广告主如何在机器学习阶段减少花费的关键因素
admin
在数字广告投放的过程中，机器学习阶段是一个至关重要的环节。为了帮助广告主减少花费并优化广告表现，以下几个因素值得关注：
1. 广告系列和广告组的管理
- 简化广告组数量：过多的广告组会导致数据分散，从而影响机器学习的效果。建议将相似的广告集中在一起，进行统一管理。
2. 编辑频率
- 减少重大修改：频繁的大规模编辑可能会干扰机器学习的过程，建议保持稳定的广告设置。
3. 设置中的限制因素
- 关注转化事件的频率：转化事件对于机器学习至关重要，设置合理的转化目标可以提高学习效率。
4. 广告预算的制定
- 广告预算会受到以下因素的影响：
- 受众大小
- 目标转化事件
- 目标转化量
- 商品价格
- 受众价值
- 建议设定每月预算：这样能够便于长期效果的优化。
5. 关键数据指标的监测
在广告投放后，广告主应重点关注以下数据指标：
- 链接点击率（CTR）
- 单次链接点击费用（CPC）
- 千次展示费用（CPM）
- 成效指标（如页面查看、加入购物车、结账和购买）
- 站内转化率
- 平均订单价值（AOV）
- 网站跳出率
6. 优化投放效果的方法
- 定期分析广告报告：寻找潜在的优化方向。
- 调整关键词和竞价参数：不断优化广告的整体竞争力。
- 否定无转化关键词：减少无效支出。
7. 估算广告支出回报率（ROAS）
计算ROAS的步骤：
- 查找相关数据（CPC、广告支出、转化率、客户终身价值）。
- 计算每月的估算点击次数。
- 估算每月获得的客户数量。
- 估算广告可能产生的潜在收入。
- 从生成的收入中减去广告支出，得出回报率。
8. 降低CPC成本的策略
- 设置广告时间表：在合适的时间展示广告。
- 自定义广告创意：针对不同展示位置进行个性化调整。
- 测试不同出价策略：如最低成本和目标成本出价策略。
9. 选择合适的广告平台
- 根据目标受众特征、广告效果、内容策略和预算等因素进行综合考量。
在这个数据驱动的时代，广告主需要不断监测和优化他们的广告策略。通过合理的管理和分析，能够确保在机器学习阶段减少不必要的花费，提高广告投放的整体效益。
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