许多跨境卖家在投放亚马逊广告时,对机器学习阶段的把握不太准确,容易出现一些问题。本文将从三个方面帮助大家深入理解和掌握亚马逊广告的机器学习阶段。

1. 由于广告学习阶段的转型下降,预算降低后,会再次进入学习阶段。解决这个问题的最佳方法是:将广告组单独放置72小时,然后审查效果跟踪的准确性并编辑。过早且大规模的编辑可能会导致退出学习阶段的进一步延迟,这意味着CPA延长或提高,特别是在低预算的情况下。

2. 机器学习期太长,大部分广告都没有完成学习期。关键是利用简化账户结构的最佳实践,更快地退出学习阶段。广告设置学习受限/不退出学习阶段的主要原因可能是:①当有太多的广告组时,每个广告组的效果都会降低预算。②用户规模越大,就越有可能产生足够的转化率,让广告退出学习阶段。③编辑太频繁。

3. 广告的质量只能通过机器学习阶段来判断吗?即使预算很小,成本很低,暂时没有过学习期,也不意味着广告表现不好。学习阶段并不是衡量广告表现好坏的指标,只是表明卖家的广告表现还没有稳定下来。一旦广告退出学习阶段,卖家就更有可能看到它未来的表现。

FQAs:

Q: 如何解决由于广告学习阶段的转型下降而再次进入学习阶段的问题?

A: 将广告组单独放置72小时,然后审查效果跟踪的准确性并编辑。过早且大规模的编辑可能会导致退出学习阶段的进一步延迟。

Q: 广告设置为什么会出现学习受限/不退出学习阶段的问题?

A: 主要原因有:①当有太多的广告组时,每个广告组的效果都会降低预算。②用户规模越大,就越有可能产生足够的转化率,让广告退出学习阶段。③编辑太频繁。

Q: 广告在机器学习阶段表现不好,是否就代表广告质量不好?

A: 不一定。即使预算很小,成本很低,暂时没有过学习期,也不意味着广告表现不好。学习阶段并不是衡量广告表现好坏的指标,只是表明卖家的广告表现还没有稳定下来。一旦广告退出学习阶段,卖家就更有可能看到它未来的表现。