Facebook 如何利用機器學習技術來投放廣告,facebook廣告投放思路

臉書如何利用機器學習技術投放廣告？

個性化廣告不僅可以幫助企業以合適的成本向用戶營銷，實現發展和創造就業，還可以為用戶提供更好的體驗。臉書的拍賣系統將使用機器學習來確定應該向用戶顯示哪些廣告。請詳細閱讀下面臉書最新的“好問題，可靠答案”文章，了解臉書如何通過廣告拍賣達到“一石三鳥”的目的。

FB如何決定給人看哪些廣告？

臉書根據兩個主要因素決定向人們展示哪些廣告:廣告商選擇的受眾目標和臉書的廣告拍賣結果。

首先，廣告商通過臉書的自助服務工具選擇他們的目標受眾。受眾是根據年齡、性別和人們在臉書應用程序上的行為(如喜歡臉書頁面或點擊廣告)等類別創建的。廣告商還可以利用他們所擁有的受眾信息，如電子郵件或訪問過他們網站的人，來建立目標受眾或類似的受眾。

接下來，當決定向某人展示哪些廣告時，臉書的系統將收集包含該人的廣告，這些廣告屬于廣告商選擇的受眾。這些廣告被轉移到拍賣階段。

對于進入拍賣的廣告，臉書會根據哪些廣告的總價值得分(廣告主價值和廣告質量的結合)最高，選擇最佳廣告展示給用戶。臉書通過將一個廣告的出價乘以估計的行動率來計算廣告客戶的價值。這是對一個特定的人將采取廣告商所期望的行動(例如訪問廣告商的網站或安裝他們的應用程序)的可能性的估計。然后，臉書添加廣告質量分數，該分數決定廣告的整體質量。使用臉書機器學習來指導此過程，如下所示:

如何利用機器學習為廣告提供信息？

Machine 學習是一個在接收到新數據時執行學習的系統。它不需要顯式編程來快速有效地執行復雜的任務。使用臉書機器學習生成總值等式的估計行動率和廣告質量分數。

為了找到估計的行動率，機器學習模型預測特定人采取廣告商所期望的行動的可能性。基于廣告商為其廣告選擇的商業目標，例如增加網站訪問量或促進購買。為了做到這一點，臉書的模型考慮了臉書前后的特定用戶行為和其他因素，如廣告內容、一天中的在線時間以及與廣告的互動。

？該模型考慮的臉書行為示例包括人們在使用臉書應用程序時的行為，如點擊廣告或喜歡一篇文章。

？該模型考慮的臉書以外的行為包括人們在臉書以外做的事情，以及企業通過商業工具與臉書共享的內容，如訪問網站、購買或安裝應用程序。

為了生成廣告的質量得分，臉書的機器學習模型考慮了人們觀看或隱藏廣告的反饋，以及對質量屬性的評價(如廣告圖片中過多的文字、煽情的語言或吸引人的誘導內容)。

結合廣告客戶的出價、估計的行動率和廣告質量分數，計算廣告拍賣中廣告的總價值分數。

機學習如何提高廣告效果？

隨著時間的推移，隨著越來越多的人觀看廣告，分享他們的評論或點擊廣告商的網站進行購買，臉書的模型在預測點擊率和廣告質量方面會變得更好。隨著數十億人使用臉書應用程序并每天接觸廣告，臉書的系統將獲得大量信息來幫助改進其計算，從而進一步推動臉書實現個人和企業價值最大化的最終目標。

出價最高的廣告并不總是贏得拍賣。如果臉書的系統預測用戶更有可能對低價廣告做出反應，如果發現他們的質量更高，那么低價廣告往往會勝出。這使得各種規模的企業都能夠參與拍賣競爭，并以任何預算贏得客戶。

你怎么確定用戶看過你的廣告？

廣告偏好

廣告偏好頁面允許用戶查看和更新他們的廣告設置，以便他們在決定向他們顯示什么廣告時，可以對臉書使用的信息有更多的控制。人們可以根據合作伙伴提供的數據選擇不觀看廣告，也可以通過幾次點擊隱藏或報告來自任何廣告商的廣告。

為什么會看到這些廣告？

為什么看到這個顯示的是用戶的詳細信息，廣告主選擇的觸達他們的目標選項。它讓用戶點擊新訂閱源中的帖子和廣告，找出它們出現的原因，并采取行動進一步定制他們看到的內容。

臉書結束活動

一些企業將用戶在其網站上的活動信息發快遞給臉書，臉書利用這些信息向他們展示與他們相關的廣告。臉書不活動允許用戶看到這些信息的摘要，如果他們愿意，也可以從他們的帳戶中清除。

對臉書廣告有哪些常見的誤解？

臉書不會將用戶數據出售給廣告商或其他任何人。除非得到許可，否則臉書不會與廣告商共享個人身份信息。

臉書不使用人們的短信或手機麥克風的內容來通知廣告或改變他們在信息流中看到的內容。

在臉書應用中，臉書的目標是為個人和企業創造有趣、有用和有效的個性化、數據驅動的廣告體驗。當臉書能夠為人們展示正確產品的正確廣告時，它對每個人都是有價值的，而價值就是最好的個性化和定制化廣告的全部。

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