國內很多做游戲出海的小伙伴，日思夜想的就是提高游戲的ROI，想要每一塊錢都花在最有價值的Facebook廣告展示上。可是理想是美好的，現實是骨感的。往往歷盡艱辛，ROI卻不升反降，錢花了一大把，效果沒看見多少。下面由小編來幫你總結了Facebook廣告投放的精華內容，希望幫您更好的優化您的Facebook廣告。

一、如何提高Facebook廣告ROI

在Facebook看來，提升ROI的核心在于廣告效率廣告效率 = 靈活性 X 信號靈活性是指讓Facebook廣告系統能夠選擇最有價值的廣告展示機會和最有可能表現最好的素材，及時的傳遞給適合的Facebook廣告受眾。簡單來說三個關鍵詞，展示（Facebook廣告版位在哪里），Facebook受眾（誰能看見），Facebook廣告競價&預算（多少錢）。

信號是Facebook機器學習模型用來做出決策（是否會有轉化）的行為模型。兩個關鍵詞，轉化（用戶是否跟廣告做了互動）、事件（優化的行為及頻率）如果讓我們的系統有適當的靈活性去學習你們最在意的結果（信號數據），我們才能根據數據來預測適合向什么樣的人群推進你的游戲。

反之，如果限制靈活性和信號數據，廣告系統將縮小能接觸到的受眾范圍。

二、Facebook機器學習對于廣告效率的影響

剛剛我們提到了“學習”？是的，Facebook機器也要學習！在Facebook機器學習階段（learning phase），Facebook投放系統在尋找最有可能在你的廣告上采取行動（estimated action rate) 的人群來進行優化。

那么在Facebook機器學習階段會發生什么事呢？

在Facebook機器學習初期數據波動會比較大，但是隨著系統有越來越多的轉化數據，系統預測Facebook廣告采取行動數據（estimated action rate)會越來越準確。需要特別注意的是，只有在7天內獲得50個轉化的數據，Facebook系統才能完成學習階段。

重要提示！以下任何的操作，都可能導致你無法有效的完成Facebook學習階段：

1、有多個Facebook廣告賬戶同時使用同樣的受眾定位

2、復制表現已經在下降的Facebook廣告系列，然后重新再開啟

3、在不同的Facebook廣告系列中用同樣的Facebook受眾，但是每一個Facebook廣告系列有不同的Facebook廣告素材

4、使用AEO或者VO，但是受眾的范圍少于2M或者4M

5、有多個Facebook廣告素材還在“投放中”的狀態

6、有特定的Facebook廣告競價策略，例如使用最低價格vs手動出價

7、每個小時或者每天都在手動操作Facebook廣告組/廣告系列

8、有個非常小、非常精品化的Facebook廣告受眾

9、非常小的每日預算，尤其是在AEO或者VO的Facebook廣告系列

注釋：AEO是應用事件優化；VO是價值優化

概括來說，導致無法完成Facebook機器學習的主要原因只有兩個：

1、靈活性受限（Facebook受眾范圍細微或重疊、Facebook廣告賬戶結構復雜）2、缺乏信息（Facebook廣告主不停更改廣告系列、非常稀有的優化時間）如果你一直處于Facebook機器學習階段，那會造成你Facebook廣告花費很高，并且可能會付之東流。

簡化Facebook廣告帳號結構能夠增加靈活性，并且在Facebook廣告競拍當中增加信息數據來幫助您更快的離開Facebook學習階段，從而當中獲取更高效的Facebook廣告表現。

三、Facebook廣告結構簡化的三大黃金法則

法則一：合并

所謂合并，就是盡可能合并Facebook廣告系列、Facebook廣告組，以最大程度地提高Facebook廣告競拍信號，具體說來分為以下四點：

1、擴大Facebook類似受眾的比例：例如 0-1%、1-2%、3-5%、5-10%

2、合并興趣和行為高度重疊的Facebook受眾：確保各個細分Facebook受眾群的創意策略相同

3、盡量減少Facebook受眾重疊： 使用合適的Facebook受眾排除條件，確保將過去購買過商品的顧客排除在外

4、增加每日預算：如果有多個Facebook廣告組有非常小的預算，可以合并試試效果（無法達到7天50個轉化的預算）

法則二：排除即提高靈活性，排除限制：

1、如果在使用手動初建的模式，提高Facebook廣告競價價格：根據 50 次轉化/7天的閾值計算Facebook廣告競價

2、使用Facebook廣告系列預算優化 （CBO）：充分利用Facebook廣告預算！

3、綜合使用多個Facebook廣告版位：選擇Facebook自動版位（AP），提高Facebook廣告效果和覆蓋的人數

4、罕見的優化事件：對于轉化比較少的事件或者高價值的用戶（VBLAL），可嘗試優化UA漏斗更上層的轉化事件

法則三：減少限制手動更改的頻率和次數

1、Facebook廣告效率 = 靈活性 x 信息數據，如果Facebook廣告有太多限制，會造成數據不足而影響轉化。

2、檢查Facebook廣告組的學習階段，這個數據能夠測量你的Facebook廣告組成效。如果你的Facebook廣告組長期處在學習階段中，會浪費Facebook廣告費

3、簡化Facebook廣告結構，整合廣告組以獲取更好轉化

四、Facebook廣告結構簡化Q&A

Q1：在Facebook學習階段，7天必須完成50個轉化嗎？

在Facebook廣告學習階段，廣告組層級不一定需要在7天內完成50個轉化。這個只是指導方向。有些Facebook廣告組在1-2天也能夠完成學習階段。這跟Facebook廣告預算、競價、優化等等有關，也代表了Facebook有了足夠的信息為你們的Facebook廣告目標做轉化，從而提高Facebook廣告效率。有時候，30個轉化就可以離開Facebook學習階段。所以我們給了一個平均數據。如果是Facebook機器學習有限（learning limited), 那就是沒有給Facebook提供足夠的數據來做更有效的轉化。

Q2：如果有個Facebook廣告組進入“學習有限”或者過了很長時間都還在“學習階段”，我該怎么做？

如果7天后，這個Facebook廣告組一直在學習階段，或者學習有限，建議把它關掉，把預算分配到表現較好的Facebook廣告組上。

Q3：對同一個Facebook廣告系列，先跑下載積累付費數據，再切換到AEO（應用事件優化），再切換到VO（價值優化）是否比從頭開始就跑AEO或者VO好呢？

是的，我們建議一開始跑MAIA（手機應有下載量）來累計數據然后轉AEO和VO。其實在跑AEO和VO同時，還是可以繼續跑MAIA，開拓新的用戶群體，也同時監控留存和下載數量。

Q4：Facebook廣告組加入新素材會導致Facebook機器重新學習，但是有些重度游戲需要持續加新的廣告素材，建議如何優化？

Facebook廣告素材需要更新，但我們建議不要每天更新新的素材，不建議在Facebook廣告組里放20-30個素材。我們測試結果顯示，一周更新一次廣告素材的表現比較好，在一個Facebook廣告組里有5-8個素材為最佳。每周應該觀察素材表現，然后做素材更新優化。雖然我們建議一周更新素材，但是系統也提供測試設定，建議你可以測試什么樣的頻率最適合你類型的廣告。值得注意的是，有的時候重啟Facebook機器學習在所難免，不代表重學是一件壞事。Facebook廣告的效果好是我們的最終目的， 為了達成這個目的，更新素材是非常必要的一個部分。我們很清楚這樣做會重啟學習期，不用太過緊張，如果進入學習期應該盡快拿到足夠的轉化完成Facebook機器學習。

Q5：我的廣告在Facebook廣告學習階段都跑得不錯，但是學習階段完成后突然減量甚至不跑了，該如何去優化廣告？

Facebook廣告離開了Facebook學習階段表現不好有很多個可能性素材表現：查看素材的CTR（點擊率），然后把比較差的廣告更新一下，受眾太小或重疊很高都會影響廣告效果，如果是比較小的國家，我們會建議放寬Facebook受眾范圍。如果是Facebook優化事件比較少，建議測試其他優化事件，例如教程結束，關卡等等。

以上就是KOL直聘網小編為大家分享的關于Facebook游戲出海廣告投放結構簡化的內容，大家如果有什么問題可以聯系我們

文章來源：（Chek游戲出?？偠嬷鳎?br>
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