隨著業務的不斷擴張，對規模龐大、結構繁複的廣告組實行精細化管理，成為了棘手難題，尤其對已經進軍多個海外市場的遊戲廠商而言。通過人手細化廣告組設置，無疑已經不切實際。正確的做法是簡化廣告結構，把更多的工作交給Facebook的算法，讓系統擁有足夠的靈活性通過機器學習自動優化，反而能夠帶來更出色的成效。
這一期我們會為大家講解如何簡化廣告結構，從此進行高效營銷so easy！
我們為什麼要簡化廣告結構
依靠細化的廣告組提升營銷效率，是不少手遊營銷人員熟悉的打法。然而隨著Facebook收集的信號數量及質量不斷提升，我們的算法可以自動完成更多工作，你也無需再像以前那樣勞神費力地細分帳戶。
在這樣的情況下，應該簡化、規模化廣告帳戶結構，這樣能給系統足夠的靈活性，儘可能多地收集競拍信號，推動機器學習階段加速完成。
為了充分利用數據，Facebook開發了一套預測系統，以精準預測廣告的轉化率。一般而言，我們認為每週發生約50次轉化事件，就能提供足夠數據支持系統完成機器學習，進行較為精準的預測，並根據目標受眾和預期成效優化最佳成效。
根據過往的經驗，機器學習的進程加快之後，不僅有助於高效拓展廣告規模，廣告的CPA（單次操作費用）也會有所下降，而ROAS（廣告花費回報）則會提升，可謂事半功倍。
如何簡化廣告結構
加快機器學習進程
我們總結了廣告主在機器學習階段最容易犯的五大錯誤，你是否也中過招？
對廣告組設置過多不必要的限制條件，會減少競拍信號，導致系統無法收集足夠數據完成機器學習，難以進行有效預測。正確的做法是合理設置限制條件，既能為系統提供有效指引，也賦予系統足夠的靈活性。具體怎麼做，不妨參考以下四大技巧。
通過上述策略擴大受眾規模，以便收集更多數據，同時儘量減少受眾重疊，防止由於多個廣告組同時定位相同受眾而導致效率降低。
這樣的預算設置有助於系統靈活分配預算，根據您所設置的目標最大化營銷成效。
選擇合適的事件進行優化能夠提高成功率，從而增加轉化事件的數量，幫助我們更快達到機器學習階段的臨界值，提升整體優化效果。
系統實現的轉化次數越多，對特定用戶的操作率預估就越準確，因此要避免頻繁更改廣告設置，防止轉化次數不足而影響預測準確率。確保根據實際情況調整關鍵表現指標即可。
成功案例分享
理財應用通過簡化廣告結構，大幅提升安裝量
MoneyLion成立於2013年，是一款擁有數百萬會員的理財應用。為追求更為高效的營銷方式，MoneyLion銳意進取，從傳統的手動管理廣告轉為簡化的自動化營銷，包括：
1、簡化廣告結構
2、針對移動端優化視頻廣告
3、 採用自動版位及類似受眾
這種設置減少了管理時間，讓團隊得以將更多時間用於落實戰略舉措，推進公司不斷向目標邁進，並取得了在單次安裝費用降低27%時、安裝量提升62%的亮眼成績。
電商公司通過簡化廣告結構，實現產品銷量翻倍
Bombas是一家襪子零售電商企業，擁有豐富的Facebook廣告投放經驗。但隨著業務的增長，Bombas希望能夠達成規模化營銷，以實現更高效的轉化，併為此進行了一次測試。
測試結果表明，通過簡化廣告結構、整合廣告組和確定合適的“競價/預算比”，Bombas獲得的效果要比經常調整預算和競價、同時投放多個廣告組或頻繁啟用和停用受眾所產生的效果更好，產品銷量也因此大增。
簡化廣告結構的正確操作要點，你都get到了嗎？
來源於：藍瀚互動BlueVision
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