Meta廣告機器學習階段的消費越高，那么單次操作費用就會越多。那么為什么在機器學習階段會消費多呢？以下4個原因，賣家可以一個一個調查！

1、廣告系列和廣告組數目較多，比如細分過多，建議整合

簡化賬戶構造，整合廣告組，收集盡可能多的信號，更快地退出機器學習階段。

2、手動作者頻繁

只做少量更有戰略意義的調整，避免機器學習階段的重置。

3、受眾范圍、競價/預算程度等限制因素

可獲得的轉化量取決于廣告主設置的競價金額和可用預算。

①網絡廣告組：依據退出機器學習階段每周約50次轉換的閾值盤算每周預算；

②應用使用事件優化/價值優化SKAN廣告系列：每個廣告系列每天88次*安裝閾值盤算預算；

③對于投放期少于3天的廣告，建議應用主動競價；

④利用廣告系列預算優化進一步預算應用效力，進一步體系主動分配才能；

⑤投標上限：通過 找到更佳投標（大廣告商）；

⑥如果有充足的理由，可以手動調整應用廣告系列預算優化的廣告系列，如進一步競價上限，向小型高價值觀眾營銷；

4、缺少轉化事件

賦能型廣告預算優化，實現多個廣告組之間同一廣告預算的更佳分配。

①如果不能應用高等賦能版位，至少應應用6個版位來充足摸索Meta各平臺的壯大功能；與應用4個或更少的版位相比，至少應用6個版位的廣告系列更有可能取得更好的表示。

②機器學習階段的停止取決于優化轉化事件的次數。排列事件的優先級（一個網域可以設置8個，使用廣告更多可以設置64個事件）。對于選擇謝絕跟蹤的用戶，只會返回優先級更高的已完成事件。

適用技巧：

設置能代表更普遍、更多樣化受眾的事件；

優先優化漏斗下層事件，逐步優化上層事件；

只有在有充足理由的情形下應用購物價值優化目的，同時至少設置4事件。

以上就是和賣家們分享的Meta廣告報告相關的問題，希望對賣家有幫助。ESG跨境以專業、貼心的服務讓用戶安心、放心腸開展跨境業務，幫助更多用戶將優良的產品和服務以更高效的方法帶到全球市場更好的運營。

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