如何迅速积聚优质数据通过Facebook机器学习阶段?-ESG跨境

如何迅速积聚优质数据通过Facebook机器学习阶段?

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Facebook广告是应用机器学习,让更有可能做某个动作的人看到卖家的广告。然后,当卖家获得足够的样本数据时,机器学习可以确保卖家的广告非常稳固。当投资回报率在合理规模内,正负反馈坚...

Facebook广告是应用机器学习,让更有可能做某个动作的人看到卖家的广告。然后,当卖家获得足够的样本数据时,机器学习可以确保卖家的广告非常稳固。当投资回报率在合理规模内,正负反馈坚持不佳时,预算足够,调整不大,图片广告可以持续稳固一个月,下面就来看看怎么做。

1、确保budget足够

寻找数据之间的联系和共性是算法的实质,所以简单地说,数据越多越好。但到底需要多少数据才足够呢?这个没有定量,也只能见仁见智。

依据Facebook的官方文档,建议在一周内至少进行50次转换后进行优化。这应当是法所需数据的更低要求。

因此,卖家可以依据自己的才能制订初始预算并制订相应的KPI。如果广告的影响不能到达预期目的,调整预算或KPI。如果无法一直保持收支平衡,卖家可以尝试停滞这种预算,转变广告素材,或者调整观众,然后重新发表。

不要担忧以前投的钱会被糟蹋掉,以前花的钱相当于用Facebook购置数据。Facebook将在180天内保留数据,这意味着数据可以在180天内被算法应用。

2、加快广告速度

从理论上讲,如果卖家的预算是1000美元,那么每天10美元连续投放100天和一天就花掉1000美元买到的数据数目是不一样的。当然,仍然有许多因素影响数据结果。

然而,对于哪些想要迅速发表订单的卖家来说,更好一次投入1000美元,获得大批高质量的数据,而不是每天10美元挤牙膏。

另一方面,基于广告体系的竞价原则——价钱越高,预算越充分,竞争高质量流量的概率越大;相反,如果预算不足,Facebook只能帮卖家找到一些质量相对较低的Leads。


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