Confiar en el grupo de publicidad detallado para mejorar la eficiencia de marketing, es una gran cantidad de personal de marketing mano a mano familiarizado con el estilo de juego. Pero a medida que el número y la calidad de las señales que Facebook recopila sigue aumentando, nuestros algoritmos pueden automatizar más trabajo, y no tienes que desglosar las cuentas tan duro como solías hacerlo.

En tales casos, la estructura de la cuenta publicitaria debe simplificarse y escalarse de modo que el sistema sea lo suficientemente flexible como para recopilar tantas señales de subasta como sea posible para acelerar la fase de aprendizaje automático.

Para aprovechar al máximo los datos, Facebook ha desarrollado un sistema predictivo para predecir con precisión las tasas de conversión de anuncios. En general, creemos que alrededor de 50 eventos de conversión por semana proporcionan suficientes datos para admitir el sistema para completar el aprendizaje automático, realizar predicciones más precisas y optimizar los mejores resultados en función del público objetivo y los resultados esperados.

Sobre la base de la experiencia pasada, la aceleración del aprendizaje automático no sólo ayudará a ampliar la escala de la publicidad de manera eficiente, sino que también ayudará a ampliar la escala de la publicidad, sino que también disminuirá el CPA (costo de operación única) de la publicidad, mientras que el ROAS (retorno de los costos publicitarios) aumentará, se puede hacer con menos esfuerzo.

Hemos reunido cinco de los mayores errores que los anunciantes pueden cometer en la fase de aprendizaje automático, ¿y alguna vez ha hecho una inyección?

Poner demasiadas restricciones innecesarias a los grupos de anuncios reduce las señales de subasta, lo que dificulta que el sistema recopile suficientes datos para completar el aprendizaje automático y realizar predicciones eficaces. Lo correcto es establecer límites razonablemente, tanto para proporcionar una orientación eficaz como para dar al sistema suficiente flexibilidad. Cómo hacerlo, tal vez desee referirse a los siguientes cuatro consejos.

Amplíe su audiencia con estas estrategias para recopilar más datos y, al mismo tiempo, minimizar la superposición de público y evitar que varios grupos de anuncios segmenten el ingenio a la misma audiencia al mismo tiempo.

Esta configuración presupuestaria ayuda al sistema a asignar su presupuesto de forma flexible y maximizar la eficacia del marketing en función de los objetivos que establezca.

Elegir el evento adecuado para la optimización aumenta las tasas de éxito, aumenta el número de eventos de conversión, nos ayuda a alcanzar el umbral de la fase de aprendizaje automático más rápido y mejora la optimización general.

Cuantas más conversiones implemente el sistema, más precisa será la estimación de la tasa de acción para un usuario determinado, evitando así que los cambios frecuentes en la configuración del anuncio eviten que las conversiones inferiores afecten a la precisión predictiva. Asegúrese de que los indicadores clave de rendimiento se ajustan a la situación real.

Confiar en el grupo de publicidad detallado para mejorar la eficiencia de marketing, es una gran cantidad de personal de marketing mano a mano familiarizado con el estilo de juego. Pero a medida que el número y la calidad de las señales que Facebook recopila sigue aumentando, nuestros algoritmos pueden automatizar más trabajo, y no tienes que desglosar las cuentas tan duro como solías hacerlo.

En tales casos, la estructura de la cuenta publicitaria debe simplificarse y escalarse de modo que el sistema sea lo suficientemente flexible como para recopilar tantas señales de subasta como sea posible para acelerar la fase de aprendizaje automático.

Para aprovechar al máximo los datos, Facebook ha desarrollado un sistema predictivo para predecir con precisión las tasas de conversión de anuncios. En general, creemos que alrededor de 50 eventos de conversión por semana proporcionan suficientes datos para admitir el sistema para completar el aprendizaje automático, realizar predicciones más precisas y optimizar los mejores resultados en función del público objetivo y los resultados esperados.

Sobre la base de la experiencia pasada, la aceleración del aprendizaje automático no sólo ayudará a ampliar la escala de la publicidad de manera eficiente, sino que también ayudará a ampliar la escala de la publicidad, sino que también disminuirá el CPA (costo de operación única) de la publicidad, mientras que el ROAS (retorno de los costos publicitarios) aumentará, se puede hacer con menos esfuerzo.

Hemos reunido cinco de los mayores errores que los anunciantes pueden cometer en la fase de aprendizaje automático, ¿y alguna vez ha hecho una inyección?

Poner demasiadas restricciones innecesarias a los grupos de anuncios reduce las señales de subasta, lo que dificulta que el sistema recopile suficientes datos para completar el aprendizaje automático y realizar predicciones eficaces. Lo correcto es establecer límites razonablemente, tanto para proporcionar una orientación eficaz como para dar al sistema suficiente flexibilidad. Cómo hacerlo, tal vez desee referirse a los siguientes cuatro consejos.

Amplíe su audiencia con estas estrategias para recopilar más datos y, al mismo tiempo, minimizar la superposición de público y evitar que varios grupos de anuncios segmenten el ingenio a la misma audiencia al mismo tiempo.

Esta configuración presupuestaria ayuda al sistema a asignar su presupuesto de forma flexible y maximizar la eficacia del marketing en función de los objetivos que establezca.

Elegir el evento adecuado para la optimización aumenta las tasas de éxito, aumenta el número de eventos de conversión, nos ayuda a alcanzar el umbral de la fase de aprendizaje automático más rápido y mejora la optimización general.

Cuantas más conversiones implemente el sistema, más precisa será la estimación de la tasa de acción para un usuario determinado, evitando así que los cambios frecuentes en la configuración del anuncio eviten que las conversiones inferiores afecten a la precisión predictiva. Asegúrese de que los indicadores clave de rendimiento se ajustan a la situación real.

Bombas es una empresa de comercio electrónico minorista con amplia experiencia en publicidad en Facebook. Pero a medida que el negocio crecía, Bombas quería ser capaz de lograr el marketing a escala para lograr transformaciones más eficientes, y lo probó para ese propósito.

Los resultados de las pruebas muestran que al simplificar la estructura de los anuncios, consolidar los grupos de anuncios y determinar la "relación oferta/presupuesto" adecuada, Bombas logra mejores resultados que los ajustes y las pujas presupuestarias regulares, los grupos de anuncios múltiples simultáneos o la habilitación y desactivación de audiencias con frecuencia, lo que resulta en un aumento significativo de las ventas de productos.