сколько длится этап обучения в фейсбук
Оптимизация рекламы в Facebook: фаза обучения.
В этой статье мы объясним, как именно этап обучения влияет на ваши кампании и что лучше не делать в этот период сбора данных, известный как «Фаза обучения Facebook».
Что такое фаза обучения Facebook?
Когда вы впервые запускаете (или вносите существенные изменения), Facebook должен научиться наилучшим образом распространять ваши объявления. По мере того, как все больше людей видят ваши объявления, Facebook узнает, с какими людьми они взаимодействуют, игнорируют или негативно реагируют на них.
Система показа рекламы Facebook использует машинное обучение для оптимизации результатов вашей рекламы. При показе объявления система получает новую информацию о том, на кого лучше таргетировать, в какое время лучше показывать, какие места размещения и креативы использовать. Чем чаще показывается объявление, тем лучше система показа оптимизирует его результативность.
Хорошей новостью является то, что этот этап тестирования является довольно стандартным (особенно для новых кампаний), и как только Facebook соберет достаточно данных о вашей кампании, он начнет показывать ваши объявления более стабильно.
Как долго длится этап обучения?
Согласно Facebook, на этапе обучения вы можете ожидать больше колебаний результативности, чем обычно.
Рекомендуется не вносить существенных изменений в набор объявлений на этапе обучения, поскольку это может привести к сбросу фазы обучения. Тогда итоги этапа обучения будут точнее отражать будущую результативность рекламы, и вы сможете эффективнее оптимизировать ее.
Предоставление Facebook достаточного времени для сбора данных о вашей кампании имеет решающее значение. Имейте в виду, что Facebook продолжает собирать данные, даже после фазы обучения.
Этап обучения для группы объявлений завершается, когда ее результативность стабилизируется. Обычно это происходит после того, как группа объявлений начинает получать около 50 событий оптимизации за 7 дней.
Facebook показывает вам, какие рекламные наборы находятся в стадии обучения в столбце «Доставка»:
Facebook также сообщает, когда этап обучения завершен:
Как понять, что реклама обучилась?
Маруся
Редактор
Рассмотрим такой случай:
И тут у вас возникает идея выключить кампанию, с которой идут дорогие заявки, потому что это в 2 раза дороже цены обычной заявки
Давайте с этой ситуации разберемся подробнее.
Первое что нужно знать: на этапе обучения цена заявки может колебаться, потому что алгоритмы facebook ищут нашу аудиторию, показывая рекламу разным сегментам.
Поэтому перед тем как что-то выключать лучше подождать 3-7 дней и дать рекламе раскрутиться!
НО!
Если вы знаете цену заявки и предположим на уровне группы у вас уже открутился бюджет х4-6 цены заявки, то можно отключить группу, дабы не сливать бюджет.
Второе что нужно знать:
— Реклама обучается на уровне группы объявлений, а не на уровне кампаний
Поэтому после того, как вы нашли рекламный баннер с высоким CTR, и кликабельный текст, лучше выстраивать рекламную кампанию в таком виде
Структура рекламной кампании
— Для обучения рекламы группа объявлений должна получить минимум 50 конверсий за 7 дней
Это цифра иногда может быть и больше. Как пример, у вас оставили заявки люди, которые практически не связаны по интересам. Поэтому для поиска похожих людей, алгоритмам нужны ещё заявки, чтобы найти общие особенности аудитории
— Во время обучения цена заявки может колебаться. А после обучения принимает устойчивое значение.
Количество заявок будет зависеть от бюджета прямо пропорционально, повышаем бюджет, заявки увеличиваются.
Это можно посмотреть в графиках зависимости цены заявки от потраченного бюджета. (Очень хорошо иллюстрирует фазу обучения скриншот ниже)
А теперь к спойлеру
На этапе обучения нельзя трогать настройки, потому что мы сбиваем сбор данных алгоритмов facebook. Из-за изменений реклама может постоянно обучаться и обучаться, что займёт очень много времени и большие затраты бюджета.
Период обучения алгоритма в Facebook и Google Ads
Если ты используешь какой-либо вид автоматизации рекламы в аккаунте Google Ads или Facebook Ads, то, вероятно, задавался вопросом: что означает в Google или Facebook «период обучения», и как можно избежать этого?
Поверь мне, я знаю о чем говорю — и я искал то же самое пару лет назад. После обширных исследований и анализа документации поддержки, я получил четкое представление о том, что такое период обучения, почему он существует, когда он происходит, и как ты можешь сориентироваться в негативных последствиях, которые с ним связаны.
Что такое период обучения?
Определение Google
«После того, как вы внесете изменения в свою стратегию назначения ставок, объявлениям Google понадобится время, чтобы собрать данные об эффективности, необходимые для оптимизации ваших ставок».
Определение Facebook
«После того, как вы создадите новую группу объявлений или внесете существенные изменения в существующую, наша система начинает изучать, кому показывать рекламу. Это обучение не является изменением в работе нашей системы, но мы показываем статус «обучение» справа от названия группы, чтобы вы знали, когда производительность все еще стабилизируется ».
Общий смысл: период обучения — это время, которое требуется алгоритму платформы для изучения последних значительных изменений.
Когда и где он происходит?
Как долго длится период обучения?
Различия? Алгоритм Facebook требует порогового значения данных для повторного обучения, в то время как Google требует установленного периода времени для процесса обучения.
Какие изменения могут вызвать период обучения повторно?
В Google Ads:
- Реализация новой «умной» стратегии торгов Изменение в настройках стратегии ставок Изменение в конверсионных действиях: обновление существующих или создание новых Существенные (как показывает практика — более 20-30%) изменения в бюджете или ставке Значительные изменения в настройках на уровне кампании.
Как правило, изменения в ключевых словах, группах объявлений или самих объявлениях не запускают период обучения. Однако, если ты внесешь массовые изменения в некоторые из этих компонентов, то он может снова запуститься для кампании.
В Фейсбуке:
- Любые изменения в таргетинге аудитории Большие изменения в бюджете Значительные изменения в креативе (изменение существующих или создание новых объявлений) Любые изменения в настройках (например, событие оптимизации, окно конверсии) Приостановка, а затем повторное включение группы объявлений / кампании по прошествии 7 дней.
Что происходит в период обучения?
Как для Facebook, так и для Google Ads ты можешь ожидать снижения количества показов и эффективности в течение всего промежутка. Да, это означает, что ты, скорее всего, увидишь уменьшение ежедневных расходов кампании, в то время как цена за конверсию увеличивается, а коэффициент конверсии уменьшается.
Что это, мать его, происходит.
Да, я понимаю, это не идеальный сценарий. Однако ты не можешь просто сидеть сложа руки и избегать оптимизации своих рекламных кампаний, опасаясь периода обучения. Вместо этого лучше научиться контролировать последствия и дать кампании время переучиться и улучшить изменения.
Почему запускается этот период?
Как ты знаешь, системы рекламных аукционов в Facebook и Google Ads зависят от алгоритмов платформ, которые построены на основе технологии машинного обучения. Точно так же, как Гуглу нужен показатель качества и ставка, чтобы определить, когда твое объявление будет показано на аукционе, Google также должен понять, для каких результатов (конверсий) ты хочешь его оптимизировать. Таким образом, алгоритму нужно время для обработки сигналов о целевых действиях и понимания того, что хорошо работает и дает результаты.
Есть интересный видос на английском про DeepMind от Google, которое показывает идеальную аналогию для периода обучения. В видео технология machine learning играет в свою первую игру Atari с нулевым обучением или пониманием того, как играть. После нескольких сбоев и всего лишь 240 минут обучения технология находит самый быстрый и эффективный способ пройти игру.
Это именно то, что делает алгоритм, пока твоя кампания находится в периоде обучения. Он переваривает новую информацию и изучает, как она может привести к результатам, на которые ты её оптимизировал. За это время алгоритм учится на каждом показе. По мере накопления показов алгоритм собирает важные данные, необходимые ему для принятия решений, и понимает, как он может более эффективно обеспечивать достижение поставленных целей.
Рекомендации по минимизации негативного влияния обучения
В Google Ads
- Стратегия ставок: выбери оптимальную стратегию ставок для тебя. Есть только четыре стратегии установления цены, связанные с периодом обучения. Если хочешь проверить «умные» ставки, я бы рекомендовал сначала провести A/B тест. Так ты сможешь оценить эффективность в контролируемой среде с меньшим негативным воздействием. Составление бюджета: следуй правилу 20%: избегай изменений бюджета, превышающих 20% твоего текущего бюджета. Настройки: дать Google правильные сигналы. Например: если цель — drive conversions, но у тебя нет настроенных конверсий, не стоит ожидать, что «умная» стратегия назначения ставок приведет к конверсии. Это потому, что алгоритм не знает, что он должен найти. Конверсии: будь осторожен с изменениями в конверсионных действиях! Если нужно внести несколько изменений в настройки конверсий, следует заранее спланировать и расписать массовые изменения. Так ты получишь только один период обучения, а не несколько в течение одного и того же промежутка времени.
В рекламе Facebook
- Выбор события оптимизации. Как я уже упоминал выше, Facebook требуется 50 «событий оптимизации», чтобы выйти из стадии обучения. Если ты изо всех сил стараешься достичь 50 событий оптимизации, я настоятельно рекомендую протестировать событие оптимизации с более высокой частотой. Например: у есть группа объявлений, оптимизированная на покупку в интернет-магазине, но можно не достичь 50 событий в течение 7-дневного периода. Вместо этого лучше протестировать добавление в корзину как событие оптимизации. Это расскажет алгоритму поиска людей в аудитории, кто может кликнуть по объяве и заинтересоваться товаром. Хотя это не конечный результат, который мы хотим, но он является основным сигналом и даст алгоритму достаточно данных, необходимых для поиска нужной аудитории и показов им креативов. Просмотрите настройки оптимизации и показа объявлений. Стратегически продумай выбор для оптимизации и связанное с ним окно конверсии. Например: если для окна конверсии установлено значение 1 день, ты даете алгоритму 7 дней, чтобы собрать 50 событий оптимизации, которые происходят в течение 1 дня после клика по объявлению. Если обнаруживаешь, что это замедляет процесс обучения, попробуй 7-дневное окно.
Финальные инсайты
Больше не бойся периода обучения! Просто следуй этим рекомендациям:
Сколько длится этап обучения в фейсбук
Нет ни одного арбитражника, который не хотел бы, чтобы CPA был низкий, а количество конверсий было стабильным и постоянно увеличивалось.
Чтобы этого достичь, вам обязательно надо знать, что такое машинное обучение, и что нужно делать, чтобы упростить для Facebook вычисление данных.
Этапы обучения алгоритма Facebook
Если говорить простыми словами, то машинное обучение Facebook работает на показах рекламных объявлений.
Чем чаще вашу рекламу смотрят люди, тем больше информации Facebook получает насчет того, кому, как и когда лучше всего показывать рекламу.
Начинается этап обучения ровно в тот момент, когда создается новая группа объявлений, либо когда вы что-то сильно изменяете в группе или в рекламе.
Заканчивается этап обучения тогда, когда результативность адсета стабилизируется и приходит в норму.
Чтобы оптимизироваться, алгоритму нужно собрать 50 конверсий, на это уходит примерно неделя.
Но если вдруг после недели этап обучения все еще не закончен, Facebook обязательно уведомит вас об этом.
Внесение изменений на этапе обучения
Важно понимать, что в вопросах этапа машинного обучения нужно быть терпеливым.
Ведь когда вы что-то изменяете в рекламе и адсетах в этот период, то тем самым сбиваете алгоритмы Facebook.
Вследствие этого, ваши затраты на рекламу могут существенно повыситься, и вы можете слить все в минус.
Поэтому мы очень советуем не делать без надобности существенных изменений в объявлениях и адсетах, пока этап обучения не закончился.
Что не нужно трогать
Ни в коем случае не трогайте следующие пункты, иначе ваше машинное обучение перезапустится по новой.
В крайнем случае, если вам очень надо что-то изменить, то делайте все правки за один раз.
Вы, конечно, собьете машинное обучение, но зато это произойдет всего лишь один раз, что гораздо лучше, чем его постоянный запуск по новой.
Важные советы
Для того, чтобы максимально быстро набрать нужные для оптимизации алгоритма 50 конверсий, следует быть внимательным в настройке вашей кампании.
Поэтому не делайте слишком узкий таргетинг и не используйте ручную ставку — будете долго набирать конверсии, ведь свобода алгоритма Facebook в таких случаях ограничивается.
Также ставьте адекватный, средний бюджет — слишком маленький или большой бюджет даст вам неправильные сведения.
Оставайтесь с нами, и вы всегда будете в курсе самых актуальных возможностей для заработка на арбитраже трафика!
Запуск рекламы в Facebook и Instagram: от подбора интересов до масштабирования кампаний
Интернет-маркетолог и создатель сообщества «Пошаговый маркетинг» Александр Бакалов отвечает на главные вопросы о подборе интересов для таргетинга в Facebook Ads и обучении алгоритмов, а также объясняет, как можно масштабировать кампании.
Как проходит обучение кампаний Facebook и когда считается завершенным
Прежде чем перейти к выбору интересов, нам надо разобраться с процессом обучения кампаний и понять, как оно влияет на работу и эффективность кампаний. Facebook не просто показывает рекламу аудитории с выбранными интересами, но и всячески тестирует комбинации этих интересов, чтобы достичь наилучших результатов исходя из цели рекламной кампании. Например, если мы выбираем цель «Трафик», то система выбирает из аудитории таргетинга людей, которые будут наиболее охотно кликать. Если цель «Сообщения», тогда Facebook смотрит, люди с какими интересами чаще всего кликают, и перенаправляет рекламу на них.
Период, пока Facebook занимается поиском лучшей комбинации интересов, и называется «Периодом обучения рекламных кампаний в Facebook». Обычно для обучения алгоритма требуется около 50 целевых действий.
Целевыми действиями могут быть клики, сообщения Странице или конверсии на сайте. Это, опять же, зависит от выбранной вами цели рекламной кампании. После достижения 50 целевых действий кампания (группа объявлений) считается закончившей обучение.
По моему личному опыту, для получения более стабильных результатов лучше достичь примерно 250–300 кликов (если ваша цель «Трафик») и 100–150 конверсий (в случае цели «Генерация лидов» или «Конверсии»). Обычно с момента достижения подобных значений, стоимость целевого действия (CPA) перестает прыгать и выравнивается.
Давайте разберем, как происходит само обучение рекламной кампании. Например, мы создали аудиторию с четырьмя интересами и границей возраста от 25 лет:
В течение периода обучения Facebook дает каждому из этих интересов определенное количество показов и оценивает, как люди разного возраста с каждым из этих интересов реагируют на рекламу. Если люди с каким-то интересом плохо реагируют, то Facebook начинает давать людям с этим интересом меньше показов. Если же социальная сеть видит, что люди с каким-то интересом, наоборот, хорошо реагируют на рекламу, тогда Facebook подбрасывает этой группе еще показов.
В результате интересы с самой лучшей реакцией на рекламу получают больше всего показов и остаются в приоритете.
Как подобрать интересы для рекламы в Facebook и Instagram
По этому вопросу есть несколько мнений:
Я придерживаюсь второго подхода: лучше создавать более точные таргетинг-наборы с нужными интересами. Это позволяет системе Facebook быстрее протестировать профильные интересы и выявить их лучшую комбинацию. На тесты гигантского пула интересов из абсолютно разных областей нужно больше времени.
Рекомендую исключать из таргетинга следующие аудитории: аудитории вашего аккаунта в Instagram и бизнес-страницы в Facebook, аудиторию сайта и look-alike. Эти аудитории лучше тестировать отдельно, и для достоверности результатов их лучше исключать из аудитории обычного таргетинга.
Нужно ли ограничивать возраст?
У меня такой подход: если рекламодателя есть продукты под разные возрасты, то, безусловно, нужно создавать отдельные объявления, группы и аудитории с конкретным возрастом под каждый продукт. Например, если вы продаете крема и для женщин от 25 лет, и для женщин от 45 лет, то под каждую из этих возрастных групп вам нужно создать свою аудиторию.
Но если у бизнеса нет столь строгой сегментации по возрасту, то я бы советовал ставить только нижнюю границу возраста. Например, мы продаем премиальные автомобили, то вполне логично поставить возраст от 25 лет, потому что у людей в 20 лет, скорее всего, просто не будет денег на дорогие авто. Конкретные же возраста в этом случае прописывать нет смысла, так как Facebook самостоятельно сможет определить, какой возраст лучше всего реагируют на рекламу и приносит больше всего целевых действий.
Наложение аудиторий: как избежать внутренней конкуренции
Наложение аудитории (оверлап) — это ситуация, несколько кампаний или групп конкурируют между собой за одного пользователя, так как нацелены на одни и те же интересы. В результате — расход увеличивается, а эффективность падает: если пользователь уже перешел по одному объявлению, то вероятность его реакции на другое намного ниже — так увеличивается число неэффективных показов.
Как этого избежать? Во «ВКонтакте» эта проблема решается просто: мы собираем аудиторию посмотревших нашу рекламу и исключаем ее из показа. Таким образом, неэффективные показы исключаются.
Но к сожалению, в Facebook исключить пользователей, уже видевших рекламу, нельзя, поэтому нам приходится следить за таким параметром, как наложение аудиторий. Для этого переходим в раздел «Аудитории»:
Затем выбираем аудитории, которые мы хотим сравнить на пересечение, и находим инструмент «Пересечение аудиторий»:
Facebook показывает процент пересечения аудиторий:
Важно: пересекаться могут не только аудитории, сформированные по интересам, но также и аудитории сайта, социальных сетей (аккаунта Instagram и Страницы Facebook), а также look-alike сегменты.
Когда мы выяснили процент пересечения аудиторий, нам надо понять, что делать дальше. Я действую в зависимости от процента пересечения аудиторий.
Мы просто исключаем некоторые интересы и следим, что процент оверлапа менее 10%:
Масштабирование рекламных кампаний в Facebook
Масштабирование — это увеличение числа ключевых действий при сохранении примерно такой же стоимости целевого действия. То есть мы увеличиваем объем трафика и при этом сохраняем такие же показатели по стоимости заявки и ее качеству.
Приступать к масштабированию рекламных кампаний стоит только тогда, когда они уже закончили свое обучение и достигли KPI. Если мы начнем менять настройки в еще не обучившейся рекламной кампании, алгоритм Facebook сбросит оптимизацию и обучение начнется заново, а время и деньги на предыдущий период обучения кампании будут потрачены зря.
Масштабирование бывает двух видов: за счет увеличения бюджета и с помощью расширения аудитории.
Масштабирование за счет увеличение бюджета
В этом случае мы постепенно увеличиваем дневной бюджет, благодаря чему наращиваем объем трафика. Такая стратегия подходит, когда у вас есть большой запас еще неохваченной аудитории и минимальная частота показа на одного человека.
Учтите некоторые нюансы масштабирования за счет увеличения бюджета.
Перед началом убедитесь, что в кампаниях приемлемая частота — показатель отражающий, сколько в среднем раз один человек из этой аудитории увидел ваше объявление.
Если у вас частота более двух, значит, что ваше объявление уже показывается людям по второму кругу.
В случае увеличения бюджета при высокой частоте показов одному пользователю количество целевых действий может резко вырасти, а эффективность кампании упасть.
Это может быть обусловлено тем, что алгоритм Facebook просто не будет знать, как грамотно распределить весь «свалившийся на него с неба» бюджет. Поэтому я советую увеличивать бюджет постепенно, чтобы приучать алгоритм перерабатывать его без резких скачков.
Но если вдруг CPA взлетела на 50–100% и не снижается в течение двух дней и более, то вам стоит «откатить обратно» бюджет.
Масштабирование за счет расширения интересов, пола, возраста или географии
Такое масштабирование подходит, если у вас высокая частота показа на человека, и вы замечаете постепенный рост CPA и падение эффективности РК. В этом случае вы находите новую аудиторию, снижаете частоту показа и удерживаете эффективность рекламы на действующем уровне.
Помимо расширения дательного таргетинга, вы также можете расширить рамки пола и возраста или, если вы выходите на новые рынки, расширить геотаргетинг.
Нюансы при использовании этого способа масштабирования:
В этом случае я советую действовать последовательно: сначала вы расширяете интересы, затем ждете окончания дообучения кампании с новыми интересами и только потом постепенно увеличиваете бюджет. Такой подход позволит вам избежать резкого скачка CPA.
Кроме ручного добавления интересов, вы также можете использовать автоматическое — опцию расширения интересов за рамками существующей выборки.
Заключение
В этой статье я разобрал, в какой степени эффективность рекламы зависит от алгоритмов оптимизации Facebook и с какими сложностями и вопросами вы можете столкнуться при подборе интересов, а также масштабировании существующих аудиторий.