Slimmere campagnes: hoe machinelearning de advertentieprestaties op Meta-technologieën verbetert

Wat is machinelearning?

Machinaal leren helpt ons systeem om de juiste advertentie aan de juiste doelgroep te tonen door voorspellende analyse en algoritmen te gebruiken. Het helpt de prestaties van advertenties te verbeteren door uitgaven toe te wijzen aan plaatsingen waarin de advertenties waarschijnlijk de beste resultaten bereiken op basis van je campagnedoelstellingen. Dit wordt liquiditeit genoemd.

Je campagne-instellingen optimaliseren om je advertenties slimmer en sneller te maken

Telkens als een advertentie wordt weergegeven, leert ons systeem voor advertentieweergave welke mensen en plaatsen het geschiktst zijn voor het weergeven van de advertentie. Hoe vaker een advertentie wordt weergegeven, hoe beter het weergavesysteem de advertentieprestaties kan optimaliseren. De leerfase is de periode waarin het weergavesysteem veel moet leren over een advertentieset. Tijdens de leerfase onderzoekt het weergavesysteem hoe je advertentieset het beste kan worden weergegeven. Daardoor zijn de prestaties minder stabiel en zijn de kosten per actie meestal minder gunstig. De leerfase wordt ingesteld als je een nieuwe advertentie of advertentieset maakt of een aanzienlijke wijziging aanbrengt in een bestaande advertentie. Als je begrijpt hoe machinaal leren je advertentieprestaties optimaliseert, kun je met vertrouwen je campagnes instellen voor maximale resultaten.

Hier volgen enkele effectieve methoden die je kunt overwegen tijdens het instellen en beheren van je campagne:

1. Voorkom frequente bewerkingen: elke keer als je een significante wijziging doorvoert, start de leerfase opnieuw. Door frequente bewerkingen te vermijden, kan het systeem leren en de leerfase zo snel mogelijk verlaten, zonder opnieuw te starten.
2. Voorkom teveel advertentiesets en een grote hoeveelheid advertenties: een grote hoeveelheid advertentiesets draagt er in grote mate toe bij dat advertentiesets de leerfase niet verlaten. Als je teveel advertentiesets tegelijkertijd uitvoert, wordt elke advertentieset minder vaak weergegeven. We raden aan alleen afbeeldingen of video's toe te voegen die van elkaar verschillen. Voer voor een optimale weergave niet meer dan 5 advertenties per advertentieset uit.
3. Vind meer klanten met brede doelgroepen: het gebruik van brede parameters in je doelgroeptargeting vergroot de omvang van je doelgroep en geeft het systeem de flexibiliteit om mensen te vinden die waarschijnlijk de door jou gewenste actie gaan ondernemen. Dit kan leiden tot betere resultaten en je helpen onverwachte doelgroepsegmenten te identificeren voor toekomstige campagnes.
4. Meld je aan voor Advantage+-campagnebudget: Advantage+-campagnebudget, voorheen optimalisatie van campagnebudget (CBO), beheert automatisch je budget binnen advertentiesets om de beste resultaten te behalen tegen de laagste kosten. In plaats van afzonderlijke budgetten voor advertentiesets in te stellen, stel je één algemeen campagnebudget in dat flexibel werkt en uitgaven toekent aan de best presterende advertentiesets.
5. Breid je plaatsingen uit: Advantage+-plaatsingen, voorheen Automatische plaatsingen, laat het systeem de meest rendabele opties vinden op Facebook, op Instagram, in het Audience Network en in Messenger. Dankzij het grotere aantal opties kan het systeem in realtime bepalen waar advertenties de beste resultaten genereren tegen de laagste kosten.

De leerfase is nodig om ervoor te zorgen dat het weergavesysteem je advertenties zo goed mogelijk optimaliseert. Probeer de leerfase dus niet volledig te vermijden. Het testen van nieuwe advertentie- en marketingstrategieën is essentieel voor het verbeteren van je prestaties in de loop der tijd.

Klik hier voor meer informatie over de leerfase, aanzienlijke bewerkingen en beperkt leren.