摘要：Facebook的广告投放有机器学习的阶段，在这一阶段，广告投放系统将不断探索投放广告群的最佳方法。一般而言，在机器学习阶段，广告组的表现要好于通常的波动性，而单一运营成本

Facebook广告的一个显著特征是个性化，Facebook广告每显示一次，广告投放系统就会更好地理解用户和展示广告的位置。

所以Facebook的广告投放也就有了机器学习的阶段，在这一阶段，广告投放系统将不断探索投放广告群的最佳方法。一般而言，在机器学习阶段，广告组的表现要好于通常的波动性，而单一运营成本(CPA)也比平时要高。

以机器学习阶段为例，详细介绍如何避免修改广告引发的再学习和学习数据不足，尽快渡过机器学习阶段。

1、机器学习阶段的介绍。

在机器学习阶段，广告投放系统仍然需要对广告群进行深入研究。广告组处于机器学习阶段，投放栏将显示“机器学习”。

Facebook的广告投放系统会不停地学习最好的方法，当广告组表现稳定(通常在7天内完成50个优化事件)将会退出机器学习。

2、迅速通过机器学习阶段。

当Facebook广告处于机器学习阶段时，广告效果是不稳定的，下面的几点有助于迅速渡过Facebook的机器学习阶段。

1）机器学习阶段没有对广告组进行编辑。

在机器学习阶段，如果在Facebook上做广告，编辑广告组或者一系列广告，就会重新设置机器学习阶段，从而降低广告投放系统优化能力的速度。

2）避免过度宣传。

假如你创建了大量的Facebook广告和广告组，那么每一个广告和广告组的广告投放系统就不那么学习了，那么通过合并类似Facebook广告组的方法来整合学习过程。

建议，1个广告系列将有3-6个广告组，每个广告组包含2-5个材料。

3）使用合理预算。

Facebook的广告预算需要足够的数量，确保预算能够获得至少50个优化事件的数量，并且避免经常变动预算。