Когда результаты не набираются за неделю статус меняется на «Недостаточно результатов». Тогда нужно менять цель конверсии и устанавливать другое событие, которое будет происходить чаще, чтобы алгоритм успел обучиться. Используйте аккуратные формулировки – алгоритмы приучены реагировать на определенные слова.

Сервис аналитики Rival IQ провел исследование и выяснил, что пользователи не готовы смотреть больше 12 сторис одного аккаунта подряд. 80% людей перелистывают их или вовсе закрывают вкладку. Когда триал длится дольше окна атрибуции, продвижение также оптимизируют по старту пробного периода. Ведь покупки и окончание триала совершаются, когда окно закрыто. То есть, действия не попадут в аналитику, и у алгоритма не будет данных для обучения.

Как масштабировать рекламу в Facebook

Оперативный доступ к этой информации поможет сделать выводы о правильности выбранных вами гипотез и вовремя отключить рекламу, которая показывается нецелевой аудитории. Когда речь заходит о масштабировании Как происходит обучение алгоритма в Facebook Ads любой части вашего бизнеса, всегда существует изрядная доля риска, и то же самое относится к вашим кампаниям на Facebook. Обучение масштабированию рекламы в Facebook требует времени.

Тогда стоит отслеживать их количество и коэффициент (соотношение между количеством конверсий и, например, числом кликов/переходов). А еще стоимость одной конверсии и окупаемость рекламы. Если окажется, что расходы выше допустимого, анализируйте сайт, рекламу, продукт, чтобы найти проблему. Если вам нужны клики на сайт, Facebook будет показывать такую рекламу пользователям, которые охотно кликают на рекламу. Если вам нужны конверсии, реклама будет показываться с учетом данных из вашего Пикселя Facebook. Как процесс обучения алгоритмов Facebook, так и результаты такого обучения зависят от того, какие цели преследует конкретная конверсия.

Создание группы объявлений

Если определенный вид мошенничества не включен в статистику, алгоритмы не смогут его идентифицировать. Перед запуском рекламной кампании проведите тестирование различных вариантов объявлений и настроек, чтобы определить оптимальные параметры. Настройка таргетированной рекламы в Ads Manager схожа с настройкой других рекламных кабинетов. Самое значительное отличие от других каналов продвижения – это то, как рассчитывается стоимость рекламы в Facebook. В некоторых высококонкурентных тематиках это внимание стоит особенно дорого. И если, к примеру, вы установили бюджет 500 рублей в неделю на группу из трех объявлений, а конкуренты тратят по десятки тысяч рублей в день, то ваша реклама будет не сможет конкурировать.

Недавно Apple закрыл приложениям доступ к информации пользователей. Это отразится и на ссылках внутри «Инстаграм» – скорее всего, они изменятся. Если понимаете, https://maxipartners.com/ что нужно что-то менять, остановите кампанию, продублируйте её и  уже в копии вносите изменения. В дубликате сохранятся данные с обучения и первые результаты.

Что нужно, чтобы алгоритм не обнулился?

В целом, машинное обучение является важным компонентом эффективной рекламы на Facebook, позволяя рекламодателям создавать кампании, которые достигают наилучших результатов для их бизнеса. Выделив часть своего рекламного бюджета и сфокусировавшись на этих более высокофунциональных целях, вы создадите большую теплую аудиторию, которую можно будет повторно нацелить на покупки. Умные рекламные кампании работают не только на новую холодную аудиторию, но в том числе и как ремаркетинговые кампании по тем посетителям, которые приходят на ваш сайт.

Выше я уже рассказывал о существовании различных ценовых моделей для таргетированной рекламы Facebook. В этой ценовой модели рекламодатель платит за каждую тысячу показов объявления. Количество показов не показывает, сколько пользователей в реальности взаимодействуют с объявлением. Если вы хотите повысить узнаваемость бренда, этот вариант для вас. Теперь вы берете самые достоверные прогнозы, сделанные с помощью вашей модели (например, вам нужна достоверность более 80% того, что на определенном изображении изображена кошка, а не собака). Если какие-либо из псевдометок превышают этот уровень достоверности, вы добавляете их в меченный набор данных и задаете новые комбинированные вводные данные для обучения улучшенной модели.