Người đăng: Thu Trang   Ngày: 06/03/2020   Lượt xem: 118
Quảng cáo Tiktok: Giai đoạn máy học khi nào kết thúc? Và làm cách để xác định 1 nhóm qc đã vượt qua giai đoạn máy học hay chưa? Đây có thể là băn khoăn lớn nhất với A/e đang chạy quảng cáo Tiktok phải không nào?

Mấy ngày gần đây, mình nhận được khá nhiều câu hỏi liên quan đến giai đoạn máy học và làm cách nào xác định được 1 nhóm quảng cáo đã trải qua giai đoạn đó?
 
 
Hoặc các câu hỏi như:

"A ơi làm sao để nhóm qc ổn định? E cần điều chỉnh gì cho nhóm qc đó?"
"Hôm qua e thấy nó ra đc 5 chuyển đổi, nay e tăng giá thầu lên cao nhưng sao không ra được chuyên đổi nào????
 
Sau khi các bạn hiểu rõ Giai đoạn máy học của tiktok thì các bạn cũng sẽ trả lời được các câu hỏi trên
 

Vậy Giai đoạn máy học tiktok là gì?

 
Giai đoạn máy học là giai đoạn bắt đầu phân phối quảng cáo, trong đó hệ thống liên tục khám phá các khách hàng mới để giúp nhóm quảng cáo tiếp cận đối tượng phù hợp nhất. Đây là một phần quan trọng của quá trình phân phối quảng cáo vì dữ liệu trong giai đoạn này được sử dụng để đào tạo hệ thống nhằm giúp tối ưu hóa phân phối tốt hơn và cung cấp hiệu suất tốt nhất.
 
Trong giai đoạn này, CPA có thể dao động, nhưng sẽ ổn định hơn khi dữ liệu học tập được tích lũy. Theo phân tích thông thường nhóm quảng cáo có thể mong đợi CPA ổn định sau khi đạt được 50 chuyển đổi. Nhóm quảng cáo sẽ vượt qua giai đoạn học tập vào khoảng thời gian này.
 

Làm cách nào để xác định liệu một nhóm quảng cáo đã vượt qua giai đoạn máy học chưa?

 
Đạt được 50 chuyển đổi là chỉ số quan trọng nhất để vượt qua giai đoạn máy học.
 
Nếu một nhóm quảng cáo cảm thấy khó có được ít nhất 20 chuyển đổi trong vòng 10 ngày đầu tiên, có khả năng cao nhóm này sẽ không vượt qua giai đoạn máy học.
 
Sau đó, nhà quảng cáo có tùy chọn tối ưu hóa quảng cáo, mở rộng đối tượng mục tiêu của họ hoặc tăng ngân sách / giá thầu để thử lại.
 
Về việc điều chỉnh nhóm quảng cáo của bạn trong giai đoạn tìm hiểu
 
Nhà quảng cáo không nên thực hiện bất kỳ điều chỉnh nào có thể có tác động tiêu cực đến việc tích lũy dữ liệu (ví dụ: giảm giá thầu hoặc ngân sách, xóa quảng cáo hoặc thu hẹp đối tượng mục tiêu) trong giai đoạn tìm hiểu.
 
 
Nếu hiệu suất phân phối thấp hơn nhiều so với kỳ vọng trong giai đoạn tìm hiểu, nhà quảng cáo có thể cố gắng tăng giá thầu, tối ưu hóa quảng cáo hoặc mở rộng đối tượng mục tiêu.
 
Nếu hiệu suất CPA thấp hơn nhiều so với kỳ vọng trong giai đoạn tìm hiểu, đề xuất nhà quảng cáo không nên thực hiện bất kỳ điều chỉnh nào cho đến khi đạt được ít nhất 20 chuyển đổi. Xin lưu ý rằng mọi điều chỉnh không phù hợp trong giai đoạn máy học có thể ảnh hưởng đến khả năng khám phá của hệ thống, điều này có thể gây ra biến động hơn nữa trong ước tính và CPA.
 
Phân tích lịch sử cho thấy rằng, các nhà quảng cáo thường xuyên điều chỉnh quảng cáo có khả năng không vượt qua được giai đoạn máy học. Các nhà quảng cáo được khuyến nghị tối ưu hóa nhóm quảng cáo ban đầu trước khi thử lại để vượt qua giai đoạn máy học.
 
Hy vọng nội dung trên giúp A/e có thêm kiến thức để hiểu rõ hơn Giai đoạn máy học và tối ưu hóa quảng cáo Tiktok của mình!
 
(Fb Nguyen The Huy)
(1 ratings)

Tags: máy học, giai đoạn, tiktok, machine learning, kết thúc