营销攻略 | 难以度过的机器学习阶段？不存在，一文讲明白

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出海营销的过程中，如何降低营销成本的环节，想必对于出海企业来说也是非常重要的一个内容。面对多变的算法机制和瞬息万变的市场环境，出海企业对于降低营销成本的需求更是刚需。

今天我们就来了解在Meta平台的机器学习阶段（Learning Phase）吧。

人工智能技术的发展、普及和应用，体现在机器学习上就是通过大数据来训练算法和数据模型，从而能够更准确地对未知数据及未来作出预测和判断。

·了解机器学习阶段（Learning Phase）

在Meta平台进行竞价投放的时候，广告系统通常会有两个阶段：机器学习期和稳定投放期。

机器学习阶段，又称为“冷启动”，指的是投放系统依旧在寻找目标转化人群的阶段。（即：当广告主新建广告组或者是对现有广告或广告组做出重大修改时，即会进入机器学习阶段。）

广告组处于机器学习阶段时，投放栏会显示“学习中”。广告投放系统会持续不断地学习投放广告组的最佳方式，当广告组表现稳定下来时（通常在上次重大修改后大约50次优化事件之后），广告组会退出机器学习阶段。

·如何判断机器是否处于“学习阶段”？

在机器学习阶段，投放系统仍然在探索投放广告组的最佳方式（受众，版位等等），在没有获得到足够的转化量（每周约50次转化）以掌握稳定可靠的“机器学习期数据”时，都处于“学习阶段”。当系统预估的广告转化率会上下波动时，这也意味着总的广告价值并不稳定且效率未达到最优水平，即：处于“学习阶段”。

Meta广告机器学习是Meta广告平台中一个非常重要的部分。通过使用机器学习技术，Meta广告可以更加精准地定位到目标受众，并且提高广告的转化率。

·如何快速通过机器学习阶段？

Meta广告机器学习基于大数据分析和深度学习算法，从Meta的庞大用户数据中挖掘出用户的兴趣、偏好、行为和需求等信息，从而更好地理解他们的行为和需求，并向他们投放更为准确和有针对性的广告。越快度过机器学习阶段，对于出海企业来说就越能稳定“输出”。以下3点是影响机器快速通过学习阶段的要素：

1.机器学习阶段不编辑广告组

如果对正处于机器学习阶段的Facebook广告、广告组或者广告系列进行编辑，会重置机器学习阶段，使广告投放系统提升优化能力的速度变慢。

2.避免广告数量过多

如果广告主创建的Facebook广告和广告组数量过多，广告投放系统对每个广告和广告组的学习程度都会降低。可以通过合并类似Facebook广告组的方式进行合并学习。建议1个广告系列的广告组数量为3-6个，每个广告组包含2-5个广告素材。

3.使用合理预算

Facebook广告预算设置需要额度充足，确保预算能获得至少50次的优化事件数，并避免频繁更改预算。

把握住以上3点以外，还需要了解什么样的修改会导致重新开始机器学习。一起来看。

·什么样的修改会导致重新开始机器学习？

一般来说，每次对现有广告或广告组进行编辑，都会对投放效果产生一定的影响。如果是重大修改，还会导致广告组重新进入机器学习阶段。具体来说：

1.会导致重新进入机器学习阶段的重大修改

-为广告组新增广告；

-更改目标受众、广告创意、优化事件；

-暂停广告组7日以上；

-使用广告系列预算优化时，切换广告系列竞价策略可能会导致该广告系列内的多个广告组重新进入机器学习阶段。

2.可能会导致重新进入机器学习阶段的修改（下列更改动作具体要看更改的幅度来决定是否属于重大修改）

-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、竞价上限或者最低花费回报。（举个例子：如果广告主将预算从100美元增加到101美元，则不太可能会导致广告组重新进入机器学习阶段。但如果广告组将预算10美元更改为1000美元，广告组就可能重新进入机器学习阶段。建议每次调整20%-30%的预算。）

但对于部分出海企业来说，数据不足可能也是一个比较棘手的问题。如何处理？

·如何解决学习期数据不足的问题？

如果Facebook广告组没有获得足够多的优化事件导致无法脱离机器学习阶段，那投放状态栏将显示“学习期数据不足”，这表示系统不能有效花费广告主的预算、优化广告表现。

我们可以通过多种方法来修复“学习期数据不足”的Facebook广告组以改善其表现：

-扩大受众群：组合投放广告组和广告系列

-提高预算

-提高竞价或费用控制额

-更换优化事件，考虑选择发生频率更高的优化事件。

如果处于“学习期数据不足“状态的广告组在广告主进行重大修改后获得50个优化事件，其状态就会变为“投放中”。

看完以上的内容，大家对机器学习阶段是否有了新的认识呢？尽快完成学习期，非必要不调整广告，会更利于成本的优化哦。

以上就是今天的内容分享，接下来我们将为大家带来更多有关出海方面的内容，以陪伴更多出海企业成长，助力扬帆出海。

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