Facebook

“Facebook廣告結(jié)構(gòu)如何搭建？”

Facebook如何投放廣告？如何正確的為各個(gè)廣告組命名？廣告系列結(jié)構(gòu)1.廣告系列命名：產(chǎn)品類目_國家_Conversions_日期_名字例：RuffleRomper_US_Conversions_1011_AllenBuyingT
Facebook 2020年12月15日

如何利用Facebook的商務(wù)管理平臺(tái)來管理廣告？

Facebook的BM如何使用？Facebook像素追蹤如何配置？什么是業(yè)務(wù)經(jīng)理？通過BusinessManager，廣告客戶可以在一處管理其營銷工作，并在其團(tuán)隊(duì)，合作伙伴機(jī)構(gòu)和供應(yīng)商之間共享對(duì)資產(chǎn)的訪問權(quán)限。您可以使用此工具做什么？一站式創(chuàng)建和
Facebook 2020年12月15日

如何正確投放Facebook Lowest出價(jià)廣告

關(guān)注公眾號(hào)，經(jīng)常更新投放經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，公眾號(hào)回復(fù)“微信群”一起加群討論投放技巧，目前三個(gè)500人的優(yōu)化師交流微信群。結(jié)論：拆分人群或者素材小預(yù)算投放Lowestcost能比較有效的控制單價(jià)。通過逐步提高預(yù)算能夠穩(wěn)定價(jià)格逐步提升流量。之前一直不太建議大家使用自
Facebook 2020年12月15日

申探社：不確定度建模（下）-變分推斷及應(yīng)用

在（上）篇中，我們討論了什么是不確定度，為什么需要關(guān)注不確定度建模，以及不確定度可以怎么用。也從最大似然估計(jì)（MLE）到最大后驗(yàn)概率（MAP），講到了貝葉斯推斷(BayesianInference)。而我們希望用來建模不確定度的目標(biāo)模型是貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BN
Facebook 2020年12月14日

Facebook自動(dòng)出價(jià)和手動(dòng)出價(jià)之間的平衡

關(guān)注公眾號(hào)，經(jīng)常更新投放經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，公眾號(hào)回復(fù)“微信群”一起加群討論投放技巧，目前三個(gè)500人的優(yōu)化師交流微信群。結(jié)論：可以根據(jù)自動(dòng)出價(jià)的最終跑出來價(jià)格來對(duì)標(biāo)手動(dòng)出價(jià)的最終價(jià)格，逐步摸索出來手動(dòng)出價(jià)的價(jià)格，避免盲目加價(jià)。最近投放的過程中，發(fā)現(xiàn)一些有意思的事情。1
Facebook 2020年12月14日

申探社：不確定度建模（中）-蒙特卡洛采樣

在（上）篇中，我們討論了什么是不確定度，為什么需要關(guān)注不確定度建模，以及不確定度可以怎么用。也從最大似然估計(jì)（MLE）到最大后驗(yàn)概率（MAP），講到了貝葉斯推斷(BayesianInference)。而我們希望用來建模不確定的目標(biāo)模型是貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BNN
Facebook 2020年12月13日

申探社：不確定度建模（上）- 貝葉斯推斷基礎(chǔ)

在廣告系統(tǒng)中，CTR，CvR等模型想必大家都非常熟悉了。將一個(gè)包含一系列特征值的樣本輸入CTR,CvR模型，模型輸出一個(gè)點(diǎn)擊率或者轉(zhuǎn)化率的預(yù)估值。有時(shí)候我們也會(huì)遇到一些情況，除了需要預(yù)估值之外，還需要知道預(yù)估值的不確定度（Uncertainty）（或者預(yù)估
Facebook 2020年12月12日

一文秒懂Facebook廣告投放常見專業(yè)術(shù)語

很多剛開始做Facebook廣告的廣告主都會(huì)被CPA、CPC、CPM、IAA這些廣告投放專用的名詞搞的暈頭轉(zhuǎn)向，一個(gè)一個(gè)去查詢解釋又需要費(fèi)很大的功夫，為此Facebook代理YinoLink易諾就來為大家盤點(diǎn)下我們?cè)贔acebook廣告投放時(shí)常見專業(yè)術(shù)語，希望能夠幫助各位廣告主快速上手Facebook廣告。
Facebook 2020年12月10日

首發(fā)：Facebook/YouTube/Twitter等如何利用算法推薦內(nèi)容？

此文很長，不想閱讀本文，可以直接回復(fù)關(guān)鍵字”20201208“，獲取精簡圖片版本文件。社交媒體算法正在成為你所做的所有事情的核心。雖然算法經(jīng)常錯(cuò)誤地理解人類，出現(xiàn)不準(zhǔn)確的情況，但是他們一直在學(xué)習(xí)。
Facebook 2020年12月08日

善用Facebook廣告負(fù)面評(píng)論讓你的廣告脫穎而出

社交媒體上充斥著相似的宣傳內(nèi)容，這讓我們的廣告內(nèi)容很容易與別人的內(nèi)容融為一體，很難吸引到人們的注意。在我們的廣告橫幅上，我們通常會(huì)配上限時(shí)折扣或特別優(yōu)惠的文字。然而,……人們已經(jīng)看到了很多次類似的文案和橫幅，他們就只會(huì)當(dāng)做沒看見。所以，我們開始挖掘一些吸引眼球
Facebook 2020年12月04日