О процессах обучения алгоритма Facebook Ads

Глобальная социальная сеть Facebook развивается и постепенно начинает отказываться от подробного таргетинга. Большую часть работы выполняют алгоритмы, а именно – выбор подходящей аудитории посредством использования машинного обучения.

18 января 2022 года произошло масштабное обновление, в которое вошло удаление части настроек рекламы и оптимизация запуска кампаний. То есть, уровень эффективности и результат рекламных интеграций в Фейсбуке будет сильнее зависеть от того, какими будут итоги обучения платформы подбора целевой аудитории.

При запуске рекламы социальная сеть предлагает ее к показу для разных пользователей. Это зависит от настроек таргетинга, а также от целей, которые компания определила для себя. Открывается доступ к объявлению, по ссылке можно перейти на сайт или загрузить приложение. Продвижение в FB устроено таким образом, что какая-то доля целевой аудитории после просмотра сообщения покидает страницу, другая может отказаться совершать транзакции на этапе регистрации. Но при грамотной настройке всегда останется часть органичных пользователей, которая выполнит поставленные в ходе кампании задачи.

Facebook анализирует показатели в процессе, выделяя наиболее подходящую группу, совершающую целевые действия. На основе этих данных вычисляется лояльная аудитория (еще ее можно назвать “ядром” ЦА бренда), с учетом интересов и активности на интернет-ресурсе. Проще говоря, реклама предоставляется тем посетителям, параметры которых схожи с клиентами, выполнившими конверсию (взаимодействие с компанией).

Подробнее о программе

Facebook Ads представляет собой достаточно известную среди представителей бизнес-индустрии площадку для продвижения бренда (продукта). В нее входит широкий функционал, благодаря которому можно управлять таргетингом и плейсментом. На этой платформе дают объявления не только для социального медиа Facebook, но и для других приложений корпорации (Messenger, Instagram), включая рекламную сеть Audience Network.

Чтобы алгоритмы Фейсбука успешно прошли обучение и демонстрировали пользователям только релевантные объявления, необходимо выгрузить информацию с сайта заказчика: для этого воспользуйтесь пикселем. Создать его можно, перейдя в настройки рекламной кампании.

Такой код, разработанный в JavaScript, осуществляет анализ пользовательской активности. Пиксель выполняет передачу данных в Facebook, чтобы улучшить эффективность РК и получить информацию об аудитории (чтобы провести ретаргетинг). Функция доступна в кабинете заказчика в соцсети, а на сайте компании она публикуется с тегами <head>, </head>. Новые аккаунты могут получить pixel, создавая объявления. Кроме того, он доступен в персональном кабинете в Events Manager.

Давайте рассмотрим, как же сформировать пиксель. В программе Ads Manager открываем новую рекламную кампанию, заполняем необходимые данные и кликаем кнопку “Дальше”. Во вкладке “Пиксель” выбираем “Создать”. После этого во всплывающем окне следует перейти к пункту “Создать вручную”. Скрипт, который выбьет система, нужно сохранить в текстовом редакторе.

Публикация результата на сайте возможна в четырех вариантах:

Плагины на CMS: наиболее удобно для интернет-ресурсов на движках.
Собственноручно разработанные сайты предполагают взаимодействие с файловым менеджером, код печатается с помощью тега <head>.
Во вкладке Google Tag Manager.
Ввод ID при разработке потока в процедурном программировании.

При выборе лендинга в партнерской программе скрипты добавляются внутри веб-страницы. Создавая трафик на оффер, CPA-сетка будет спрашивать об источнике и его коде пикселя.

Как обучается Facebook Ads

Для начала заказчик объявления в социальной сети должен определиться с целями для своей РК. Выбор будет влиять на 4 основных составляющих:

Места публикации рекламных материалов. Некоторые цели имеют ограниченный список плейсмента.
Аудитория для показа рекламы и уровень ее лояльности к бренду.
Способы оптимизации объявлений. Алгоритм Фейсбука будет адаптировать ваши данные под цель, тем самым увеличивая охват.
Финальный результат и эффективность мероприятий по продвижению.

Неправильно ответив на вопрос: “Чего я жду от этой рекламной кампании?”, специалист обречен на провал.

Facebook Ads на машинном обучении анализирует группы рекламы: в этот момент охват, цена взаимодействия, показы могут быть нестабильными, меняя показатели. Но когда количество мероприятий в ходе РК превышает пятьдесят в неделю, результаты постепенно выравниваются. Таким образом, можно увидеть, что обучение алгоритма подстроилось под текущие объемы, и теперь он будет выдавать заказчику наиболее лояльную к бренду аудиторию. Функция “Статус показа” демонстрирует текущий этап кампании. Процесс обучения можно восстановить. Для начала приостановите операции, связанные с РК, а потом продолжите их спустя семь дней. Специалист может править программу и до момента окончания фазы оптимизации.

Обновление алгоритма возможно также когда:

редактируется поток;
меняются места публикации объявления;
идет редактирование или добавление контента;
стратегия ставок переформатируется;
бюджет или ставка трансформируются в другие результаты.

Заключение

Чтобы достичь успеха, продвигая свой бренд в социальных сетях через Facebook Ads, необходимо правильно определить цель рекламной кампании, сформировать адекватные рамки для таргетинга, а также не править систему, когда происходит обучение алгоритмов. Для определения оптимального подхода к рекламированию, рекомендуется протестировать разные методы и инструменты. Оценивайте статус группы объявлений и ориентируйтесь на свою целевую аудиторию.