Facebook广告如何找到匹配的目标受众

Facebook 广告如何找到匹配的目标受众？

Facebook 在广告组级别的算法有点像这样：在投放广告时，广告系列中的广告受众将被分配给一个广告。这些受众是在早期阶段进行测试的。在Facebook系统中，测试阶段是一个动态匹配过程（Facebook内部有匹配标准）。根据这个标准，我们可以确定哪些受众对您的广告做出了反应。

众所周知，Facebook 广告的算法使用的是预测算法。

简而言之，机器学习算法通过“学习”从投放的广告中获得的反馈（历史数据）来预测新广告的效果。机器学习算法有两类：回归算法和分类算法。回归算法的结果是一些连续值，例如二次方程中的一条直线和任意横坐标的x值。可以找到对应的 y 值。

分类算法的输出结果不是连续的，而是一个接一个的区间。例如，当你问“这个用户看到广告后会点击购买我的产品”吗？通过分析，分类算法会告诉你“是”或“否”。但是回归算法会告诉你“观众会买的可能性只有68.59%，观众不会买的可能性只有31.41%”。无论使用哪种算法，在广告领域，机器学习的核心都是通过分析受众特征（人口统计）来预测受众的行为。

例如：

广告组中有一个广告 A。广告 A 的受众设置的唯一兴趣是手机壳。第一天，Facebook 的广告可能会针对这部分受众的兴趣，推送给一些喜欢手机壳和狗的用户，并观察其表现。第二天，Facebook 可能会将广告推送给另一组不同的受众。此时，这些人不是喜欢手机壳和狗的用户，而是很可能是喜欢手机壳和猫的用户。

Facebook将根据这两组受众的不同表现开始广告优化。此优化与您网站的广告像素数据相结合，以分析哪部分受众最容易受到您的广告的影响。这是Facebook广告的优化测试。当然，内部算法肯定不是简单的一一测试。Facebook对用户的特征有着清晰的把握，会同时多维度进行测试。这就好比Facebook会同时派出几支先遣部队在前线窥探（根据可能喜欢你的产品和网站像素的受众）寻找最合适的受众。几个先遣队回来报告，看看哪个表现最好，然后增加部队的预算。

好吧，在解释了 Facebook 广告如何找到匹配的受众之后，让我们解决上面的问题。为什么要以复制广告的形式增加预算？为什么以复制广告集的形式实施，而不是复制到另一个CBO并增加预算？

复制广告主要是因为 Facebook 广告需要一个学习阶段。复制广告不会打断原广告的学习时间，但调整预算会打断广告的学习时间。

例如：对于一个有利可图的广告，每日预算为 250 美元。现在广告效果很好。您将预算调整为 500 美元。这时候，盈利广告就需要重新研究了，原本好的效果可能会被打断。

请注意，要复制广告，您需要将广告系列一起复制，而不是直接复制原始广告系列中的广告。

（来源：K哥聊出海）

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