Chiến dịch thông minh hơn: Cách công nghệ máy học thúc đẩy hiệu quả quảng cáo trên công nghệ của Meta

Công nghệ máy học là gì?

Máy học là công nghệ hỗ trợ hiển thị đúng quảng cáo cho đúng đối tượng bằng cách sử dụng thuật toán và phương pháp phân tích dự đoán. Công nghệ này góp phần cải thiện hiệu quả quảng cáo thông qua việc ưu tiên chi tiêu ở nơi hệ thống có khả năng đạt được kết quả tốt nhất dựa trên mục tiêu chiến dịch. Đặc điểm đó gọi là tính linh động.

Tối ưu hóa cách thiết lập chiến dịch để quảng cáo nhanh hơn, thông minh hơn

Mỗi lần quảng cáo hiển thị, hệ thống phân phối quảng cáo của chúng tôi học hỏi thêm về việc đâu là những người và vị trí lý tưởng nhất để hiển thị quảng cáo. Quảng cáo được hiển thị càng nhiều thì hệ thống phân phối càng được tối ưu hóa để tăng hiệu quả quảng cáo. Giai đoạn máy học là khoảng thời gian hệ thống phân phối vẫn cần tìm hiểu rất nhiều về nhóm quảng cáo. Trong giai đoạn máy học, hệ thống phân phối đang khám phá cách tốt nhất để phân phối nhóm quảng cáo - nên hiệu quả sẽ kém ổn định và chi phí trên mỗi kết quả thường cao hơn. Giai đoạn máy học diễn ra khi bạn tạo quảng cáo/nhóm quảng cáo mới hoặc thực hiện chỉnh sửa quan trọng đối với quảng cáo/nhóm quảng cáo hiện có. Nếu biết được công nghệ máy học nâng tầm quảng cáo như thế nào, bạn sẽ cảm thấy tự tin rằng mình đang thiết lập chiến dịch để đạt được kết quả tối đa.

Sau đây là một số cách làm tốt nhất bạn nên cân nhắc khi thiết lập và quản lý chiến dịch:

1. Tránh chỉnh sửa thường xuyên: Mỗi lần bạn thực hiện một chỉnh sửa được xem là đáng kể, giai đoạn máy học sẽ bắt đầu lại. Việc tránh chỉnh sửa thường xuyên cho phép hệ thống tìm hiểu và kết thúc giai đoạn máy học mà không phải đặt lại nhanh nhất có thể.
2. Tránh có quá nhiều nhóm quảng cáo và số lượng quảng cáo lớn: Số lượng nhóm quảng cáo lớn là nguyên nhân chính khiến các nhóm quảng cáo không kết thúc được giai đoạn máy học. Nếu bạn chạy quá nhiều nhóm quảng cáo cùng một lúc, mỗi nhóm quảng cáo sẽ phân phối ít thường xuyên hơn. Bạn chỉ nên thêm các ảnh hoặc video có sự khác biệt với nhau. Chạy không quá 5 quảng cáo trên mỗi nhóm quảng cáo để tối ưu hóa khả năng phân phối.
3. Tìm thêm khách hàng bằng đối tượng rộng: Nếu bạn sử dụng thông số rộng khi nhắm mục tiêu đối tượng, quy mô đối tượng sẽ tăng lên và hệ thống có được tính linh hoạt để tìm những người có khả năng thực hiện hành động bạn mong muốn. Như vậy, kết quả có thể tốt hơn và bạn có thể phát hiện những phân khúc đối tượng ngoài mong đợi cho chiến dịch trong tương lai.
4. Chọn sử dụng Ngân sách chiến dịch Advantage: Ngân sách chiến dịch Advantage, trước đây gọi là Tối ưu hóa ngân sách chiến dịch (CBO), sẽ tự động quản lý ngân sách của bạn trên các nhóm quảng cáo để mang lại nhiều kết quả nhất với chi phí thấp nhất. Thay vì đặt ngân sách cho từng nhóm quảng cáo, bạn đặt ngân sách chiến dịch tổng thể, có tính linh hoạt để ưu tiên chi tiêu cho nhóm quảng cáo có hiệu quả cao nhất.
5. Mở rộng vị trí quảng cáo: Với vị trí quảng cáo Advantage+, trước đây là Vị trí quảng cáo tự động, hệ thống có thể tìm thấy các lựa chọn hiệu quả nhất về chi phí trên Facebook, Instagram, Audience Network và Messenger. Khi có thêm nhiều lựa chọn, hệ thống này có thể xác định theo thời gian thực những vị trí mà quảng cáo sẽ đạt được kết quả tốt nhất với chi phí thấp nhất.

Giai đoạn máy học là giai đoạn cần thiết để hệ thống phân phối có thể tối ưu hóa quảng cáo một cách tốt nhất. Vì vậy, bạn không nên cố gắng tránh hoàn toàn giai đoạn máy học. Thử nghiệm nội dung và chiến lược marketing mới có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả theo thời gian.

Để tìm hiểu thêm về Giai đoạn máy học, chỉnh sửa quan trọng và trạng thái chưa hoàn tất giai đoạn máy học hãy nhấp vào đây.