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Anúncios de aprendizado de máquina no Facebook: o que você precisa saber antes da baía


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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


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