在上一篇文章中，橙四海详细为各位小伙伴讲解了Facebook机器学习的原理和工作流程，但是对于我们投手来讲，实践才是检验真理的唯一标准。（还没看过上篇内容的小伙伴请点这里：Facebook广告机器学习大揭秘！暗藏起量的神秘技法~）
因此，本期内容橙四海将教学各位广告主在跑Facebook广告时如何快速积累优质的数据，不白白浪费自己的广告预算！
首先，Facebook广告是利用机器学习让最可能做某个动作的人看到你的广告（比如你的目标是购买，那就是最可能购买你东西的人；比如你的目标是添加购物车，那就是最可能添加购物车的人，而不是购买的人，所以广告的目标设置非常重要）。
然后机器学习在获得样本数据足够的情况下，就能保证你的广告很稳定的出单。当ROI在合理范围内，正负反馈都保持不差的情况下，预算充足且不做大的调整，一张图片广告都有可能连续稳定出单一个月。下面四海就来给大家讲讲，我们应该怎么做？
在上一篇文章中我们已经知道，算法的本质就是寻找数据之间的关联和共性，所以简单来讲，数据越多越好。
但是到底要多少数据才够呢？这并没有一个“定量”，也只能见仁见智了。
据Facebook官方文档说，一周内至少50次转化才建议优化。这应该是差不多训练算法需要的数据的最少要求了。
因此广告主可以根据自己的能力决定一个初始预算，制定相应的KPI。如果广告投放的效果没法达到自己的预期目标，那就调整预算或者KPI。如果一直入不敷出就可以尝试停掉这个campaign，改变广告的素材或者调整受众，重新投放。
不用担心之前投放的钱打了水漂了，你之前花掉的那些钱相当于跟Facebook买了数据。Facebook会保存数据180天，这意味着180天之内你的数据都可以被算法所用。
理论上来讲，同一个campaign，如果你的预算是1000刀，那么每天10刀持续投放100天和一天之内全部花掉1000刀买到的数据的数量一样，当然实际上影响数据结果的因素还是有很多。
但对于想要快速出单的广告主而言，与其每天10刀连续投放100天地“挤牙膏”，倒不如一次性地投入1000刀，得到大量优质数据。
另一方面，基于广告系统的竞价原理——价高者得，预算越充足，竞得优质流量的几率也就越大；反之，预算不足，Facebook只能帮你找到一些质量比较低的leads。
其实这一点对于很多投手来讲都是极其容易触碰到的一个规则，广告刚上线1-2天，没什么效果，然后就开始分析自己的广告是不是哪里出错了，贸然修改广告，导致错失良机。
可是作为专业的广告投手，当然要有看的更长远的眼光和能力啦！你要转化思维，想象这些钱都换成数据哗哗哗地流回到你的帐户里。
算法也是需要数据才可以训练出稳定的投放模型！特别是一开始，从无到有的积累过程，算法是极其不稳定的（Facebook广告算法的Learning phase）。要是一有波动就调整策略，很可能会“误杀”有潜力的广告，白白浪费掉一些数据。
所以广告投放也要做好“放长线钓大鱼”的心理准备，通过观察长期的数据曲线变化来做出更实际的预测和更合理的调整。
小Tips
哪些重大修改会触发机器重新学习?
?⼀定会重新触发学习:
任何受众的修改
任何广告创意的修改
任何优化⽬标的修改
新增广告到广告组
暂停广告组超过7天以上
?可能会重新触发学习:
设置广告系列预算上限
设置广告组预算上限
设置花费上限、竞价上限或最低花费回报
1）有没有方法可以保证学习期的广告成效不要太差?
建议可以采用花费上限或最低花费回报的设置来避免成效太差，但要注意的是过于严格的竞价限制可能会导致广告投不出去。
2）DA广告会比较难完成学习阶段吗?
不会，完成学习阶段的条件只跟限定时间内的转化量有关，跟广告目标⽆关。
3）我可以关掉学习期表现不好的广告组吗?
在累积⾜够的数据下判断之前，不建议关闭⼴告
除⾮成效严重的低于预期，否则不建议关闭⼴告
请谨记⾃动版位的概念，这个广告组的表⾯成本较⾼，但很有可能已经是当下时间段最低
4）我有一个学习完的广告系列，该如何扩大受众?
⽅案⼀: 新增⼀个广告系列，但在设定受众时排除现有⼴告系列的受众
⽅案⼆: 新增一个广告组，同样在设定受众时排除现有广告组的受众
⽅案三: 修改现有的广告组，直接增加受众
5）我有一个效果很好的广告系列想要扩量，应该如何操作?
千万不要复制一个⼀样的广告系列出来并行投放
在学习阶段完成之前尽量不要调整预算，但如果你发现⽬前预算⽆法顺利完成学习，建议立刻增加预算
在学习阶段完成之后的扩量，⾸先考虑受众⼤⼩：如果受众足够大，可以一次性的⼤幅调整预算。如果不确定受众是否够大，建议每次调整30%的预算
6）在Facebook上投放广告，广告显示“学习期间数据不足”，但每天在出单，这种情况下可以增加预算吗？
学习期的意思是在一周内要积累50个转化，如果表现真的比较好，例如说CTR很高，每天的ROAS都很高等等，可以尝试去加预算。
优化师建议：预算保险起见2～3天加一次 20%以内，有效果再加
以上就是橙四海总结的关于Facebook机器学习的全部内容，欢迎各位小伙伴分享转发，有其他问题的小伙伴请在评论区留言咨询。
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