Facebook広告の内部は、どのようにターゲット層を探していますか?

今日はFacebookの広告についてです。

今日は、主に次の 3 つのポイントについて説明します。

まず第一に:Facebookの配信に関するいくつかの真実。

第2回:Facebook広告、どのように彼は内部的に潜在的なターゲットオーディエンスを見つけるのですか?

3番目:Facebookの配信に関する質問に答えます。

今日のコンテンツはまた、いくつかのユーザーの質問が散在し、ああハハ、私は、ユーザーの質問に基づいて記事を書くことができるので、書き込み可能なコンテンツは、ああの多くです!

Facebookの広告配信は、学習です。

実際、Facebookの広告を実際に掲載した人は、Facebookが学習であることを知っています。

学習とは何ですか?

たとえば、ROAS が 1:10 に達した Facebook 広告を実行しています。

つまり、1ドルを投資したが、10ドルを稼いだ、このビジネスは素晴らしいです。

次に、この広告をコピーする場合でも、何も変更しない、予算を変更しない、視聴者を変更しない、材料を変更しない、まったく同じ広告をコピーすると、この広告の最終的な結果が混乱している可能性があります。

初心者は理解していない、なぜですか?

この広告は、異なる広告グループで確立され、競合していない、広告目標は一貫していますが、どのように別のパフォーマンスは、そのような不満足ですか?

はい、これは初心者だけでなく、多くのベテランが説明できない学習です。

Facebook広告の結果のパフォーマンスは、オーディエンス、広告クリエイティブ、予算、レイアウト、興味など、多くの要因によって異なります。

だから私は本当に一言で言えば、Facebookの広告は、あなたがそのような方法で来て、結果の種類に等しいことを伝える人ではありません。

違う!

Facebookの広告では、3つの点に注意してください。

まず、Facebook には標準配信式が 1+1 で 2 に等しくないというものはありません。

第二に:すべての良い広告の投手は、お金で打ちのめされた経験でなければなりません。

第3に、Facebookは学習であり、より多くのテストです。

これらの3つのポイントが不明瞭な場合は、広告で回り道を行くだけでなく、セロリをカットする必要があります。

広告をコピーする理由

それでも、私は共通の質問に答えられると思います。 (今日、私は突然、私はまた、記事を書くために質問を使用することができます、私は将来的により多くを書く可能性があります)

今日、誰かが私に尋ねた:

Xiaobeiは、なぜ誰もがFacebookの広告を掲載するとき、例えば、広告は非常にうまく機能しています。

なぜコピーadsetの形で実装するのですか? 代わりに、別のCBOにコピーし、予算を増やす?

たとえば、Facebook広告を掲載する場合、次の戦略を採用しています。

CBO 1-10 ADSET (この中に5良いパフォーマンスの広告があります)

CBO 2-10 ADSET (CBO 1 から 5 つのパフォーマンスの高い広告を保持しますが、それぞれをコピーします)

だから、なぜ誰もが直接CBO 2の予算を倍増するのではなく、コピーしているのですか? 視聴者が2回広告を見るのを心配していますか?

まず、この質問に答える前に、Facebookでは、ユーザーが広告を掲載している間、私はあなたに話しました。Facebook広告は、どのようにターゲット層に合わせて検索されますか?

この部分は、多くの人が理解していないはすべきだと思うし、私も広く普及しています。

Ps:CBOとは何か、CBOの原理、CBOの利点、CBOの注意点については、私は話をしない、誰もが自分自身で学ぶことができます。

Facebook広告、内部で潜在的なターゲット層を見つけるには?

広告グループのこのレベルでFacebookのアルゴリズムは、このようなビットです:

広告を掲載すると、まずキャンペーンで広告オーディエンスが 1 つの広告に割り当てられます。

これらの聴衆は、テスト段階で、その後、テストの前にあります。Facebook システムでは、これは動的なマッチングプロセスであり (内部的に一致する基準があります)、どのオーディエンスが広告に反応するかを決定します。

Facebook ad のアルゴリズムが使用されているのはわかっています。予測アルゴリズム。（Predictive Algorithm）。

簡単に言えば、機械学習のアルゴリズムは、広告配信のフィードバック(履歴データ)を「学習」することで、新しい広告配信の効果を予測します。

機械学習アルゴリズムには、次の 2 つのカテゴリがあります。回帰アルゴリズム。(レグレスシオン)と。分類アルゴリズム。（classification）。

回帰アルゴリズム。その結果、一元二次方程式の直線などの連続した値と、任意の横座標の X 値が対応する Y 値を見つけることができます。

分類アルゴリズム。の出力は連続的ではなく、連続した間隔のセグメントに似ている。

たとえば、「このユーザーが広告を見た後、製品を購入するためにクリックしますか」と尋ねると、次の質問が表示されます。

分析によって、分類アルゴリズムは「はい」または「No」を教えてくれます。

しかし、回帰アルゴリズムは「68.59%しか購入しない可能性があり、31.41%は購入しない可能性がある」と教えてくれます。

実際には、2 つのアルゴリズムは互いに完全に互換性がないわけではありません。

たとえば、回帰アルゴリズムの出力レイヤーに間隔を指定すると、"60% 未満の値は No を出力する"、 "出力値の 60% 以上は Yes" であり、回帰アルゴリズムは分類アルゴリズムに変換されます。

使用するアルゴリズムに関係なく、広告配信の分野では、機械学習の核となるのは、audienceの特性を分析してTAの動作を予測する技術だ。

例を挙げましょう。

たとえば、広告グループ内には、視聴者が設定した唯一の関心が phone cases である広告があります。まあ。

最初の日。、Facebookの広告は、この興味をターゲットに、いくつかの携帯電話cases +犬のような人にプッシュし、どのように振る舞う見ることができます。

次の日に。Facebook は、phone cases+ 犬を好むユーザーではなく、おそらく phone cases+ 猫の視聴者である別のオーディエンスに広告をプッシュする可能性があります。

さて、この時点で、Facebookは、視聴者の2つのグループのパフォーマンスに基づいて、広告の最適化を開始し、同時にあなたのウェブサイトの広告ピクセルデータを組み合わせて、視聴者のどの部分が広告に対して最も脆弱かを分析します。

だから、これはFacebookの広告のための最適化テストであり、もちろん、内部アルゴリズムは、これは確かにテストする単純な1つではありません。

例えば、私はFacebookが最初にphone cases+犬をテストし、次にphone cases+猫をテストし、アルゴリズムが同時にいくつかの次元でテストすると言いました。

Facebookは、人間の特性を非常に明確に把握し、同時にテストする次元が多数あります。

Facebookは、いくつかの先遣隊を同時に派遣し、(あなたの製品を好むかもしれない視聴者+ウェブサイトのピクセルに基づいて)前方にスパイし、最も適切な人を見つけるようにしています。

その後、いくつかの先遣隊は、部隊の予算を増やして、どれが最高のパフォーマンスを発揮するかを報告するために送り返されました。

だから、これを見て、Facebookの内部は、CBOの視聴者を見つけると最適化のプロセスです。

なぜコピー広告の形で予算を増やすのですか?

さて、Facebook広告が一致するオーディエンスを見つける方法を説明したら、次に、上記のクラスメートの質問に答えます。

なぜコピーad setの形で実装するのですか? 代わりに、別のCBOにコピーし、予算を増やす?

広告のコピーは、主にFacebookの広告は、あなたが予算を調整すると言うまでも、途中で中断される学習時間を持っています。

例えば、収益性の高い広告は、以前の予算は1日50ドルであり、今、広告は非常にうまく機能し、あなたはすぐに予算に基づいて、この広告に基づいて、500ドルに調整する必要があり、この時間は、良い広告は、再学習する必要があり、その結果、良い効果が中断されます。

ご注意下さい、私はこのコピーは、キャンペーンも一緒にコピーされ、元のキャンペーンではなく、直接wining adsをコピーし、私はまた、誰もがこれを行うにお勧めします。

上だ!

リトルノースの悪夢は、質問をしました。

そう、そんな記事を書くのはつまらないのでは? あなたは何を見るのが好きですか?

写回答

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公開番号:リトルノースの悪夢(ID:xiaobeishare)

ブログ:www.guxiaobei.com

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