机器学习现已成为数字营销的基础，帮助我们面向想要触达的受众投放与之相关的广告，能在恰当的时机以最优的价格找到理想的受众。
它还可以实时处理海量数据点，可以为您解答以下问题：
内容在什么设备上展示效果最好？
哪些版位的效果最佳？
如何根据受众分配预算？
哪些受众最有可能采取您期望的操作？
通过本篇文章，您将了解有助改善自动分配四种要素（即预算、受众、版位和创意）的各项工具，利用机器学习和自动化工具来提高营销效率并获取新鲜成果数据
让我们先了解一个名词自动分配，就是允许投放系统将广告预算灵活分配给可能带来最佳成效的投放机会。
下面介绍自动分配四种要素（即预算、受众、版位和创意）的各项工具：
1、预算自动分配
认识赋能型广告预算优化
预算自动分配是指由系统经机器学习后自动灵活分配广告营销预算。赋能型广告预算优化功能可帮助广告主优化预算自动分配。
您可以在Meta广告管理工具中的广告系列层级选择启用赋能型广告预算优化。启用赋能型广告预算优化后，您只需为广告系列设置一个预算，系统就会将预算动态分配给表现最佳的广告组。
广告组预算 VS 赋能型广告预算优化
广告组预算：
假设有两个广告组（A和B），其各有自己的预算。当营销活动进行到一段时间时，您可能发现A的预算已经用完了，但是因为广告效果很好，仍然有大量投放机会，但是B的预算现在可能还没花完一半，广告效果不佳。A可以消耗B用不完的预算吗？答案是不行的。但是要明白手动调整广告组的预算可能会影响机器学习，而且由于机会窗口有限，有可能会错过这些投放机会。
赋能型广告预算优化：
在相同的情境下，赋能型广告预算优化功能可以自动将广告预算分配给表现更好的广告组。即A可以消耗B用不完的预算，避免了机器学习阶段重启。所以当我们设置好预算后，该功能就将实时且不间断地自动进行预算分配。
"预算调整效应"
"预算调整效应"即为广告系列寻找以最低单次操作费用促成优化的机会，所以就会出现有时预算分配最多的广告组的单词操作费用并不是最低的情况。
例如，有广告组A（CPA：1.5$、预算300$）和广告组B(CPA:1$、预算100$)，即A能获得75%的预算但CPA更高，B获得25%的预算但CPA更低。当B的预算消耗完后，即意味着最低费用成效机会消耗完了，系统会转向A寻找最低费用成效机会。您是不是有疑问，A的CPA不是更高吗？答案：A的CPA是更高，但是系统选择它是因为寻找高效使用预算
2、版位自动分配
版位自动分配是让机器学习来决定哪种版位和广告展示组合能够带来最佳成效，最简便方式是使用进阶赋能型版位。因为它会全面考虑所有可用的展示位置选项，并选择费用最低的版位的版位投放广告。拥有更多版位选项，意味着广告后台可以实时判断广告可以在哪些版位以最低费用获得最佳成效。
结合使用赋能型广告预算优化和进阶赋能型版位让广告管理工具能够跨广告组寻找最佳投放机会。
您可能看完以上信息，苦恼于如果相对版位有更多控制权限但又想让版位自动分配，应该如何抉择呢？您可以手动选择多个版位，选择的版位越多，越有机会触达目标受众。您可能又有疑惑：但是我这样子不就没办法享受自动分配的服务吗?答案：No，这时相同的底层机制仍在发挥作用！爱竞建议您至少选择6 个版位！
3、受众自动分配
受众自动分配有助于寻找更可能采取您期望操作的人群。怎............. 原文转载：https://fashion.shaoqun.com/a/1606136.html
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