Индикатор загрузки
Загрузка...

Машинное обучение Facebook Ads: что следует учитывать перед заливом

Время на прочтение: 3 мин.

Если понимать специфику анализа РК алгоритмами и процесс их обучения, можно существенно улучшить результаты рекламы. То, на каком этапе находится обучение, и в каком состоянии оно пребывает в конкретный момент времени, отображается в графе «Статус показа» в группе.

В ходе машинного обучения происходит сбор алгоритмами как можно большего количества данных. В момент запуска РК они выполняют анализ пользователей, которые совершают конверсию. Опираясь на полученные сведения, «Фейсбук» ищет схожую ЦА.

Процесс машинного обучения в Facebook Ads: тонкости и нюансы

Обучение алгоритма происходит в границах группы, а заканчивается оно, когда удалось обнаружить те тактики перераспределения, которые отличаются наибольшей эффективностью. Когда обучение идет полным ходом, данные эффективности групп крайне нестабильны – налицо небольшой охват или завышенная ставка СРМ.

Завершается обучение в момент достижения устойчивых показателей, когда количество конверсий в недельном выражении составляет не менее 50. Лишь после этого обучение алгоритма завершится, и можно будет отследить те показатели эффективности, которые имеют место в реальности.

Процесс обучения алгоритмов в социальной сети: как это происходит

  • Вначале площадка показывает рекламу тем пользователям, которые указаны в настройках, исходя из целей РК и основ таргетинга.
  • Далее происходит анализ действий всех посетителей площадки, которые увидели конкретное рекламное объявление. Часть этих людей после перехода на лендинг закрывают его и уходят, но кто-то выполняет целевое действие. 
  • После вычисления той части ЦА, которая все-таки совершает покупку, «Фейсбук» учится подбирать аудиторию аналогичную – ту, которой свойственно похожее поведение. 

Что такое пиксель «Фейсбук»?

Для успешного обучения алгоритмов и оптимизации рекламы надлежащим образом необходимо интегрировать в лендинг пиксель. Речь идет о коде, фиксирующем поведение посетителей сайта и отправляющем полученные сведения Events Manager. Сделать это можно в ручном режиме либо путем партнёрской интеграции в WordPress, Shopify и пр. Если принято решение действовать вручную, код следует вставить над </head>.

Для проверки работоспособности пикселя нужно установить расширение Pixel Helper.

Конверсии, настройка которых выполнена специальным образом

Как процесс обучения алгоритмов Facebook, так и результаты такого обучения зависят от того, какие цели преследует конкретная конверсия. Она влияет и на оперативность процесса. Когда в качестве цели значится переход посетителя на страницу благодарности, и на протяжении, например, недели, будет совершено минимум таких переходов, об эффективности работы алгоритмов не может быть и речи.

Если за неделю не удастся набрать необходимое количество результатов, статус изменится на «Недостаточно результатов». В таком случае придется поменять цель конверсии, установив иное событие, достигаемое гораздо чаще – это обязательное условие для успешного обучения алгоритма.

Что нужно, чтобы алгоритм не обнулился?

В процессе обучения нельзя трогать такие критерии:

  • Цель РК.
  • Креатив.
  • Бюджет.
  • Стратегия ставок.
  • Плейсмент.

Также нельзя останавливать группу на 7 дней и более.

Если в адсет будет внесена хотя бы одна из перечисленных правок, произойдет обнуление алгоритмов, и их обучение придется начинать заново. Информация об этом отобразится в разделе «Последняя существенная правка».

Можно ли помочь алгоритму в обучении?

Можно, для этого надо сделать следующее:

  • Тщательно продумать цель конверсии, указав наиболее оптимальную. Это необходимо для получения алгоритмом понимания того, каким именно пользователям будет интересна конкретная реклама.
  • На протяжении обучения не вносить в группу никаких изменений.
  • Указать нормальный бюджет – тот, который будет объективным и позволит набрать не менее полусотни событий.
  • Не назначать ручных ставок.
  • Не запускаться на слишком узкую аудиторию.

Источник

Поделиться с друзьями!

TraffNews

Traffnews фокусирует внимание на самом сочном и полезном контенте. Мы предлагаем интересные публикации о трафике, арбитраже и заработке в интернете. Статьи, инструкции, гайды, статистика, мнения, кейсы - все это вы найдете в нашей ленте. Мы, словно LEGO, публикуем разные блоки контента, которые формируют один крупный поток качественной информации для арбитражников и маркетологов. Только авторские материалы. Только честные и объективные оценки. Только рабочие кейсы и инструменты. Все это бесплатно, доступно и просто.

0 комментариев

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *