Meta广告机器学习阶段的花费越高，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花费多呢？ 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量较多，比如细分过多，建议整合
简化账户结构，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、手动编辑频繁
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、受众规模、竞价/预算水平等限制因素
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：根据退出机器学习阶段每周约50次转换的阈值计算每周预算；
②使用应用事件优化/价值优化SKAN广告系列：每个广告系列每天88次*安装阈值计算预算；
③对于投放期少于3天的广告，建议使用自动竞价；
④利用广告系列预算优化提高预算使用效率，提高系统自动分配能力；
⑤投标上限：通过测试找到最佳投标（大广告商）；
⑥如果有充分的理由，可以手动调整使用广告系列预算优化的广告系列，如提高竞价上限，向小型高价值观众营销；
4、缺乏转化事件
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最佳分配。
①如果不能使用高级赋能版位，至少应使用6个版位来充分探索Meta各平台的强大功能；与使用4个或更少的版位相比，至少使用6个版位的广告系列更有可能取得更好的表现。
②机器学习阶段的结束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，应用广告最多可以设置 64 个事件）。对于选择拒绝跟踪的用户，只会返回优先级最高的已完成事件。
实用技巧：
设置能代表最广泛、最多样化受众的事件；
优先优化漏斗下层事件，逐步优化上层事件；
只有在有充分理由的情况下使用购物价值优化目标，同时至少设置 4 事件。
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