Smartere kampanjer: Slik forbedrer maskinlæring annonseresultater på Meta-teknologi

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring bidrar til å vise den riktige annonsen til det riktige publikummet ved å bruke prediktive analyser og algoritmer. Dette forbedrer annonseresultatene ved å flytte utgiftene dit systemet har størst sannsynlighet for å oppnå de beste resultatene, basert på kampanjemålene dine. Dette kalles likviditet.

Optimalisere kampanjeoppsettet, slik at annonsene blir smartere på kortere tid

Hver gang en annonse vises, lærer annonseleveringssystemene våre mer om hvor det er best å vise annonsen, og hvem det er best å vise den til. Jo mer en annonse vises, desto flinkere blir leveringssystemet til å optimalisere annonsens resultater. Innlæringsfasen er perioden når leveringssystemet fremdeles har mye å lære om et annonsesett. Under innlæringsfasen utforsker leveringssystemet den beste måten å levere annonsesettet ditt på. Resultatene kan derfor være mindre stabile, og kostnaden per resultat er vanligvis dårligere. Innlæringsfasen starter når du oppretter en ny annonse eller et nytt annonsesett, eller gjør en betydelig redigering av en eksisterende annonse eller et annonsesett. Hvis du lærer hvordan maskinlæring gjør annonsene mer effektive, kan du føle deg sikker på at du lager kampanjer som oppnår maksimale resultater.

Her er noen anbefalte fremgangsmåter som kan hjelpe deg med å konfigurere og administrere kampanjen din:

1. Ikke rediger kampanjen for ofte: Hver gang du gjør en betydelig redigering av kampanjen, startes innlæringsfasen på nytt. Når du ikke redigerer kampanjen for ofte, lar du systemet lære og avslutte innlæringsfasen så fort som mulig og uten å nullstilles.
2. Ikke ha for mange annonsesett og annonser: Et høyt antall annonsesett er en av hovedgrunnene til at annonsesett ikke avslutter innlæringsfasen. Hvis du kjører for mange annonsesett samtidig, vil hvert annonsesett leveres sjeldnere. Vi anbefaler å bare bruke bilder eller videoer som skiller seg fra hverandre. For optimal levering bør du ikke kjøre mer enn fem annonser per annonsesett.
3. Finn flere kunder med brede publikum: Når du bruker brede parametere i målrettingen mot publikum, øker størrelsen på publikummet, og systemet får fleksibilitet til å finne folk som sannsynligvis vil utføre den ønskede handlingen. Dette kan gi bedre resultater og bidra til å avdekke uventede publikumssegmenter for fremtidige kampanjer.
4. Velg Fordel-kampanjebudsjett: Fordel-kampanjebudsjett, tidligere kalt Optimalisering av kampanjebudsjett, administrerer budsjettet ditt automatisk på tvers av annonsesettene for å få oppnå mulig resultat til lavest mulig kostnad. I stedet for å angi budsjetter for individuelle annonsesett, angir du et overordnet kampanjebudsjett som har fleksibilitet til å flytte forbruket til annonsesettene som gjør det best.
5. Utvid plasseringene dine: Advantage+-plasseringer, tidligere kalt Automatiske plasseringer, lar systemet finne de mest kostnadseffektive alternativene på tvers av Facebook, Instagram, Audience Network og Messenger. Med flere alternativer kan systemet finne ut i sanntid hvor annonsene vil oppnå best mulig resultater til lavest mulig kostnad.

Innlæringsfasen er nødvendig for å bidra til at leveringssystemet optimaliserer annonser på best mulig måte, og derfor bør du ikke prøve å unngå innlæringsfasen helt. Testing av nytt annonseinnhold og nye markedsføringsstrategier er avgjørende for å forbedre resultatene dine over tid.

Klikk her for å les mer om innlæringsfasen, betydelige redigeringer og begrenset innlæring.