Se você entender como os algoritmos são treinados, poderá melhorar significativamente os resultados da publicidade. O status de aprendizado é exibido no nível do grupo na coluna Exibir status.
No processo de aprendizado de máquina, os algoritmos coletam a quantidade máxima de dados. No início do lançamento, os algoritmos analisam quais usuários fazem a conversão. E com base nisso, o Facebook encontra um público semelhante àqueles que já concluíram a ação alvo.
Como funciona o aprendizado de máquina de anúncios do Facebook
O algoritmo aprende dentro dos limites do grupo (conjunto de anúncios) e termina quando os algoritmos calculam táticas efetivas de redistribuição de exibição.
Durante o processo de aprendizagem, os indicadores de desempenho do grupo são instáveis: alta taxa de CPM ou baixa cobertura.
O treinamento dura até que os indicadores se estabilizem – são 50 conversões por semana. E somente após a conclusão do treinamento do algoritmo, você verá indicadores reais de desempenho e poderá corrigir algo.
Como os algoritmos do Facebook aprendem:
- Primeiro, o Facebook mostra anúncios para diferentes usuários com base nas configurações de segmentação e nos objetivos do anúncio.
- Em seguida, o Facebook analisa as ações dos usuários que veem o anúncio. Alguns usuários vão para a landing page, visualizam a página e saem, enquanto outro grupo de usuários compra.
- Quando o Facebook calcula a parte do público que realiza a ação almejada, ele aprende a corresponder um público semelhante com base nos interesses e no comportamento daqueles que foram convertidos.
Pixel do Facebook
Para que os algoritmos aprendam com sucesso e comecem a otimizar os anúncios, você precisa instalar um pixel na landing page. Um pixel é um código JavaScript que captura o comportamento do usuário em um site e passa os dados para o Gerenciador de eventos. Adicione o código do pixel ao site manualmente ou use integrações de parceiros: Shopify, WordPress, etc. Você precisa inserir manualmente o código logo acima da tag </head>.
Para verificar se o pixel está funcionando e saudável, instale a extensão do Chrome do Meta: Pixel Helper .
Conversões personalizadas
É importante entender que os algoritmos de treinamento e os resultados subsequentes dependem do objetivo da conversão.
A taxa de aprendizado depende da escolha da conversão. Se você escolher o objetivo da conversão – o usuário vai para a página de agradecimento e haverá poucos desses eventos em uma semana, logo, os algoritmos pararão de funcionar com eficiência.
Quando os resultados não são coletados em uma semana, o status muda para “Resultados insuficientes”. Então você precisa alterar a meta de conversão e definir outro evento que ocorrerá com mais frequência para que o algoritmo tenha tempo de aprender.
Como não redefinir o algoritmo
Para não interferir e não reiniciar o algoritmo, os seguintes indicadores não podem ser alterados durante o treinamento do algoritmo:
- Finalidade da publicidade;
- Colocação;
- Criativo;
- Estratégia de lances;
- Orçamento;
- Parar o grupo por uma semana ou mais.
Se você fizer uma dessas alterações no conjunto de anúncios, os algoritmos serão redefinidos e o treinamento será iniciado novamente. Você pode ver a redefinição do algoritmo na seção “Última edição significativa”.
Como ajudar o algoritmo e obter lucro
- Determine a meta de conversão ideal. Para que o algoritmo tenha tempo de aprender e entender para quais usuários exibir anúncios.
- Não faça alterações no grupo de anúncios enquanto o algoritmo estiver aprendendo.
- Defina um orçamento objetivo – nem muito pequeno nem muito grande – para atingir 50 eventos.
- Não comece com uma segmentação restrita e não defina um lance manual.
Matéria completa em: https://l.blackrat.pro/sA8EN
