Facebook机器学习是什么？能干嘛？

Facebook机器学习是什么？它能用来做什么？

下面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。

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常见问答(FQAS)

机器学习是一门在计算机科学中使用数据来编写程序的方法,能够找出数据中的模式以用于预测未知结果。它允许计算机程序学习而无需明确编程。

Facebook使用机器学习来个性化用户体验,例如根据用户的兴趣和喜好推荐内容。它还使用机器学习来检测和删除不适当的内容,以及为广告客户提供目标用户。

机器学习可以用数据帮助计算机学习与人类一样的任务,例如识别图片或语音中的概念。然而,目前机器学习的应用还没有人类的常识和多重任务能力。它更擅长特定的预测任务。

是的,机器学习更广泛,深度学习是机器学习的一个分支。深度学习使用神经网络学习表示形式,这在一定程度上模仿人脑神经网络。它特别适用于处理结构化和非结构化数据,例如图像和语音识别。