Lezione dal corso Facebook Ads set-up: impostare le campagne Meta
Capiamo ora come funziona la fase di apprendimento.
La fase di apprendimento si basa fondamentalmente su tre step.
Il primo step è la raccolta dei dati.
Come abbiamo visto in precedenza, L'algoritmo raccoglie tutti quei dati interessanti per andare a valutare effettivamente le performance di un annuncio.
Quindi, come gli gli utenti interagiscono con l'annuncio, quali sono i formati più più performanti? Quali sono le dinamiche di interazione più performanti? C'è poi un'ottimizzazione dinamica.
Quindi, come abbiamo visto in precedenza, L'algoritmo andrà a sperimentare diverse combinazioni un targeting con una creatività e un budget differente.
Quindi andrà a valutare una una spinta di budget in determinate fasce orarie o una spinta di budget in su determinate creatività o su determinate audience per capire effettivamente quale sia il mix perfetto di questi elementi e poi c'è la fase di stabilizzazione.
Quindi, una volta raccolti i dati a sufficienza per comprendere qual è l'efficienza migliore, l'algoritmo si stabilizza.
Significa che ha raccolto le informazioni, ha raccolto le conversioni.
Le cinquanta conversioni di cui parlavamo in precedenza inizierà ad essere molto più stabile.
È estremamente importante la stabilità dell'algoritmo, perché la stabilità dell'algoritmo ci permette di massimizzare le performance delle campagne.
Un algoritmo stabile ci permette di scalare velocemente le conversioni, così come il budget che vogliamo spendere.
All'interno delle campagne abbiamo due best practice uno è la stabilità evitare modifiche frequenti durante la fase abbiamo visto prima si può scalare il budget tendenzialmente anche in fase di, ma evitiamo magari di fare eccessive modifiche sugli annunci.
Quindi nel momento in cui creiamo un annuncio, cerchiamo di crearlo perfetto in modo tale da evitare magari di dover cambiare in corso d'opera.
Quindi con la difesa attiva un testo, un link, un nene.
Cerchiamo di dargli questa Beda, poi il budget.
Dobbiamo allocare un budget sufficiente per mettere, per permettere all'algoritmo di raccogliere dati quello che dicevamo prima più budget diamo a disposizione all'algoritmo più veloce sarà l'apprendimento da parte dell'algoritmo stesso, quindi riuscirà velocemente a raccogliere dati, a raccogliere le cinquanta nuove versioni affinché riesca ad uscire dal velocemente.
Il rischio contrario quale potrebbe essere quello che l'algoritmo dopo sette, otto nove giorni non riesca ad uscire dalla learning.
Quindi non riusciamo ad avere efficienza nelle campagne.
Questo non significa che poi le campagne non non deliberano, non girano, le campagne continueranno a girare, continueranno ad essere viste e continueranno a generare conversioni ma chiaramente non possiamo essere sicuri.
Non possiamo dire di avere una un'efficienza ottimale delle campagne stesse, quindi è un elemento.
Comunque la fase di, quindi quella ba- bollino giallo che vedete a fianco alle A s è estremamente importante da tenere in considerazione per avere la massima efficienza delle campagne e dei vostri annunci.
Piccolo preambolo
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