人步入到他们的网站,并最终增加买回量、降低每天买回服务费和更高的电视广告投资投资回报率。

假如电视广告组遇到自学限制,所以还能返回自学期吗?

答案是肯定的,假如他们达到50个结论操作方式,仍然能结束自学期步入导入期。

比如,假如他们的电视广告组有44个结论(比如买回),但他们在电视广告状况中看见 Learning Limited,所以他们距离达到50个终极目标只有6个。最好等待赢得最后6个该事件,看看一旦返回自学期,电视广告结论是否有所改善。

但是,假如他们的电视广告组仅造成了20个结论操作方式(比如买回),因此还看见Learning Limited,所以距离结束自学期还有30次。在电视广告组返回自学期之前还剩下这么多,因此每个结论的成本是不稳定且不可预测的,他们想尽快完成50次结论操作方式结束自学期。在这种情况下,请采用下面概述的四种策略之一来尝试返回自学期。

1:采用更慢的 Facebook 电视广告组

假如电视广告系列产品中有多个电视广告组达到自学受到限制,则返回自学期并减少步入自学受到限制的可能性的一种方法是减少电视广告系列产品中的电视广告组数量。这适用于所有公益活动,包括采用电视广告系列产品预算强化 (CBO)功能的公益活动。

电视广告组可能会受到自学限制的主要原因之一是电视广告系列产品预算在电视广告系列产品中的电视广告组中分配的太少。因此,根据当前的单次结论成本和设置的电视广告系列产品预算,从数学上讲,无法在7天内聚合50次结论操作方式。

相反,他们希望在电视广告系列产品中试验更慢的电视广告组并分配相同的预算,从而提高聚合每个电视广告组所需的50个结论操作方式以返回自学期的能力。通过这样,还能减少电视广告组碰到自学受到限制和效用下降的可能性。

比如,假设他们的电视广告系列产品中有四个电视广告组(每个电视广告组试验不同兴趣的受众),因此这些电视广告组的部分甚至全部命中自学有限,因此不在达到所需的50个的10个结论操作方式之内。在这种情况下,暂停电视广告系列产品并复制它。

复制后,将四个电视广告组中的两个组合成一个捷伊电视广告组,有效地将电视广告组的数量减半。对剩余的两个电视广告组重复此过程,将它们组合成第二个新电视广告组。

通过这样做并分配相同的预算,现在将每个电视广告组的支出翻了一番,并提高了电视广告组在7天内造成50次结论操作方式的能力。

他们在新电视广告系列产品中组合的电视广告组应基于它们在原始电视广告系列产品中的表现。放弃未达到最低可行电视广告支出投资回报率 (ROAS) 的电视广告组,并结合最有效的电视广告组来更慢地返回自学期。

2:增加电视广告系列产品或电视广告组预算

简而言之,他们可能没有耗费足够的钱来摆脱自学期并达到所需的50个结论操作方式。假如采用特别针对买回展开强化的转化成终极目标,则尤其如此,即使这是棒状中最低的该事件操作方式,成本最高,因此为预算分配聚合的结论较少。

但是,正如之前所提到的,这并不意味着就应该只优先选择棒状更高的终极目标来更慢地摆脱自学期。

相反,了解需要在电视广告系列产品等级(假如采用 CBO)或电视广告组等级(假如不采用 CBO)设置啥预算的最有效方法是计算所需的电视广告支出: 关于返回自学所需的50个该事件操作方式、7 天的时间范围以及当前的每天买回成本。

比如,假如当前的每天买回成本为10美元,所以需要耗费50倍于每天买回的成本来聚合50个该事件操作方式。10 乘以50是500美元,他们需要在7天内花掉这笔钱,因此电视广告组每日预算为500美元除以7,即每天72美元。

注意,这是特别针对电视广告系列产品中的单个电视广告组的计算。假如有两个电视广告组,假如采用 CBO,则每个电视广告组都需要72美元的每日预算或144美元的组合电视广告系列产品预算。

棘手的是,电视广告系列产品由于电视广告组碰到自学限制并停留在自学期,并没有提供想的电视广告结论。可能大家不愿意再花更多钱了。

但是,网络营销公益活动没有之所以没有取得他们想的结论,是即使没有耗费足够的钱来摆脱自学期,而导致陷于自学受到限制和效率进一步降低的困境。假如不更改电视广告系列产品以尝试在 Facebook推荐的时间内返回自学期,这可能会是一个恶性循环。

当特别针对冷门受众时,增加预算会更容易也更有效。即使受众群体会更大,所以即便预算增加也不会立即引起频次问题。

对于特别针对高质量网站自定义受众(受众规模较小)的电视广告系列产品中采用的电视广告组,即使受众之前访问过他们的网站,能在自学期或自学受到限制时造成很好的结论。

在设置预算时,要记住,受众规模应该决定预算分配,而预算决定受众范围。受众越大,能耗费越多,接触到受众的速度就越快,因此能更慢地优先选择退出自学期。

3:避免抹除自学期的行为

更有效地优先选择退出自学期的第三个策略是减少在电视广告组中抹除自学的次数。每当对电视广告组展开重大修改时,就会发生抹除自学。在调整电视广告系列产品时,三个主要操作方式将抹除自学期。

1)每 72 小时增加或减少20%以上的预算:如前所述,假如电视广告组陷于自学受到限制,最好复制电视广告系列产品并设置新预算。无论怎样,原始电视广告系列产品的效用都在下降,假如发现在原始电视广告系列产品中添加新电视广告组或按照之前的建议组合它们并不能改善结论,则要在新电视广告系列产品中启动更改。

2)更改电视广告组中的受众:假如电视广告组陷于自学受到限制,能通过试验新受众来高电视广告系列产品效用。但是,假如对当前的电视广告组展开更改,它将抹除自学因此将回到零。同样,与预算更改一样,最好复制电视广告系列产品并在捷伊电视广告组中展开更改。

3)将新电视广告添加到电视广告组中:与受众变化一样,能通过试验新电视广告来提高电视广告系列产品效用并更慢地优先选择退出自学期,赢得更快的结论。但是,假如将新电视广告添加到现有电视广告组,无论它是否仍处于自学期,它都会抹除自学。

假如电视广告组还处于自学受到限制的情况下,不要在其中添加新电视广告,而是在你首次发布电视广告系列产品时批量创建电视广告。比如,能创建 5-6 个电视广告,并在启动电视广告系列之前将它们全部添加。然后开启其中2个电视广告,其余电视广告关闭,这样就很方便试验了。

假如电视广告效用不佳,能关闭它们并打开一些已经在这个电视广告组中的新电视广告。这个过程不会抹除自学。假如将新电视广告添加到电视广告组中,它将重新步入审核期,从而抹除自学期。因此,请确保批量制作电视广告,在开始时将它们全部添加,然后根据效用轮播。

结论

这四种策略将帮助他们更慢地优先选择退出自学期,避免陷于可怕的自学受到限制状况。能整合电视广告组,将电视广告支出集中在表现最佳的电视广告上,并在7天的时间内推动完成更多的结论操作方式。通过分配在发布电视广告系列产品后的7天内聚合 50个结论操作方式所需的最低预算,更慢地优先选择退出自学期。最后,通过复制原始电视广告系列产品来更改电视广告组以避免抹除自学期。

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