Facebook机器学习是什么？它能用来做什么？首先你需要有个Facebook账号，现在，由小编从三个方面为您揭开疑惑 ：
一、什么是Facebook机器学习？
Facebook的机器学习功能可以帮助你的广告系列取得最佳表现。Facebook平台可以通过实时确定表现最佳的版位、预算分配以及广告系列的竞价，帮助你以更低的成本获得尽可能多的转化机会。
二、机器学习是如何运作的呢？
它会结合来自我们平台的数据和信号以及你提供的客户信息，分析预测哪些人群会采取期望的操作。可用的数据越多，我们“教”给模型的就越多，这样就能不断提升预测的精准度。预测的精准度越高，你便越有可能获得更出色的成效。 为了帮助你以更低的费用覆盖或获取客户，我们的投放系统需要具备灵活性，以便在所有版位投放广告，并以最佳方式管理你的预算分配。在设置广告系列时，建议启用广告系列预算优化并选择最低费用竞价选项，同时使用自动版位来在所有版位投放广告。
三、机器学习的运作模式是？
Facebook机器学习的运作模式有三种：广告系列预算优化、最低费用竞价策略、自动版位。
1.广告系列预算优化
广告系列预算优化：为广告系列设置一个总体预算，并让系统实时将预算分配给表现最好的广告组，从而优化各个广告组的预算分配。 广告系列预算优化是一种在广告系列层级优化预算分配的方式。这就意味着 Facebook会不间断地在广告系列中自动寻找实现成效的最佳机会’并实时分配预算以获得这些成效。
a.改善表现：
以相同的预算获得更多成效。美国的西班牙语有线电视公司Univision 通过使用广告系列预算优化功能，而不是在广告组层级手动调整预算，实现了单词应用安装费用降低多达33%的成绩，而且平均节省了30分钟的时间。
b.易于使用，节省时间：
减少手动追踪和管理预算的工作，从而在预算规划、设置和优化方面花费更少的时间。
c.改善投放:
如果各广告组包含重叠受众，则我们的系统在投放广告时会删除重叠受众。但是，如果广告系列预算优化开关按钮处于开启状态，则在出现重叠时，预算将转移到更具竞争力且机会更佳的广告组，从而减少投放不足的情况。
2.最低定价策略
最低费用竟价策略：花费最低的单次竞价金额去实现您期望的广告系列目标最大限度提高广告系列的价值。最低费用竞价策略允许我们的系统代您设置竞价,目标是为您获取费用最低的单次优化事件。 在此情况下使用最低费用竞价：
a.当你不确定竞价设为多少合适；
b.想花完全部预算时。
注意：在结合使用最低费用竞价和广告系列预算优化时，所有广告组必须针对同一事件进行优化 ！
3.自动版位
自动版位：在最有可能带来广告成效的版位中投放广告内容。 人工决定在哪个时间为哪个广告使用哪些版位很复杂会浪费时间和金钱。自动版位功能可让我们的广告投放系统帮您完成繁复的工作实时确定表现最佳的版位并动态地为这些机会分配更多预算。获得在 Facebook 旗下应用和服务中的多个版位覆盖更多受众的机会。与仅限Facebook 的版位相比，实现高达 7% 的覆盖人数增长。以更低的费用获取客户，从而提高您的投资回报。单次成效费用降幅高达 71%。
四、如何充分利用广告系列预算优化和自动版位？（可参考）
1.针对实际业务成效优化广告；
2.如果决定使用最低费用竞价选项，则所有广告组都应针对同一目标或事件进行优化；
3.便捷地将非 9:16 的动态消息创意自动转换为适合纵向或快拍环境的创意。可对快拍背景颜色进行简单编辑，以便灵活地掌控创意；
4.通过在广告组层级选择自动版位，先广泛定位受众并启用所有版位。
（本文内容根据网络资料整理和来自用户投稿，出于传递更多信息之目的，不代表本站其观点和立场。本站不具备任何原创保护和所有权，也不对其真实性、可靠性承担任何法律责任，特此声明！）
常见问答(FQAS)
什么是Facebook机器学习?
Facebook机器学习是指Facebook公司内部开展的机器学习研究与应用。Facebook在人工智能和机器学习领域投入了大量资源,开发出很多技术来优化和改进用户体验,例如新闻推荐、朋友推荐、图像识别等。
Facebook机器学习的研究方向有哪些?
Facebook机器学习的主要研究方向包括:用户特征学习、内容分析与推荐、图像识别与处理、语音识别与处理、自然语言处理等。这些技术广泛应用在Facebook平台的个人化服务、安全保护以及广告推荐等多个领域。
Facebook机器学习对用户具体有什么影响?
Facebook通过机器学习了解用户的个人习惯和喜好,可以针对每个用户进行个性化内容推荐,比如新闻推荐、好友推荐等。同时,机器学习也能识别和过滤用户不适宜或违法的内容,提高用户体验。但是,一些机密隐私信息被滥用也可能产生一定影响。
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