如何迅速積聚優(yōu)質數據通過Facebook機器學習階段？-ESG跨境

Facebook廣告是應用機器學習，讓更有可能做某個動作的人看到賣家的廣告。然后，當賣家獲得足夠的樣本數據時，機器學習可以確保賣家的廣告非常穩(wěn)固。當投資回報率在合理規(guī)模內，正負反饋堅持不佳時，預算足夠，調整不大，圖片廣告可以持續(xù)穩(wěn)固一個月，下面就來看看怎么做。

1、確保budget足夠

尋找數據之間的聯(lián)系和共性是算法的實質，所以簡單地說，數據越多越好。但到底需要多少數據才足夠呢？這個沒有定量，也只能見仁見智。

依據Facebook的官方文檔，建議在一周內至少進行50次轉換后進行優(yōu)化。這應當是法所需數據的更低要求。

因此，賣家可以依據自己的才能制訂初始預算并制訂相應的KPI。如果廣告的影響不能到達預期目的，調整預算或KPI。如果無法一直保持收支平衡，賣家可以嘗試停滯這種預算，轉變廣告素材，或者調整觀眾，然后重新發(fā)表。

不要擔憂以前投的錢會被糟蹋掉，以前花的錢相當于用Facebook購置數據。Facebook將在180天內保留數據，這意味著數據可以在180天內被算法應用。

2、加快廣告速度

從理論上講，如果賣家的預算是1000美元，那么每天10美元連續(xù)投放100天和一天就花掉1000美元買到的數據數目是不一樣的。當然，仍然有許多因素影響數據結果。

然而，對于哪些想要迅速發(fā)表訂單的賣家來說，更好一次投入1000美元，獲得大批高質量的數據，而不是每天10美元擠牙膏。

另一方面，基于廣告體系的競價原則——價錢越高，預算越充分，競爭高質量流量的概率越大；相反，如果預算不足，F(xiàn)acebook只能幫賣家找到一些質量相對較低的Leads。

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