Hur maskininlärning bidrar till att öka likviditeten för att uppnå bästa resultat

När du använder maskininlärning kan du uppnå det som vi på Meta kallar ”likviditet”. Det är en typ av annonsköp där varje krona kan gå till den mest värdefulla exponeringen för maximal effektivitet. Detta blir möjligt när annonsörerna släpper kontrollen och låter systemet göra grovjobbet.

På vissa sätt kräver likviditet att team blir agnostiska och låter systemet göra jobbet åt dig när det gäller budget, placering, målgrupp och innehåll. Om det görs rätt kan användarna förvänta sig att ökad likviditet leder till ökad räckvidd, ökningar eller en kombination av dem, eftersom systemet hittar bättre möjligheter att visa annonsen för samma kostnad. I kombination med konstant kampanjbudget driver detta ofta lägre kostnad per resultat.

Likviditetens dimensioner är beroende av varandra

En kampanj är mer likvid när den har färre begränsningar. Det beror på att färre begränsningar innebär att leveranssystemet kan välja de bästa möjligheterna för att visa annonser från en bredare pool, vilket kan leda till värdefulla möjligheter som annars hade uteslutits.

När du har tydliga mål och signaler, till exempel delar av målgruppens beteendedata, är det lätt att ange för systemet vad du vill och ge systemet fria händer att hitta den bästa metoden. Men om dina mål och signaler är mer opaka måste du lägga in några avgränsningar för att vägleda systemet och se till att det inte lämnar spåret.

När du lägger till begränsningar får du ökad kontroll, men nackdelen är mindre likviditet. Det kan leda till högre kostnader och lägre effektivitet, eftersom en minskning av poolen av möjligheter begränsar systemets förmåga att hitta de mest värdefulla.

Hur du skapar en likvid kampanjkonfiguration

Meta erbjuder olika typer av produkter i Annonshanteraren för att skapa kampanjlikviditet:

• Budgetlikviditet: Budgetlikviditeten kan ökas genom att ta bort begränsningar för var kampanjbudgeten kan användas. Med Advantage+-kampanjbudget kan annonsörer ange budget på kampanjnivå och låta Metas AI automatiskt och effektivt fördela kostnaderna bland annonsuppsättningar för att maximera kampanjprestandan i stor skala.
• Placeringslikviditet: Placeringslikviditet uppnås genom att låta Meta avgöra vilken kombination av placering/exponering som ger bäst kampanjresultat. Genom att använda fler än sex placeringar eller Advantage+-placeringar får annonsauktionen optimala indata för att effektivt beräkna en kampanjs leveransfördelning.
• Målgruppslikviditet: Annonsörer kan öka målgruppslikviditeten genom att välja en bred målgrupp eller genom att välja detaljerad inriktning med Advantage+, anpassad Advantage+-målgrupp eller Advantage+-lookalike för att låta våra system leverera annonser utanför den ursprungligen valda målgruppen om vi tror att det sannolikt förbättrar prestandan.
• Innehållslikviditet: Innehållslikviditeten ökar genom att tillhandahålla flera innehållskomponenter, som bilder och rubriker, och låta annonsauktionen avgöra den mest effektiva kombinationen. Annonsörer kan utforska lösningar för Advantage+-innehåll.

Maskininlärningsdrivna system sparar tid och kraft när du skapar kampanjer, hjälper dig att maximera likviditeten för det mest effektiva köpet och ger dig ny statistik.

Om du har frågor kan du kontakta supportexperterna för Meta, vårt särskilda supportteam för myndigheter, politiska och ideella organisationer.