сколько по времени данные результатов обучения держатся на группе объявлений

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.

Источник

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:

Источник

Учимся работать с рекламой в Instagram и Facebook за 7 видеоуроков: оптимизация кампаний в Facebook Ads

Представляем шестой урок спецпроекта «Лайкни» и eLama «Учимся работать с рекламой в Instagram и Facebook за 7 видеоуроков». Сегодня разберемся, как оптимизировать и масштабировать рекламные кампании в Facebook Ads.

Основные разделы шестого урока:

Приятного просмотра! Под роликом вы найдете скрипт.

Метрики эффективности

На что стоит обращать внимание при работе с рекламными кампаниями в Facebook Ads:

Метрики креативов

Они в идеале должны быть средние, выше среднего, высокие. Но практика показывает, что не всегда эти оценки напрямую коррелируют, например, с кликабельностью наших объявлений (CTR), тем более, редко коррелируют со средней ценой за клик и со средней ценой за результат.

Смотреть на эти метрики нужно, но много времени им уделять не стоит. Лучше обратить внимание на фактические результаты.

В самом начале мы обычно смотрим на CTR и цену клика, поскольку других данных после запуска рекламной кампании у нас еще недостаточно. На основе этих данных можно принимать решения, какие креативы заходят на аудиторию лучше, какие — больше нравятся рекламной системе, как они отрабатывают.

Если интересно узнать более подробно, как создавать эффективные креативы, можно посмотреть запись вебинара про создание креативов для социальных сетей, как с ними работать. Также рекомендуем посмотреть кейс по сравнению эффективности карусели и видео.

Что еще нужно проверять и на какие метрики смотреть

Если на странице группы объявлений навести курсор на какую-нибудь группу объявлений, появится всплывающее меню «Инспектор». Туда нужно перейти.

Там мы можем посмотреть, например, пересечение наших адсетов между собой, конкурируют ли они между собой в аукционах.

В идеале они не должны сильно пересекаться (до 20% пересечений — это общая рекомендация). Если у вас разные группы объявлений станут конкурировать между собой в аукционах, они не будут разогревать аукцион друг другу, а начнут просто конкурировать за аудиторию. Одновременно несколько ваших групп объявлений не будут показываться одним и тем же людям, станут падать охваты — это главное негативное влияние пересечения адсетов между собой. Постарайтесь создавать группы объявлений таким образом, чтобы они особо не конкурировали друг с другом.

Более внимательно стоит следить за «Насыщением». Это средняя частота показов за все время работы вашей рекламной кампании.

Если группа объявлений начинает регулярно откручиваться, то есть частота начинает расти, мы начинаем по кругу «окучивать» ту же самую аудиторию. Не всегда это плохо. Не всегда мы стремимся к частоте меньше двух, иногда нам реально нужно несколько раз показать наше рекламное объявление пользователю для того, чтобы он наконец-то на него отреагировал.

Но если мы видим, что частота продолжает расти и переваливает не только за два, но и за три, может быть, даже за четыре, это говорит о том, что новая аудитория в этом отсеке уже не появляется. Результатов от этого адсета ждать уже не стоит. Имеет смысл что-то менять, пробовать запускать какие-то новые рекламные кампании. Возможно, временно отключить этот адсет и через какое-то время снова его запустить или придумать новый оффер, поменять креативы в этом адсете.

Еще полезно смотреть в «Инспекторе», как меняется конкуренция в аукционе. Иногда снижение или рост цены за результат — это следствие изменения конкуренции. Не всегда какие-то наши действия могли повлиять на изменение цены за результат, иногда просто поменялась конкуренция. И для того, чтобы это проверить, понять, что вообще происходило в аукционе, можно зайти в «Инспектор».

Если конкуренция растет, соответственно, будет расти и цена за результат. Если конкуренция снижается, цена за результат тоже будет снижаться. Не стоит забывать, что мы в рекламном аукционе не одни. Новые рекламодатели запускают новые рекламные кампании, кто-то из текущих рекламодателей выключает свои РК. Это все влияет и на нас тоже.

При этом мы, конечно же, смотрим исключительно на результаты: сколько мы получили конверсий или других целевых действий, какая была средняя цена за это целевое действие. Рекламную кампанию мы запускаем для того, чтобы получить результат. Поэтому оцениваем именно его, смотрим, какие таргетинги, какие креативы, какие офферы отрабатывают лучше всего. Это позволит в будущем чаще использовать то, что уже показало хороший результат.

Если интересно на примере разобрать, как можно оптимизировать рекламные кампании, рекомендуем изучить кейс по оптимизации РК. В этом кейсе мы меняли креативы, тестировали разные таргетинги, и в итоге смогли снизить среднюю цену за целевое действие в 2,5 раза.

Срезы для анализа

Когда мы находимся на странице кампании, в статистике (здесь вы будете проводить больше всего времени), наведите курсор на рекламную кампанию, чтобы перейти в «Диаграммы». Там можно посмотреть пол и возраст, как отрабатывает рекламная кампания, где больше охват, где лучше результат, а также проанализировать, на какую аудиторию наши офферы заходят лучше всего.

Также здесь мы можем посмотреть распределение по плейсментам, отдельно на мобильных устройствах, отдельно на ПК, сравнить эффективность и сделать выводы.

Для более детального анализа результатов можно сделать разбивку по таблице.

Нужно ли дробить кампании?

Мы можем очень глубоко закопаться в срезы, дробить рекламные кампании максимально детально (отдельно «Истории», отдельно лента, отдельно мужчины и женщины и т. д.). Вопрос: что потом делать с этой информацией?

Дробить кампании стоит:

Если вы не собираетесь автоматизировать вручную, лучше использовать автоплейсменты и объединять таргетинги. Не дробить рекламные кампании, а использовать одну и добавить туда все группы объявлений под все таргетинги, которые вы хотите протестировать.

Обучение алгоритмов

Сколько нужно данных, чтобы алгоритмы обучились, и ваши рекламные кампании автоматически оптимизировались под получение большего количества конверсий.

Например, мы рекламируем статью СМИ и хотим понять, как прочтение этой статьи сказывается на поведении людей на нашем сайте, воспользуются нашим предложением или нет. Мы рекламируем статью, люди на нее переходят. Если они после этого откуда-то взялись у нас на сайте, совершили конверсию, конверсия будет записана на то объявление, где мы рекламировали эту статью. В этом случае мы, наверное, окно конверсий будем увеличивать, так как после прочтения статьи может пройти довольно много времени, прежде чем пользователь вообще дозреет до того, чтобы совершить конверсию.

Выбор конверсии для оптимизации

Например, мы рекламируем сервис, в котором пользователь должен зарегистрироваться, а после подтвердить тот email, который ввел при регистрации. Если мы выберем в качестве конверсии для оптимизации подтвержденный email, то есть переход на ту страницу сайта, на которой подтверждается, что этот email принадлежит этому пользователю:

Если мы понимаем, что у нас таких событий происходит мало, понимаем, что они происходят с задержкой, то лучше выбрать другую конверсию, например успешную отправку формы регистрации в сервисе. Это событие будет происходить уже чаще, быстрее, и мы сможем накопить достаточное количество данных для того, чтобы алгоритмы смогли обучиться.

Если и это действие происходит слишком редко, и мы не получаем нужное количество данных, тогда поднимаемся по воронке еще выше. В качестве конверсии будем считать клик по ссылке «Отправить заявку», то есть открытие формы. Это событие будет происходить еще чаще, быстрее, и мы сможем получить достаточное количество данных, чтобы под такую конверсию оптимизировать рекламную кампанию.

Не всегда для оптимизации нужно выбирать конверсии, которые в воронке находятся на нижних уровнях. Это может негативно сказываться на обучении алгоритмов.

Как проверять, прошло ли обучение, достаточно ли результатов

На вкладке «Группы объявлений» по каждой группе есть статус показа. Там можно посмотреть, какой сейчас статус, достаточно ли результатов, завершилось обучение или не завершилось. Если обучение не завершилось, а прошла уже неделя, надо что-то менять, пересобрать как-то эту рекламную кампанию, сделать так, чтобы эта группа объявлений либо получала больше охват, либо выбрать в оптимизацию другую конверсию, которая происходит чаще.

Бюджет и ставки

Как делить бюджет между кампаниями

Как масштабировать результаты

Увеличиваем дневной бюджет для тех рекламных кампаний, которые дают хороший результат, чтобы они могли собрать все конверсии, до каких только могут дотянуться.

Поднимаем ставку. Если цена за результат заметно ниже, чем мы можем себе позволить, имеет смысл ставку поднять, чтобы выйти на новые аудитории, более дорогие, за которых более разогретый аукцион. Обычно это более качественные аудитории и оттуда можно получить больше конверсий. Возможно, эти конверсии будут чуть дороже, но если мы можем себе это позволить, почему нет.

Переходим к широкому таргетингу (когда уже знаем, какие офферы и креативы заходят лучше всего). Просто выбираем максимально широкий таргетинг, обычно это геотаргетинг, в редких случаях можем ограничить по соцдему. Например, когда рекламируем какие-то развлечения и понимаем, что для того, чтобы воспользоваться нашим предложением, у человека должно быть нормальное здоровье, на возрастную аудиторию рекламу выключаем. Эти люди вряд ли смогут воспользоваться нашим предложением.

С другой стороны, они могли бы купить это развлечение, например, для своих детей, родственников, друзей. Поэтому не всегда имеет смысл ограничивать соцдем. Иногда нужно просто дать возможность алгоритмам самостоятельно определить, какие именно люди с наибольшей вероятностью откликнутся на наше предложение.

Переходить к широкому таргетингу имеет смысл только тогда, когда мы уже знаем, какие офферы и креативы заходят у нас лучше всего. Не стоит начинать с широкого таргетинга, обычно мы все-таки начинаем с теста своих собственных аудиторий, например, ретаргетинг посетителей сайта, таргетинг на собственных подписчиков или таргетинг на выгрузки из CRM-системы.

После этого мы обычно тестируем look-alike (если у нас есть, на основе чего делать look-alike), тестируем гипотезы по детальным таргетингам, и уже только после этого, когда мы уже накопили какую-то статистику по эффективности офферов и креативов, переходим к максимально широким таргетингам.

Дублирование кампаний. Иногда это помогает получить новые конверсии и дать вторую жизнь кампании, которая уже перестала нормально работать.

Например, если мы запустили рекламную кампанию, а спустя какое-то время увидели, что частота показов растет и уже перевалила за три, конверсий становится все меньше и меньше, они становятся все дороже и дороже, можно выключить исходную кампанию и запустить дубликат этой кампании. Это имеет смысл делать только у рекламных кампаний с широким таргетингом и достаточно большим охватом.

Если до этого у алгоритмов подтвердилась одна гипотеза, что определенные люди оставляют конверсии, после перезапуска они могут подтвердить другую гипотезу и найти другую аудиторию, которая тоже хорошо реагирует на вашу рекламу. Но если таргетинг очень узкий, от перезапуска рекламной кампании, скорее всего, ничего не поменяется, потому что там новой аудитории неоткуда взяться.

Чтобы не пропустить новые видео, подписывайтесь на наш Телеграм-канал.

Источник

Как обучить алгоритм оптимизации Facebook

Вы запускаете рекламу, Facebook начинает анализировать взаимодействия пользователей с ней и дальнейшие действия. Затем алгоритм оптимизирует показ так, чтобы рекламу видели определённые люди – например те, что действительно что-то могут купить, подписаться, прокомментировать или оставить контакт.

Но всему этому счастью предшествует фаза обучения алгоритма оптимизации. Тип оптимизации выбирается на этапе создания группы объявлений – в зависимости от вашей цели.

Вот несколько моментов, которые нужно помнить, запуская оптимизацию.

1. Для обучения нужны 50 событий оптимизации

Чтобы понять, как действовать, алгоритму нужно 50 событий оптимизации, например – 50 конверсий. После запуска эти первые 50 конверсий могут быть очень дорогими. Это может быть связано с обучением алгоритма перед оптимизацией, после всё должно стать дешевле: чем больше событий оптимизации для анализа, тем лучше работает алгоритм настройки.

2. Окно конверсии (атрибуции) влияет на время обучения

Facebook связывает рекламу с каким-то действием только в течение установленного времени, которое называется окном атрибуции. Например, сегодня человек кликнул, а купил на сайте – через три дня. Если в окне атрибуции установлено 7 дней, конверсия приписывается рекламе. А вот покупка через 8 дней окажется уже вне окна и не будет засчитана.

Если окно атрибуции настроено на 7 дней, то и для обучения оптимизации должно пройти не меньше 7 дней. При увеличении/уменьшении этой цифры, меняется и время для фазы обучения.

По умолчанию настройки окна – 1 день после просмотра и 28 дней после клика. Изменить данные можно в настройках главного меню, в пункте «Атрибуция».

3. Обнуление обучения из-за изменений в настройках группы объявлений

Выбрали оптимизацию на клики, а потом после запуска обучения передумали и выбрали оптимизацию по конверсиям? Всё, обучение начинается заново.

4. Настройки аудитории

Если внесёте какие-либо изменения в настройках аудитории, на которую таргетируетесь, обучение может обнулиться. Алгоритму придётся собирать новые данные, т.к. прежние будут не актуальны.

5. Остановка или добавление нового объявления в группу

Если прервёте показ рекламы больше чем на 7 дней или добавите объявление в группу, обучение начнётся с нуля.

6. Изменение креатива

Обучение сбросится, даже если это просто изменение цвета фона. Предыдущие данные уже нельзя использовать для оптимизации, нужны новые.

7. Изменения ставок или бюджета

Даже минимальные изменения в этих пунктах приведут к обнулению.

8. Как ускорить обучение

Если в группе объявлений будет только 1 объявление, обучение пройдёт быстрее.

9. Обучение ускорится, если расширить аудиторию

Если при расширении аудитории событий оптимизации всё ещё будет мало, выберите наиболее частое событие. Так, от конверсий на покупку можно перейти к оптимизации по событиям вроде «добавил в корзину», «отправил в избранное» и т.д.

10. Успех или провал фазы обучения

Событий может быть недостаточно, и тогда по завершению обучения вы получите сообщение о провале. Если же всё будет сделано правильно – получите сообщение об успехе и оптимизированную для вашей цели рекламную кампанию. Если же результат всё ещё вас не устраивает, придётся настраивать заново и проходить обучение с нуля.

В настройках рекламы на Facebook постоянно что-то модернизируется и меняется. Хотите больше знать о подводных камнях таргета и последних обновлениях площадки – записывайтесь на курс SMM от TargetGirl и РЭУ им. Плеханова.

Источник