Facebook 快速度過學習階段很重要

2周之前做了一個測試：驗證對比新廣告堅持24小時不關閉的和7-8小時就開始關閉表現不好的廣告。一開始再歐美測試基本不成功，沒啥差別，但是后來在窮地區做測試后發現堅持24小時不做處理的廣告跑的更好，佛系狀態下個廣告曝光更多，學出來的機會也更多，相對也有更多廣告能在1-2天脫離學習狀態，靠跑出來的廣告價格稀釋掉前面的學習成本。

同時最近在不斷優化自己的自動化投放，遇到最大的問題其實就是很難控制程序在恰當的時候去優化預算價格等，尤其是要確保盡量避免廣告調整幅度/密度太大從而重新進入學習階段，更麻煩的是需要避免廣告還在學習階段又被調整導致重新學習。

什么是Facebook的學習階段：系統會根據每一次展示的反饋（包含了轉化和不轉化都會算進來）來優化后續的曝光，在學習階段整個廣告波動性會比較大，就可能出現前面還轉化率不錯的廣告，隔了一段時間曝光一大堆結果都不轉化，導致廣告價格上升。廣告在學習期的時候，adset的狀態顯示的是Learning的狀態。按照Facebook的說法，通常需要積攢到50個轉化（注意：是上次重大修改后的50個轉化），才能度過學習階段，廣告也通常會穩定下來。這里還可能出現一種狀態，學習的速度太慢直接learning limited。

從我們大規模上傳廣告以及程序化調整廣告的數據來看，確實如果太多廣告處于學習階段，整體的價格和量級都不會理想，太多曝光被浪費在學習測試階段。

以下行為會導致廣告重新進入學習期或者學習期延長：

1，不論什么狀態下，修改了adset的屬性（預算/價格除外），或者修改了ad的內容，都會重新學習。

2，在學習狀態下，做了預算價格的修改，基本也會延長學習期，重新累計轉化。

3，在Active的狀態下，大幅度的修改了預算或者價格，重新進入學習。

還有一些情況也會導致系統學習困難：

1，過低的預算，基本跑不到太多轉化，湊50個都湊不齊過一段時間基本就嗝屁，直接learning limited。

2，預算過高，尤其是lowest cost的，系統覺得你是狗大戶，給你瞎推用戶，導致反而更不好找到準確的目標人群。

3，海量廣告，傳的太多，導致每個廣告都分走了一部分曝光，結果一大堆都學不出來。

基于上面的這些理論，我重新梳理了下自己的自動化程序，做了一些調整：

1，控制每天修改廣告的頻次，最多不超過3次的預算修改+價格修改。

2，每次修改預算的幅度不超過30%

3，盡量避免在學習階段操作修改，除非價格不得已或者爆款素材（通過價格來控制，在能忍的范圍內不要去處理）

4，延長新廣告的容忍時間，針對部分潛在可能成功的廣告在至少24小時左右不去調整+關閉。

5，控制廣告數量，在學習無望的情況下，和衰退期的廣告果斷處理，這里其實衰退期的廣告也都是active的狀態，和學習期無關，但是他占用人群，平庸的廣告明顯走下坡路了沒必要留著。

目前測試樣本其實不算太多，尤其是歐美地區的測試相對困難很多，數據波動太大，測試成本也相對較高，但是整體看起來至少相比之前沒有翻車，在窮地區測下來整體的消耗是在上升，價格有下滑，也可能是段時間數據波動，可以在觀察一段時間。

以上操作，歡迎溝通討論，有興趣的同學可以參照測試驗證并分享結論。

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