Meta广告机器学习阶段消费多的原因

Meta广告机器学习阶段的消费越高，那么单次操作费用就会越多。那么为什么在机器学习阶段会消费多呢？以下4个原因，卖家可以一个一个调查！

1、广告系列和广告组数目较多，比如细分过多，建议整合

简化账户构造，整合广告组，收集尽可能多的信号，更快地退出机器学习阶段。

2、手动作者频繁

只做少量更有战略意义的调整，避免机器学习阶段的重置。

3、受众范围、竞价/预算程度等限制因素

可获得的转化量取决于广告主设置的竞价金额和可用预算。

①网络广告组：依据退出机器学习阶段每周约50次转换的阈值盘算每周预算；

②应用使用事件优化/价值优化SKAN广告系列：每个广告系列每天88次*安装阈值盘算预算；

③对于投放期少于3天的广告，建议应用主动竞价；

④利用广告系列预算优化进一步预算应用效力，进一步体系主动分配才能；

⑤投标上限：通过 找到更佳投标（大广告商）；

⑥如果有充足的理由，可以手动调整应用广告系列预算优化的广告系列，如进一步竞价上限，向小型高价值观众营销；

赋能型广告预算优化，实现多个广告组之间同一广告预算的更佳分配。

①如果不能应用高等赋能版位，至少应应用6个版位来充足摸索Meta各平台的壮大功能；与应用4个或更少的版位相比，至少应用6个版位的广告系列更有可能取得更好的表示。

②机器学习阶段的停止取决于优化转化事件的次数。排列事件的优先级（一个网域可以设置8个，使用广告更多可以设置64个事件）。对于选择谢绝跟踪的用户，只会返回优先级更高的已完成事件。

适用技巧：

设置能代表更普遍、更多样化受众的事件；

优先优化漏斗下层事件，逐步优化上层事件；

只有在有充足理由的情形下应用购物价值优化目的，同时至少设置4事件。

以上就是和卖家们分享的Meta广告报告相关的问题，希望对卖家有帮助。港勤跨境跨境支付以专业、贴心的服务让用户安心、放心肠开展跨境业务，帮助更多用户将优良的产品和服务以更高效的方法带到全球市场更好的运营。