当前位置: 首页 > news >正文

米贸搜|Facebook在购物季使用的Meta广告投放流程

一、账户简化

当广告系列开始投放后,每个广告组都会经历一个初始的“机器学习阶段”。简化账户架构可以帮助AI系统更快获得广告主所需的成效。例如:

每周转化次数超过50次的广告组,其单次购物费用要低28%;成功结束机器学习阶段的广告组的单次获取费用要低19%

我们建议在执行整合操作并限制改动,从而简化你的广告账户:

1.寻找额外的整合机会,例如结合使用潜客开发和再英雄啊目标受众;2.限制你创建的广告组数量,确保每个广告组每周可以获得至少50次转化;3.优化转化量充足的事件;4.一次性完成多项重大修改,避免让广告组重启机器学习阶段。

Lele Sadoughi简化了其账户结构,将69个广告组缩减为15个,结果发现购买量增加了41%。

二、自动化

借助自动化工具,营销者可以紧跟不断变化的消费者行为,利用先进的AI模型来高效获得成效。例如:

端到端自动化,使用进阶赋能型智能购物广告时,广告花费回报提升32%;单个要素自动化,使用赋能型自定义受众时,单次成效费用降低13%

我们建议广告主可以选择让整个广告系列自动化,也可选择让预算、受众、创意或版位等单个广告系列要素自动化:

1.端到端自动化商家如果可以在预算、受众、创意和版位方面灵活做出决定,则可选择端到端自动化解决方案。端到端自动化解决方案包括进阶赋能型智能购物广告或进阶赋能型应用广告。

2.单个广告系列要素自动化广告主如果具有严格要求,因而灵活性有限,则可选择让单个要素自动化,这有助于忙于限制条件的同时提升营销效率。可以实现自动化的重要广告系列要素包括:

创意-进阶赋能型目录广告受众-赋能型自定义受众版位-进阶赋能型版位

跑鞋公司On认为他们在Meta的受众已经饱和。但进阶赋能型智能购物广告的帮助下,他们发现了新的顾客群体,且单次成效费用降低了60%。

三、创意差异化

不同的人购买同一款商品的原因各不相同,多元创意可以触达更多购物者,向他们传递与之相关的营销信息。例如:

营销效率提升32%;覆盖人数增加8%

我们建议制作多样化的素材,展示与受众更加相关的创意:

1.概念多元化确定消费者购买你商品的主要动机和障碍;围绕这些动机和障碍展示相应的优势和行动号召;从视觉上打造差异化创意方案;为花费较高的广告组添加新创意,并留意所触达的新受众。

2.格式多元化打造精彩Reels内容;与创作者携手打造合创广告(之前也称之为“品牌内容广告”)

台湾美容品牌Jealousness想在双十一大促期间提升品牌知名度和销量,并推动新顾客实现转化,为此,他们开展了一场多阶段的营销活动,向受众展示使用不同目标的视频广告(Video Ad)。采用这种做法后,该品牌获得了以下成效:购买意向提升4.5点,购买转化量提升10.8%。

四、数据质量

提高数据质量有助于品牌针对各种购物历程,更好地定位受众和开展成效衡量。

在Meta pixel像素代码的基础上结合使用转化API后,单次成效费用降低了13%;在Meta pixel像素代码的基础上结合使用转化API后,额外的归因购物事件量达19%

我们建议利用转化API充分提升数据质量:1.转化API入门指南直接集成使用转化API网关与合作伙伴合作:shopify、WooCommerce、Google跟踪代码管理器

2.优化转化API设置尽量优先使用最有助改善事件匹配质量的顾客信息参数(例如,经过散列处理的电子邮箱、IP地址、经过散列处理的电话号码)结合使用转化API和Meta Pixel像素代码确认你没有重复计算来自多个数据源的事件尽量缩短从事件发生到通过转化API发送事件之间的时间,确保数据新鲜度

雷朋(Ray-Ban)结合使用Meta Pixel像素代码和转化API来在顾客体验历程的所有阶段(从发现到购买)提升其广告表现,结果发现相比只使用Meta Pixel像素代码时,线上销量增长了10%,单次转化费用降低了7%。

五、成效验证

了解营销活动产生的真实影响有助于制定更有效的策略。

47%的营销主管表示,衡量和验证他们的营销工作是否行之有效是他们最关心的事情。

我们建议使用其他成效衡量方法来验证成效,更好地了解营销活动产生的影响:

1.使用转化提升调研的结果来改善跨营销渠道的成效衡量的准确性;2.利用营销组合模型来验证营销活动的价值;3.利用A/B测试来确定优胜策略并优化广告。

马来西亚服饰品牌Thousand Miles开展了转化提升调研,以测试结合使用转化API和Meta Pixel像素代码对其所有Facebook广告系列成效的影响。他们发现,结合使用这两种工具使得转化增量提升了24%,销量增量提升了25%。

相关文章:

米贸搜|Facebook在购物季使用的Meta广告投放流程

一、账户简化 当广告系列开始投放后,每个广告组都会经历一个初始的“机器学习阶段”。简化账户架构可以帮助AI系统更快获得广告主所需的成效。例如: 每周转化次数超过50次的广告组,其单次购物费用要低28%;成功结束机器学习阶段的…...

前端滚动组件分享

分享一个前端可视化常用的卡片列表滚动组件&#xff0c;常用于可视化项目左右两侧的卡片列表的滚动。效果如下图所示&#xff1a; 组件描述 当鼠标移入滚动区域时&#xff0c;滚动行为停止当鼠标再次离开时&#xff0c;滚动继续 源码展示 <template><div ref"…...

【linux开发工具】vim详解

&#x1f4d9; 作者简介 &#xff1a;RO-BERRY &#x1f4d7; 学习方向&#xff1a;致力于C、C、数据结构、TCP/IP、数据库等等一系列知识 &#x1f4d2; 日后方向 : 偏向于CPP开发以及大数据方向&#xff0c;欢迎各位关注&#xff0c;谢谢各位的支持 “学如逆水行舟&#xff0…...

Compose | UI组件(十四) | Navigation-Data - 页面导航传递数据

文章目录 前言传参流程实例说明普通方式传值定义接受参数格式定义接受参数类型获取参数传入参数传参和接受参数效果图 结合 ViewModel 传递参数定义ViewModel在 navigation 定义 ViewModel 实例&#xff0c;并且传入 LoginScreen传入输入框中的值&#xff0c;并且跳转传值获取值…...

部署一个在线OCR工具

效果 安装 1.拉取镜像 # 从 dockerhub pull docker pull mmmz/trwebocr:latest 2.运行容器 # 运行镜像 docker run -itd --rm -p 10058:8089 --name trwebocr mmmz/trwebocr:latest 使用 打开浏览器输入 http://192.168.168.110:10058/ 愉快滴使用吧...

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】01 introduction

1 生活中的计算机视觉 生活中的各种计算机视觉识别系统已经广泛地应用起来了。 2 计算机视觉与其他学科的关系 认知科学和神经科学是研究人类视觉系统的&#xff0c;如果能把人类视觉系统学习得更好&#xff0c;可以迁移到计算机视觉。是计算机视觉的理论基础。 算法、系统、框…...

maven依赖报错处理(或者maven怎么刷新都下载不了依赖)

maven依赖报错&#xff0c;或者不报错&#xff0c;但是怎么刷新maven都没反应&#xff0c;可以试一下以下操作 当下载jar的时候&#xff0c;如果断网&#xff0c;或者连接超时的时候&#xff0c;会自动在文件夹中创建一个名为*lastupdate的文件&#xff0c;当有了这个文件之后…...

[VulnHub靶机渗透] dpwwn: 1

&#x1f36c; 博主介绍&#x1f468;‍&#x1f393; 博主介绍&#xff1a;大家好&#xff0c;我是 hacker-routing &#xff0c;很高兴认识大家~ ✨主攻领域&#xff1a;【渗透领域】【应急响应】 【python】 【VulnHub靶场复现】【面试分析】 &#x1f389;点赞➕评论➕收藏…...

Android14音频进阶:MediaPlayerService如何启动AudioTrack 下篇(五十六)

简介: CSDN博客专家,专注Android/Linux系统,分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术,与大家一起成长! 优质专栏:Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】🚀 优质专栏:多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】🚀 人生格言: 人生从来没有捷径,只…...

Python基础篇_修饰符(Decorators)【下】

上一篇&#xff1a;Python基础篇_修饰符&#xff08;Decorators&#xff09;【中】property、<attribute_name>.setter、<attribute_name>.deleter、functools.lru_cache(maxsizeNone) Python基础篇_修饰符&#xff08;Decorators&#xff09;【下】 Python基础篇_…...

C#,十进制展开数(Decimal Expansion Number)的算法与源代码

1 十进制展开数 十进制展开数&#xff08;Decimal Expansion Number&#xff09;的计算公式&#xff1a; DEN n^3 - n - 1 The decimal expansion of a number is its representation in base -10 (i.e., in the decimal system). In this system, each "decimal place…...

Vue3快速上手(一)使用vite创建项目

一、准备 在此之前&#xff0c;你的电脑&#xff0c;需要安装node.js,我这边v18.19.0 wangdymb 2024code % node -v v18.19.0二、创建 执行npm create vuelatest命令即可使用vite创建vue3项目 有的同学可能卡主不动&#xff0c;可能是npm的registry设置的问题 先看下&#x…...

使用navicat导出mysql离线数据后,再导入doris的方案

一、背景 doris本身是支持直接从mysql中同步数据的&#xff0c;但有时候&#xff0c;客户不允许我们使用doris直连mysql&#xff0c;此时就需要客户配合将mysql中的数据手工导出成离线文件&#xff0c;我们再导入到doris中 二、环境 doris 1.2 三、方案 doris支持多种导入…...

re:从0开始的CSS学习之路 1. CSS语法规则

0. 写在前面 现在大模型卷的飞起&#xff0c;感觉做页面的活可能以后就不需要人来做了&#xff0c;不知道现在还有没有学前端的必要。。。 1. HTML和CSS结合的三种方式 在HTML中&#xff0c;我们强调HTML并不关心显示样式&#xff0c;样式是CSS的工作&#xff0c;现在就轮到C…...

npm install express -g报错或一直卡着,亲测可解决

问题描述&#xff1a; 最近学习vue3前端框架&#xff0c;安装Node.js之后&#xff0c;在测试是否可行时&#xff0c;cmd窗口执行了&#xff1a;npm install express -g&#xff0c;发现如下图所示一直卡着不动&#xff0c;最后还报错了&#xff0c;网上找了好久&#xff0c;各…...

机器学习11-前馈神经网络识别手写数字1.0

在这个示例中&#xff0c;使用的神经网络是一个简单的全连接前馈神经网络&#xff0c;也称为多层感知器&#xff08;Multilayer Perceptron&#xff0c;MLP&#xff09;。这个神经网络由几个关键组件构成&#xff1a; 1. 输入层 输入层接收输入数据&#xff0c;这里是一个 28x…...

vscode wsl远程连接 权限问题

问题描述&#xff1a;执行命令时遇到Operation not permitted 和 Permission denied问题&#xff0c;是有关ip地址和创建文件的权限问题&#xff0c;参考网络上更改wsl.conf文件等方法均无法解决&#xff0c;只能加sudo来解决...

VED-eBPF:一款基于eBPF的内核利用和Rootkit检测工具

关于VED-eBPF VED-eBPF是一款功能强大的内核漏洞利用和Rootkit检测工具&#xff0c;该工具基于eBPF技术实现其功能&#xff0c;可以实现Linux操作系统运行时内核安全监控和漏洞利用检测。 eBPF是一个内核内虚拟机&#xff0c;它允许我们直接在内核中执行代码&#xff0c;而无…...

配置ARM交叉编译工具的通用步骤

ARM交叉编译工具是用于编译在ARM架构上运行的代码的工具。这些工具允许开发者在一种架构&#xff08;通常是x86或x64&#xff09;上编写和编译代码&#xff0c;然后将其移植到ARM架构上运行。 ARM交叉编译工具链通常包括编译器、链接器、调试器和其他必要的工具&#xff0c;用…...

相机图像质量研究(5)常见问题总结:光学结构对成像的影响--景深

系列文章目录 相机图像质量研究(1)Camera成像流程介绍 相机图像质量研究(2)ISP专用平台调优介绍 相机图像质量研究(3)图像质量测试介绍 相机图像质量研究(4)常见问题总结&#xff1a;光学结构对成像的影响--焦距 相机图像质量研究(5)常见问题总结&#xff1a;光学结构对成…...

论文被吐槽逻辑乱?,有哪些真正实测靠谱的的降AI率平台推荐?

毕业论文降AI率&#xff0c;优先选语义重构 逻辑优化 去AI痕迹的工具&#xff0c;免费与付费结合更高效。下面按中文、英文、免费/付费分类推荐&#xff0c;附实测效果与适用场景。 一、中文论文降重工具&#xff08;最常用&#xff09; 1. 千笔AI&#xff08;综合全能首选&a…...

数值分析实战指南:北航研究生大作业解析与代码实现

1. 数值分析大作业的核心价值 第一次接触北航研究生数值分析大作业时&#xff0c;我和大多数同学一样感到无从下手。直到在实验室熬了三个通宵后&#xff0c;我才真正明白这份作业的独特价值——它完美架起了理论与实践的桥梁。这份大作业最精妙之处在于&#xff0c;它不仅仅是…...

eXoCAN:轻量级汽车电子CAN协议栈设计与实践

1. eXoCAN库概述&#xff1a;面向嵌入式汽车电子的轻量级CAN协议栈eXoCAN是一个专为资源受限嵌入式系统设计的轻量级、可移植CAN&#xff08;Controller Area Network&#xff09;驱动框架。其名称“eXoCAN”源自“eXtensible Open CAN”&#xff0c;强调其开放性、可扩展性与硬…...

Swin2SR权限控制系统搭建:从小白到部署的完整实战教程

Swin2SR权限控制系统搭建&#xff1a;从小白到部署的完整实战教程 1. 引言&#xff1a;从个人工具到团队服务的转变 你刚刚体验了Swin2SR的强大&#xff0c;一张模糊的老照片&#xff0c;几秒钟就变得清晰锐利&#xff0c;那种感觉就像给图片做了一次“数字近视手术”。但很快…...

vim-test 支持的 50+ 测试框架全览:从 JavaScript 到 Rust 的完整支持

vim-test 支持的 50 测试框架全览&#xff1a;从 JavaScript 到 Rust 的完整支持 【免费下载链接】vim-test Run your tests at the speed of thought 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vim-test vim-test 是一款让开发者以思维速度运行测试的 Vim 插件&…...

UI-TARS-desktop效果实测:内置Qwen3-4B模型响应速度有多快

UI-TARS-desktop效果实测&#xff1a;内置Qwen3-4B模型响应速度有多快 在当今AI应用日益普及的背景下&#xff0c;响应速度已成为衡量模型实用性的关键指标。本文将带您实测UI-TARS-desktop内置的Qwen3-4B-Instruct-2507模型在实际使用中的响应表现&#xff0c;通过多场景测试…...

动态对抗Zygisk-IL2CppDumper:Unity游戏安全新策略

1. 认识Zygisk-IL2CppDumper的攻击原理 如果你开发过Unity游戏&#xff0c;一定对IL2CPP不陌生。这是Unity官方推荐的脚本后端&#xff0c;它把C#代码转换成C代码再编译为本地机器码&#xff0c;相比Mono模式确实安全不少。但最近一年&#xff0c;一个叫Zygisk-IL2CppDumper的工…...

SenseVoice Small多语言语音识别指南:中英粤日韩自动混合识别实操

SenseVoice Small多语言语音识别指南&#xff1a;中英粤日韩自动混合识别实操 1. 项目概述&#xff1a;极速语音转文字解决方案 SenseVoice Small是阿里通义千问推出的轻量级语音识别模型&#xff0c;专门针对多语言语音转文字场景优化。本项目基于该模型构建了一套高性能的语…...

保姆级教程:手把手教你为Jetson Orin Nano刷入R36.4.4系统(从下载到开机)

从零开始&#xff1a;Jetson Orin Nano开发者套件系统刷入全流程实战指南 当你第一次拿到NVIDIA Jetson Orin Nano开发者套件时&#xff0c;那种兴奋感可能很快会被"我该如何开始"的困惑所取代。这款性能强大的边缘计算设备确实令人着迷&#xff0c;但如果没有正确的…...

从LTE到5G-Advanced:载波聚合(CA)技术演进全解析与网络工程师调试指南

从LTE到5G-Advanced&#xff1a;载波聚合技术深度演进与实战调试手册 当你在凌晨三点的基站机房盯着屏幕上跳动的KPI指标&#xff0c;突然发现某个5G小区下行速率始终无法突破800Mbps——这很可能是一个典型的载波聚合配置问题。作为网络优化工程师&#xff0c;我们每天都在与这…...