Cách giảm CPA của quảng cáo trong giai đoạn máy học Facebook

     Bài viết dưới đây do NextCRMPhan mem CRM  đã sưu tầm được về cách giảm CPA của quảng cáo trong giai đoạn máy học của Facebook và từ đó là tăng hiệu quả của chiến dịch tốt nhất.

I. Tổng quan

Hệ thống phân phối quảng cáo của Meta sử dụng công nghệ máy học để tối ưu hóa kết quả của bạn. Mỗi khi một trong các quảng cáo của bạn hiển thị, hệ thống phân phối sẽ tìm hiểu thêm về đối tượng phù hợp nhất để nhắm mục tiêu, thời điểm trong ngày để hiển thị quảng cáo, các vị trí quảng cáo và nội dung tốt nhất để sử dụng. Càng hiển thị nhiều quảng cáo thì hệ thống càng có khả năng tối ưu hóa hiệu quả quảng cáo tốt hơn.

Trong giai đoạn máy học, hệ thống phân phối sẽ khám phá cách tốt nhất để phân phối nhóm quảng cáo – tích cực thử các đối tượng, vị trí quảng cáo khác nhau và nhiều yếu tố nữa – do đó, hiệu quả chưa ổn định. Giai đoạn máy học diễn ra khi bạn tạo nhóm quảng cáo mới hoặc thực hiện chỉnh sửa quan trọng đối với quảng cáo/nhóm quảng cáo hiện có.

Cách giảm CPA của quảng cáo trong giai đoạn máy học Facebook

Kết thúc giai đoạn máy học

Nhóm quảng cáo kết thúc giai đoạn máy học ngay khi hiệu quả của nhóm ổn định. Hiệu quả thường ổn định sau khi một nhóm quảng cáo nhận được khoảng 50 sự kiện tối ưu hóa trong khoảng thời gian 7 ngày. Nếu nhóm quảng cáo của bạn không nhận đủ các sự kiện tối ưu hóa để kết thúc giai đoạn máy học (hoặc nếu hệ thống phân phối dự đoán rằng sẽ không nhận đủ các sự kiện tối ưu hóa trong tương lai).

II. Tác động của máy học tới quảng cáo Facebook

Trong giai đoạn máy học, hệ thống vẫn chưa tối ưu hoá tính năng phân phối quảng cáo, dẫn đến nhóm quảng cáo kém ổn định và CPA (Chi phí cho mỗi hành động) thường cao hơn. Các đồ thị này minh họa tác động của giai đoạn máy học đối với CPA.

Việc chi tiêu ngân sách ít hơn trong giai đoạn máy học thường dẫn đến chi tiêu nhiều hơn cho hiệu quả ổn định và CPA giảm. So với nhà quảng cáo chi tiêu ~80% trong giai đoạn máy học (thập phân vị thứ 6), nhà quảng cáo chi tiêu ~20% trong giai đoạn máy học (thập phân vị thứ 2) sẽ thấy lượt chuyển đổi tăng 17% và CPA giảm 15%.*

Vì vậy, các nhà quảng cáo nên tránh những hành vi khiến nhóm quảng cáo không thể kết thúc giai đoạn máy học. Nếu bạn đang chi hơn 20% ngân sách trong giai đoạn máy học hoặc các nhóm quảng cáo của bạn có trạng thái “Chưa hoàn tất giai đoạn máy học”, hãy xem những đề xuất bên dưới.

Cách giảm CPA của quảng cáo trong giai đoạn máy học Facebook

III. Cách để tối ưu chi phí và hiệu quả trong giai đoạn máy họ

1. Tránh các chỉnh sửa quan trọng

Để giảm chi tiêu trong giai đoạn Machine Learning, hãy tránh chỉnh sửa nhóm quảng cáo hoặc quảng cáo cho đến khi kết thúc giai đoạn máy học. Điều này đảm bảo quyết định tối ưu hóa của bạn sẽ dựa trên những kết quả cho thấy rõ hơn hiệu quả trong tương lai. Nếu bạn cần thực hiện nhiều chỉnh sửa, hãy gói gọn tất cả trong một lần để đảm bảo  chỉ bắt đầu lại một lần.

Tối ưu hóa thủ công (chỉnh sửa) là nguyên nhân hàng đầu khiến các nhóm quảng cáo không kết thúc giai đoạn máy học. Một số chỉnh sửa nhất định đối với chiến dịch, nhóm quảng cáo và quảng cáo sẽ đặt lại. Sau đây là những chỉnh sửa sẽ khiến một nhóm quảng cáo bắt đầu lại giai đoạn máy học:

Chiến dịch

– Ngân sách (tùy vào mức độ chỉnh sửa) – Giá thầu (tùy vào mức độ chỉnh sửa)

– Chiến lược giá thầu

Xem thêm:  Phần mềm quản lý kinh doanh

Quảng cáo

– Bất kỳ thay đổi nào Nhóm quảng cáo

– Nhắm mục tiêu

– Vị trí quảng cáo

– Sự kiện tối ưu hóa

– Thêm nội dung mới

– Chiến lược giá thầu

– Giá thầu (tùy vào mức độ chỉnh sửa)

– Ngân sách (tùy vào mức độ chỉnh sửa) – Tạm dừng hơn 7 ngày

Ví dụ: nếu bạn tăng ngân sách từ $100 lên $101, việc này khó có thể khiến một hay nhiều nhóm quảng cáo phải bắt đầu lại giai đoạn máy học. Tuy nhiên, nếu bạn thay đổi ngân sách từ $100 thành $1000 thì một hoặc nhiều nhóm quảng cáo có thể sẽ phải bắt đầu lại giai đoạn máy học.

2. Tránh có quá nhiều nhóm quảng cáo

Số lượng nhóm quảng cáo cao là một nguyên nhân hàng đầu khác khiến nhóm quảng cáo không kết thúc giai đoạn máy học. Giải pháp đề xuất là đơn giản hóa cấu trúc tài khoản bằng cách hợp nhất các nhóm quảng cáo. Khi hợp nhất các nhóm quảng cáo, nhà quảng cáo cũng đồng thời hợp nhất các giai đoạn máy học của quảng cáo.

– Thay vì tạo nhiều nhóm quảng cáo để quảng bá cho nhiều khu vực địa lý nhỏ, hãy kết hợp các nhóm quảng cáo tương tự để số lượng nhóm ít đi nhưng quy mô nhóm tăng thêm. Bạn cũng có thể sử dụng mục tiêu lưu lượng khách đến cửa hàng.

– Nếu tạo nhiều nhóm quảng cáo cho các vị trí quảng cáo khác nhau, hãy sử dụng vị trí quảng cáo tự động cùng cơ chế tùy chỉnh tài sản (Tự động tìm vị trí quảng cáo hiệu quả nhất)

– Thay vì tạo nhiều quảng cáo hoặc nhóm quảng cáo cho các ngôn ngữ khác nhau, hãy đặt nhiều ngôn ngữ trong một nhóm quảng cáo. Bằng cách này, quảng cáo sẽ tự động hiển thị bằng ngôn ngữ phù hợp với đối tượng tiếp cận.

3. Tránh số lượng chuyển đổi thấp và các thiết lập bị giới hạn

– Tránh chạy quảng cáo ngân sách thấp: Do nhóm quảng cáo cần khoảng 50 sự kiện tối ưu hóa trong thời gian 7 ngày để kết thúc giai đoạn Machine Learning, nên nhóm phải có đủ ngân sách để có được khoảng 50 sự kiện tối ưu hóa trong vòng 7 ngày.

– Tránh đặt giá thầu thấp: Nếu bạn đang sử dụng giới hạn giá thầu, chi phí mục tiêu, giới hạn chi phí hoặc phương thức tối ưu hóa giá trị có ROAS (Lợi nhuận thu về trên chi phí) tối thiểu và điều này hạn chế không cho nhóm quảng cáo nhận khoảng 50 lượt chuyển đổi trong thời gian 7 ngày, nhóm quảng cáo đó có thể không kết thúc được giai đoạn máy học.

– Tránh quy mô đối tượng nhỏ: Quy mô đối tượng lớn hơn sẽ tăng khả năng tạo ra đủ lượt chuyển đổi để một nhóm quảng cáo kết thúc giai đoạn máy học.

– Tránh sự kiện chuyển đổi không thường xuyên: Nếu sự kiện chuyển đổi diễn ra dưới 50 lần mỗi tuần, hãy xem xét tối ưu hóa cho sự kiện xảy ra thường xuyên hơn. Chẳng hạn như nếu bạn nhận được dưới 50 sự kiện mua hàng mỗi tuần, hãy xem xét tối ưu hóa cho sự kiện thêm vào giỏ hàng. Lưu ý: Nhóm quảng cáo có khoảng thời gian chuyển đổi lâu hơn cần thêm thời gian để kết thúc giai đoạn ML.

Mặc dù điều quan trọng là tránh những hành vi khiến nhóm quảng cáo không thể kết thúc giai đoạn máy học, nhưng bạn không nên cố tránh hoàn toàn giai đoạn này. Bạn cần thử nghiệm nội dung và chiến lược marketing mới để cải thiện hiệu quả theo thời gian.

Xem thêm: Startup bắt đầu từ sự “đổ vỡ” để thành công

Cách giảm CPA của quảng cáo trong giai đoạn máy học Facebook

4. Một số câu hỏi thường gặp về giai đoạn máy học

– Quá trình “học” ban đầu thường kéo dài bao lâu đối với nhóm quảng cáo sử dụng tính năng tối ưu hóa ngân sách chiến dịch? Sẽ cần một khoảng thời gian tương đương với ngân sách nhóm quảng cáo.

– Trong quá trình phân bổ ngân sách, tính năng tối ưu hóa ngân sách chiến dịch có khiến nhóm quảng cáo phải bắt đầu lại giai đoạn máy học không? Không, những nhóm quảng cáo trong chiến dịch sẽ không bắt đầu lại giai đoạn máy học trong quá trình phân bổ ngân sách.

– Việc thực hiện một chỉnh sửa quan trọng đối với một nhóm quảng cáo (nghĩa là chỉnh sửa được thực hiện ở cấp độ nhóm quảng cáo) có khiến các nhóm quảng cáo khác trong cùng chiến dịch phải bắt đầu lại giai đoạn máy học không? Không. Khi chỉnh sửa được thực hiện ở cấp độ nhóm quảng cáo, các nhóm quảng cáo khác trong cùng chiến dịch sẽ không bắt đầu lại giai đoạn máy học.

– Nếu tôi thêm nhóm quảng cáo mới vào chiến dịch thì các nhóm quảng cáo còn lại có bắt đầu lại giai đoạn máy học không? Không. Khi bạn thêm nhóm quảng cáo vào chiến dịch sử dụng tính năng tối ưu hóa ngân sách, các nhóm quảng cáo khác trong chiến dịch này sẽ không bắt đầu lại giai đoạn máy học.

Bài viết liên quan: Tắt ngay quảng cáo FB nếu bạn chưa biết những điều này!

Nguồn sưu tầm

Rate this post

BÀI VIẾT LIÊN QUAN
BÀI VIẾT LIÊN QUAN

BÀI VIẾT LIÊN QUAN
CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM