Если интересно на примере разобрать, как можно оптимизировать рекламные кампании, рекомендуем изучить кейс по оптимизации РК. В этом кейсе мы меняли креативы, тестировали разные таргетинги, и в итоге смогли снизить среднюю цену за целевое действие в 2,5 раза. Если конкуренция растет, соответственно, будет расти и цена за результат. Если конкуренция снижается, цена за результат тоже будет снижаться. Новые рекламодатели запускают новые рекламные кампании, кто-то из текущих рекламодателей выключает свои РК. Но если мы видим, что частота продолжает расти и переваливает не только за два, но и за три, может быть, даже за четыре, это говорит о том, что новая аудитория в этом отсеке уже не появляется.

Как происходит обучение алгоритма в Facebook Ads

В таких случаях вы увидите в статусе сообщение “Недостаточно результатов”. Если уж речь зашла о коротких курсах по Facebook, то мы не можем обойти своим вниманием прекрасный проект от HubSpot для низкобюджетных рекламных кампаний. Прежде чем перейти к выбору интересов, нам надо разобраться с процессом обучения кампаний и понять, как оно влияет на работу и эффективность кампаний. Facebook не просто показывает рекламу аудитории с выбранными интересами, но и всячески тестирует комбинации этих интересов, чтобы достичь наилучших результатов исходя из цели рекламной кампании. Например, если мы выбираем цель «Трафик», то система выбирает из аудитории таргетинга людей, которые будут наиболее охотно кликать.

Обучение алгоритмов

Это событие будет происходить еще чаще, быстрее, и мы сможем получить достаточное количество данных, чтобы под такую конверсию оптимизировать рекламную кампанию. В идеале они не должны сильно пересекаться (до 20% пересечений — это общая рекомендация). Если у  вас разные группы объявлений станут конкурировать Как происходит обучение алгоритма в Facebook Ads между собой в аукционах, они не будут разогревать аукцион друг другу, а начнут просто конкурировать за аудиторию. Одновременно несколько ваших групп объявлений не будут показываться одним и тем же людям, станут падать охваты — это главное негативное влияние пересечения адсетов между собой.

  • Как ты знаешь, системы рекламных аукционов в Facebook и Google Ads зависят от алгоритмов платформ, которые построены на основе технологии машинного обучения.
  • Facebook не просто показывает рекламу аудитории с выбранными интересами, но и всячески тестирует комбинации этих интересов, чтобы достичь наилучших результатов исходя из цели рекламной кампании.
  • Во время обучения нет смысла сужать таргет – это понизит шансы на подбор правильной аудитории.
  • Если группа объявлений начинает регулярно откручиваться, то есть частота начинает расти, мы начинаем по кругу «окучивать» ту же самую аудиторию.

Первый – небольшая однобокость, много времени уделяется изучению ЦА и способов ее привлечения, но мало рекламным вариациям, плейсменту, самому продающему контенту. Второй – несколько устаревшая информация на данный момент, не используются последние тренды и тактики. Так плотно знакомясь с площадкой, наши специалисты не могли пройти мимо различных курсов, как и участники проекта.

Сравнительный обзор курсов по Facebook Ads

А воронка в социальных сетях и так сильно отличается от классической, а уж тем более, если учитывать конкретные особенности FB. Мы считаем, что арбитражникам подобный https://maxipartners.com/ гайд будет полезен только в начале пути, как и маркетологам. Ведь продающие фишки, которые дает автор – это фактически самый базис маркетинга в социальных сетях.

  • Результаты обучения прямо влияют на рекламные кампании как в Facebook, так и в Instagram.
  • В этом случае вы находите новую аудиторию, снижаете частоту показа и удерживаете эффективность рекламы на действующем уровне.
  • Для более детального анализа результатов можно сделать разбивку по таблице.
  • Там можно посмотреть пол и возраст, как отрабатывает рекламная кампания, где больше охват, где лучше результат, а также проанализировать, на какую аудиторию наши офферы заходят лучше всего.
  • Например, видеоконтент сильно повышает вовлеченность пользователя.

В этом случае мы постепенно увеличиваем дневной бюджет, благодаря чему наращиваем объем трафика. Такая стратегия подходит, когда у вас есть большой запас еще неохваченной аудитории и минимальная частота показа на одного человека. «После того, как вы внесете изменения в свою стратегию назначения ставок, объявлениям Google понадобится время, чтобы собрать данные об эффективности, необходимые для оптимизации ваших ставок». Алгоритмы крупных рекламных сетей могут сильно облегчить ваше продвижение.

Как происходит обучение алгоритма в Facebook Ads

Переходить к широкому таргетингу имеет смысл только тогда, когда мы уже знаем, какие офферы и креативы заходят у нас лучше всего. В самом начале мы обычно смотрим на CTR и цену клика, поскольку других данных после запуска рекламной кампании у нас еще недостаточно. На основе этих данных можно принимать решения, какие креативы заходят на аудиторию лучше, какие — больше нравятся рекламной системе, как они отрабатывают.

Во время обучения результаты продвижения могут быть нестабильными. К примеру – цена конверсии становится слишком высокой, мало охватов, трафика, или наоборот – внезапный всплеск конверсий. Если вы выбираете цель конверсии – переход пользователя на страницу благодарности, и таких событий будет мало за неделю, тогда алгоритмы перестанут работать эффективно. Когда результаты не набираются через неделю, статус меняется на «Недостаточно результатов». Разберемся на важном этапе оптимизации рекламы – в процессе обучения алгоритму Facebook Ads. Facebook всеми силами стремится избежать детального таргетинга и совершенствует алгоритмы, которые учатся находить ту аудиторию, которая будет приносить больше конверсий.

Советы для упрощения работы с алгоритмами Facebook*

Например, видеоконтент сильно повышает вовлеченность пользователя. Лучше всего продвигаться тогда, когда у вашей аудитории пик активности в сети. Для более детального анализа результатов можно сделать разбивку по таблице.

Он переваривает новую информацию и изучает, как она может привести к результатам, на которые ты её оптимизировал. По мере накопления показов алгоритм собирает важные данные, необходимые ему для принятия решений, и понимает, как он может более эффективно обеспечивать достижение поставленных целей. Следуйте этим советам, чтобы алгоритмы сети обучались быстрее и находили профитные аудитории.

Отслеживайте результаты вашей рекламной кампании, используя данные Facebook Ads Insights, и сравнивайте их с вашими бизнес-целями. Используйте эти данные для улучшения будущих рекламных кампаний и оптимизации вашей стратегии маркетинга. На вкладке «Группы объявлений» по каждой группе есть статус показа. Там можно посмотреть, какой сейчас статус, достаточно ли результатов, завершилось обучение или не завершилось.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Post comment