自動最佳化
由於變更目標設定及出價金額,將導致出價環境產生變化,因此系統必須因應新的環境重新進行學習。
同時,為了防止投遞量突然增加的狀況發生,系統可能會於重新學習的初期減少廣告投遞量。
※學習是指,為了讓轉換或下載等項目能達到最佳化,系統會進行機器學習以評估出最適當的出價金額。
(2020/08/12 更新)
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當用戶在廣告群組內將出價金額的設定方法由手動出價變更為自動出價時,系統將會依據該廣告群組過去的數據進行最佳化。
若在廣告群組內針對目標受眾以手動出價投遞廣告後,希望將該廣告群組變更為以不鎖定投遞目標的方式自動出價投遞廣告,系統可能會在重新完成學習前,以過去的數據作為優先參考數值。
此外,若該廣告群組過去投遞廣告的數據不足(點擊數、轉換數不足等),或數值不佳(所累積的數據不適用於自動最佳化的學習)時,系統將必須重新進行學習。
於上述情況時,系統重新學習所需要的時間與用戶建立新廣告群組所需花費的時間並無太大的差異。
(2020/08/12 更新)
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