摘要：在Facebook上投放广告的跨境卖家应该都知道，对广告的重大修改会导致重新开始机器学习阶段，每一次编辑已有的广告或广告组，都会对投放效果有一定的影响，如果是较大的修改也会使

在Facebook上投放广告的跨境卖家应该都知道，对广告的重大修改会导致重新开始机器学习阶段，每一次编辑已有的广告或广告组，都会对投放效果有一定的影响，如果是较大的修改也会使广告组重新进入机器学习阶段。

1、在机器学习阶段将导致重大的改变

增加广告组的广告。

改变目标人群，宣传创意，优化活动。

七天或以上停止广告群。

当采用一系列广告进行预算优化时，切换广告系列竞标策略可能使该广告系列中的多个广告组重新进入机器学习阶段。

2、修改可使其重新进入机器学习阶段

以下变更动作取决于变化的范围，以确定是否属于主要的修改：

设定广告序列的预算上限。

设定广告组的预算上限。

设定费用上限、竞标上限或最低费用回收率。

举例来说，如果你的预算从$100增加到$101，这不大可能让广告团队重新回到机器学习的阶段。但是如果你把你的预算从100改到1000，广告团队就会重新开始机器学习。

建议，每一次调整预算20%-30%，不会轻易地触发机器学习。

3、如何解决学习期没有足够的数据问题？

假如Facebook广告组没有得到足够多的优化事件以使其脱离机器学习阶段，投放的状态栏将显示“学习期间数据不足”，表明系统没有有效地消耗你的预算，并优化广告表现。

有几种方法可以修正“学习期间数据不足”的Facebook广告组，从而改进他们的表现：

组合投放广告组和广告系列。

扩大受众范围。

增加预算。

改善竞标或费用管制的数额。

替换优化事件，考虑选择一个更频繁发生的优化事件。

当进行了重大修改之后，如果广告组处于"学习期数据不足"状态，得到50个优化事件，其状态将变成“发布”。