在每个广告系列开始时，广告组都会经历初始学习阶段，因为投放系统会探索哪些受众群体和展示位置最适合您的广告。在此阶段合并广告集并最大程度地减少更改，以帮助AI快速学习并提供更高效的结果。如果广告商能够将总支出的20%控制在学习阶段，则每次购买成本可降低多达68%。目前Meta会根据我们的广告系列效果情况，在账户概览中为广告主分享投放方面的建议。所以我们在设置和管理营销活动的时候可以看到这些建议提示。
有效地使用我们的预算并优化广告效果。当我们将广告组和广告系列结合起来的时候，Meta的投放系统可以更有效的工作，能为我们的广告预算找到更多可以转化的计划。比如我们准备尝试找到合适的受众群体，并有三个具有相同目标和创意的广告组。一组广告仅针对对小狗狗感兴趣的人，另一组广告时针对狗玩具感兴趣的人，最后一组广告时针对狗项圈感兴趣的人。将广告组拆分到这些细分中以来找到理想的受众群体肯定会降低广告效果，因为我们的总受众群体规模分布在多个广告组当中。我们可以通过合并这些广告组比你高扩大受众范围，这样可以在一组广告中包含所有三种兴趣人群来提高效果。最大限度地减少学习阶段花费的时间和预算。当广告活动开始运行的时候，每个广告集都会经历一个初始的学习阶段。在这个时候，投放系统会学习如何有效地投放广告。当我们同时运行太对广告组的时候，每个广告组获得的学习机会就会减少，因此呢结果也会减少。这就意味着广告组可能会花费更多的时间在学习阶段，并且在投放系统能够充分优化广告效果之前，咱们的预算就已经消耗了大多或者干脆不够花了。组合广告组将帮助我们更快地获得所需的、稳定的结果。
组合广告组，对报告有没有影响？
不要为了报告的目的而对受众进行细分，而是应该考虑在广告的报告中使用细分。通过细分，我们可以查看更精细的细分市场的广告成果，包括年龄、性别、国家/地区等人口统计的数据。我们可以给Mete创建一个自动的规则，方便在检测到受众碎片化时自动合并广告组。也可以管理这个规则，方便在检测到受众过于分散时接收到通知。
如何管理/控制好广告量？
我们广告账户或主页当中活跃的广告数量对于实现可预测、稳定和优化的结果起着重要作用。每次展示广告时，Meta的广告投放系统都会详细了解广告的最佳匹配人群，广告展示的次数越多，投放系统就越能更好地优化广告的效果。当广告主一次投放太多广告时，每个广告的投放频率就会降低，可能就会导致广告的投放效果变差。所以我们广告主就需要监控账户中活跃的广告数量，确保不要超过正在投放或正在审核的广告的每页限制。尽管测试新的创意和营销策略也很重要，但需要我们做出衡量，让Meta广告系统有足够的机会了解每一个广告。下面是一些最佳实践：合并广告集。组合广告组将帮助我们获得更快退出学习阶段所需的转化。· 如果报告每个受众的结果，请组合广告集并使用细分进行精细报告，而不会牺牲性能。· 如果定位较小的地理区域，请将广告集合并到较大的地理区域，以汇总广告集中的转化和投放学习情况。· 如果为不同展示位置创建不同的广告集，请组合广告集并使用Meta Advantage+ 展示位置（以前称为自动展示位置）和资产自定义。资产定制使我们能够为单个广告的每个展示位置选择理想的资产。· 如果为不同的语言创建不同的广告组，请合并广告组并在单个广告组中设置多种语言。如果广告主使用Meta Advantage+ 目录广告，则可以通过向目录添加语言和/或国家/地区Feed来为多种语言和国家/地区创建Advantage+ 目录广告。· 如果在每个位置使用独特的创意进行广告，请使用分段资产自定义（目前处于测试阶段，仅支持 API）。减少每个广告组的广告数量。测试创意对于随着时间的推移提高绩效至关重要，但我们应该以可复制且更有效的方式进行测试。· 在扩展之前，使用对比测试来找到最佳的创意。与使用过多广告素材进行扩展相比，对比测试更能体现未来的表现。· 每个广告组使用6个或更少的广告素材。投放系统倾向于投放更多的广告，因为转化预测更准确。一旦添加了6个以上的广告，边际效益就微乎其微。· 如果测试多个文本变体，请使用多个文本优化。具有多个文本优化的一个广告通常比没有多个文本优化的多个广告更有效，因为它使投放系统能够自动优化每个广告展示的效果。· 如果测试多个广告素材变体，请使用动态广告素材。这使得Meta的投放系统能够找到为特定用户投放的最佳创意——同时仅使用一个广告。· 如果测试多种格式，请对目录使用Advantage+ 广告素材。Advantage+ 目录广告素材可帮助我们根据人们最有可能响应的内容向他们展示不同的广告格式和广告素材。关闭不投放的广告。当广告主关闭没有产生结果的广告时，广告主在Meta广告管理器中通常会更有效率。· 关闭没有收到展示次数的广告。几天内未投放的活跃广告在未来赢得拍卖的可能性较小。· 关闭效果不佳的广告。使用广告管理器过滤器查找并关闭效果最差的广告（例如每次结果费用最高的广告）。· 关闭学习受限的广告。学习受限的广告无法产生足够的结果来退出学习阶段。如果我们无法解决问题，通常最好关闭广告。
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