Ins买赞 Facebook AEO 选点的小坑 - 单用户重复回传的影响脸书tant 脸书 followers

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1 年，10 月前

以前读过一个文章专业详细介绍打线的思路，为了更好地便捷跑facebook的AEO，或是UAC2.5的。

实际请看文章：推广App打线的基本思路

可是这段时间有一个商品在投AEO的过程中遇上了个坑，某一商品在打线的情况下一个主要的加用的是30%周边占比，可是会每日传回一次。反复打线传回在跑Google UAC2.5的过程中可以在转换的情况下设定仅一次，那样提升的情况下做一个排重。可是Facebook没这一设定，造成我跑起来的情况下对AEO的竞价和费用预算分辨较为懵，特别是在我是用系统全自动提升，依据AEO的event价钱做分辨情况下程序流程非常容易错判。

反复打线传回后的实际数据信息主要表现：（7天click归因于）

1，Facebook的event价钱跑起来会看起来很便宜（如果是自身当日就多次传回的很有可能还行，总是能有规律性，可是我这个event的数据信息归属于每日传回一次，造成老的campaign跑的时间长的event累积多，进而造成跑的时间段越长的campaign event价格越低）。

2，新的campaign在建立的前边几日因为沒有老的客户奉献event数，造成了新的广告宣传在前面几日跑下来event价格尤其高，转换看起来非常低。

在Facebook的角度观察，这一广告宣传主要表现会让Facebook尽量的把费用预算给event转换多的广告宣传系列产品，新的广告宣传系列产品因为看起来转换价格太高，也更难累积到数据信息，分得的曝出会少一些。

从自己的推广习惯性看来，都不便捷操纵费用预算分派，除非是对于新旧系列产品独立竞价和操纵费用预算，那样跑下来的数据监测难度系数非常大。

假定你的状况我的不一样，你挑选的是一个自身就反复传回的点，可是没有时间限定，很有可能略微会好一点，当日就能用贴近占比的传回，例如一些手游的某一重要游戏玩法反复玩几回这类，就算玩这一游戏玩法的人仅有30%，可是每一个客户玩儿了的大多数玩到三次，那event的开启频次/安裝返回90%周边。---自然那样的点实际上并不一定适合用来推广。

可是你真找了一个相近主要表现的点来推广，那麼也会碰到以上贴近的信息问题，老系列产品因为累积数据信息多，能学习到大量合乎总体目标的群体，渐渐地这一老系列产品学得的愈来愈准，可是反复的频率很有可能会愈来愈多，立在FB视角会让你寻找大量开启時间的人，那麼便是愈来愈关键的群体被寻找，数据信息主要表现是，增加的安裝成本费会迅速升高，因为你的群体愈来愈准，CPM越来越高。终究会使你做到一个临界点...不盈利了！与此同时也会产生一定几率使你的新系列产品分不上费用预算，或是使你错判竞价。

处理这个问题我这边终考虑到：

1，自己的问题由于自身是按天反复传回的，因此立即在推广提交广告宣传的情况下挑选1天归因于。那样尽管并并不是的方式，会让系统软件缺失一部分寻找多次转换，关键的群体的机遇。可是总的来说数据信息上面非常容易基准点，特别是在就是我用一键提升的情况下，数据信息状况越单一，程序流程会越易于操纵。

2，想办法屏蔽反复传回，就变成了回传客户。

3，我试着了另一个计划方案，在操纵event成本费的并且根据竞价和费用预算去操纵增加CPI的成本费，这一实际操作难度系数略大一点，可是一定水平上是可以兼具寻找关键的人，也不会让系统软件太过的把费用预算给到找寻纯关键群体上。自然在程序执行上复杂性也比单纯性操纵event成本费更繁杂。

与此同时，实际上返回打线的选用上，我实际上感觉理论上是可以换一个打线的思路来兼具找寻关键群体的方法，例如以前例举的某一关键模式的频次打线，实际上可以考虑到改为2次或是3次才汇报一次，自然原先30%的客户进行的占比很有可能会变为20%或是10%，可是传回频次变为1次，那样等同于手动式提升了汇报阀值，大家过虑掉一些“不那麼真诚”，运势成份比较多的客户，只给FB，GG传回了更主要的群体。

另一个逻辑值跑客户实际上也不会有很大问题，检测过数据信息并不低，尤其是UAC2.5上绝大多数我都是会挑选仅一次。尽管会具有一定几率有一些客户并并不是精确方向的群体，可是样版充足大的情况下，如果你并不是选了一个60-70%占比的event，风险性也不会很大，20-30%周边的点跑下来一般不易车翻。

但是好像大伙儿假如一般依照规范打线思路走，例如手机游戏跑级别，根据新手引导，发放贷款跑申请办理或是审核，基本上一个周期时间内都仅有一次，一般也不会碰到我的缺点。可是大伙儿跑IAA转现的，指不定便会碰到我的相近问题。

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