Период обучения алгоритма в Facebook и Google Ads

*Здесь и далее — Facebook принадлежит компании Мета и запрещен в РФ

Если ты используешь какой-либо вид автоматизации рекламы в аккаунте Google Ads или Facebook Ads, то, вероятно, задавался вопросом: что означает в Google или Facebook (продукт компании Меta — признана экстремистской и запрещена в РФ) «период обучения», и как можно избежать этого?

Поверь мне, я знаю о чем говорю — и я искал то же самое пару лет назад. После обширных исследований и анализа документации поддержки, я получил четкое представление о том, что такое период обучения, почему он существует, когда он происходит, и как ты можешь сориентироваться в негативных последствиях, которые с ним связаны.

Для начала…

Что такое период обучения?

Общий смысл: период обучения — это время, которое требуется алгоритму платформы для изучения последних значительных изменений.

Когда и где он происходит?

Как долго длится период обучения?

Различия? Алгоритм Facebook требует порогового значения данных для повторного обучения, в то время как Google требует установленного периода времени для процесса обучения.

Какие изменения могут вызвать период обучения повторно?

В Google Ads:

• Реализация новой «умной» стратегии торгов
• Изменение в настройках стратегии ставок
• Изменение в конверсионных действиях: обновление существующих или создание новых
• Существенные (как показывает практика — более 20-30%) изменения в бюджете или ставке
• Значительные изменения в настройках на уровне кампании.

Как правило, изменения в ключевых словах, группах объявлений или самих объявлениях не запускают период обучения. Однако, если ты внесешь массовые изменения в некоторые из этих компонентов, то он может снова запуститься для кампании.

В Фейсбуке:

• Любые изменения в таргетинге аудитории
• Большие изменения в бюджете
• Значительные изменения в креативе (изменение существующих или создание новых объявлений)
• Любые изменения в настройках (например, событие оптимизации, окно конверсии)
• Приостановка, а затем повторное включение группы объявлений / кампании по прошествии 7 дней.

Что происходит в период обучения?

Как для Facebook, так и для Google Ads ты можешь ожидать снижения количества показов и эффективности в течение всего промежутка. Да, это означает, что ты, скорее всего, увидишь уменьшение ежедневных расходов кампании, в то время как цена за конверсию увеличивается, а коэффициент конверсии уменьшается.

Да, я понимаю, это не идеальный сценарий. Однако ты не можешь просто сидеть сложа руки и избегать оптимизации своих рекламных кампаний, опасаясь периода обучения. Вместо этого лучше научиться контролировать последствия и дать кампании время переучиться и улучшить изменения.

Почему запускается этот период?

Как ты знаешь, системы рекламных аукционов в Facebook и Google Ads зависят от алгоритмов платформ, которые построены на основе технологии машинного обучения. Точно так же, как Гуглу нужен показатель качества и ставка, чтобы определить, когда твое объявление будет показано на аукционе, Google также должен понять, для каких результатов (конверсий) ты хочешь его оптимизировать. Таким образом, алгоритму нужно время для обработки сигналов о целевых действиях и понимания того, что хорошо работает и дает результаты.

Есть интересный видос на английском про DeepMind от Google, которое показывает идеальную аналогию для периода обучения. В видео технология machine learning играет в свою первую игру Atari с нулевым обучением или пониманием того, как играть. После нескольких сбоев и всего лишь 240 минут обучения технология находит самый быстрый и эффективный способ пройти игру.

Это именно то, что делает алгоритм, пока твоя кампания находится в периоде обучения. Он переваривает новую информацию и изучает, как она может привести к результатам, на которые ты её оптимизировал. За это время алгоритм учится на каждом показе. По мере накопления показов алгоритм собирает важные данные, необходимые ему для принятия решений, и понимает, как он может более эффективно обеспечивать достижение поставленных целей.

Рекомендации по минимизации негативного влияния обучения

В Google Ads

• Стратегия ставок: выбери оптимальную стратегию ставок для тебя. Есть только четыре стратегии установления цены, связанные с периодом обучения. Если хочешь проверить «умные» ставки, я бы рекомендовал сначала провести A/B тест. Так ты сможешь оценить эффективность в контролируемой среде с меньшим негативным воздействием.
• Составление бюджета: следуй правилу 20%: избегай изменений бюджета, превышающих 20% твоего текущего бюджета.
• Настройки: дать Google правильные сигналы. Например: если цель — drive conversions, но у тебя нет настроенных конверсий, не стоит ожидать, что «умная» стратегия назначения ставок приведет к конверсии. Это потому, что алгоритм не знает, что он должен найти.
• Конверсии: будь осторожен с изменениями в конверсионных действиях! Если нужно внести несколько изменений в настройки конверсий, следует заранее спланировать и расписать массовые изменения. Так ты получишь только один период обучения, а не несколько в течение одного и того же промежутка времени.

В рекламе Facebook

• Выбор события оптимизации. Как я уже упоминал выше, Facebook требуется 50 «событий оптимизации», чтобы выйти из стадии обучения. Если ты изо всех сил стараешься достичь 50 событий оптимизации, я настоятельно рекомендую протестировать событие оптимизации с более высокой частотой. Например: у есть группа объявлений, оптимизированная на покупку в интернет-магазине, но можно не достичь 50 событий в течение 7-дневного периода. Вместо этого лучше протестировать добавление в корзину как событие оптимизации. Это расскажет алгоритму поиска людей в аудитории, кто может кликнуть по объяве и заинтересоваться товаром. Хотя это не конечный результат, который мы хотим, но он является основным сигналом и даст алгоритму достаточно данных, необходимых для поиска нужной аудитории и показов им креативов.
• Просмотрите настройки оптимизации и показа объявлений. Стратегически продумай выбор для оптимизации и связанное с ним окно конверсии. Например: если для окна конверсии установлено значение 1 день, ты даете алгоритму 7 дней, чтобы собрать 50 событий оптимизации, которые происходят в течение 1 дня после клика по объявлению. Если обнаруживаешь, что это замедляет процесс обучения, попробуй 7-дневное окно.

• Бюджет: Как и в случае с Google Ads, нужно учитывать правило 20% при корректировке бюджета на Facebook. Избегай изменений, превышающих 20% от текущего. Например: если в долларовом аккаунте бюджет составляет 500$, не ставьте сразу 600 долларов или менее 400 баксов. Со временем можно постепенно вносить эти 20% -ые изменения, чтобы обеспечить нужно е количество показов и достичь бюджета, на который ты нацелен.
• Креативы: избегай массовых изменений в объявлениях. Например: если приостановить одно объявление или создать новое, скорее всего, не будет периода обучения заново.
• Внесение изменений: планируй и расписывай по графику существенные изменения с интервалами. Например, если хочешь создать новую исключающую аудиторию и применить ее ко всем группам объявлений, следует делать это через определенные промежутки времени. Это можно сделать, настраивая по одной группе за раз, ожидая, пока статус обучения будет удален, а затем перейдя к следующему. Это поможет вам поддерживать общий уровень показов на уровне аккаунта.

Финальные инсайты

Больше не бойся периода обучения! Просто следуй этим рекомендациям:

• Подумай, прежде чем реализовать!
• Дай алгоритмам правильные сигналы
• Дай алгоритмам достаточно данных
• Потерпи! Дай алгоритмам нужное время, потому что это окупится в долгосрочной перспективе.