在剛開始投放AEO的時候，往往更擔(dān)心預(yù)算花不出去的情況。如果直接投Purchase事件，預(yù)算初期能花出去，更有利于數(shù)據(jù)的積累和后期優(yōu)化; 反而是賬戶花不了錢，數(shù)據(jù)沒法積累，AEO的產(chǎn)品就一直沒有辦法去進(jìn)行驗證。之前在介紹AEO的時候，提過可以用投安裝廣告或者先投放淺層事件來進(jìn)行預(yù)熱。

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詳見文章：淺談Facebook AEO

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除了這2種初期預(yù)熱之外，還有其他方面也可以考慮進(jìn)行數(shù)據(jù)測試：

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數(shù)據(jù)累積不足有時候可能和數(shù)據(jù)基數(shù)和目標(biāo)國家的當(dāng)?shù)厥袌霏h(huán)境有關(guān)系，可以嘗試增加同區(qū)域其他國家或者開放所有國家通投的形式來測試看看，拓展學(xué)習(xí)基數(shù)可能會讓系統(tǒng)獲取到更多可學(xué)習(xí)用戶。

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之前提過的先投放淺層事件用來預(yù)熱，適用于AEO-Purchase付費(fèi)率達(dá)到1-50%的，而有些產(chǎn)品的特殊性，可能性付費(fèi)率滿足不了這個比例，這種時候考慮長期進(jìn)行較淺事件點的投放。

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根據(jù)用戶與產(chǎn)品的交互流程，找出由淺到深入目標(biāo)的事件點路線。按照用戶流程分析出用戶的轉(zhuǎn)化占比選取幾個合適的點來進(jìn)行測試。如果是優(yōu)化付費(fèi)，就根據(jù)付費(fèi)用戶的行為習(xí)慣；優(yōu)化留存就根據(jù)高活躍和長留用戶的行為習(xí)慣。

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例如優(yōu)化付費(fèi)，用戶從安裝-注冊-新手任務(wù)-通關(guān)-獲得獎勵-付費(fèi)這個流程就可以分別進(jìn)行埋點，測試不同事件點對目標(biāo)事件的影響程度，獲得最終目標(biāo)結(jié)果。

優(yōu)化留存用戶，用戶從安裝-注冊-新手任務(wù)-停留市場1 hour-day 1-day 3-day 7-長留用戶這個流程也可以分別進(jìn)行埋點，測試不同事件點進(jìn)來的用戶是否能達(dá)到高留存用戶的要求。

要做AEO，就根據(jù)優(yōu)化結(jié)果來反推用戶安裝以后需要完成的動作和事件行為，把事件點從淺到深都理清楚，通過不同的事件點來測試對最終KPI的影響。

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出價太低或者出價方式不對，也可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)跑不出去。之前提過的付費(fèi)轉(zhuǎn)化率太低的，比如付費(fèi)轉(zhuǎn)化率是2%，如果CPI是$1，則出價低于（$1/2%=）$50美金都很難有數(shù)據(jù)。可以根據(jù)從安裝到對應(yīng)事件點的轉(zhuǎn)化率來估計一下出價最低值，實際出價盡量不要低于這個最低值；也可以同時進(jìn)行不同大小預(yù)算值的測試，包括自動出價，找到效果最好最容易出數(shù)據(jù)的那個區(qū)間。

同時也要強(qiáng)調(diào)的是Facebook的廣告系統(tǒng)中出價和預(yù)算是同時影響數(shù)據(jù)的獲取效率的。所以在測試中，可以分高預(yù)算，低預(yù)算來進(jìn)行不同出價的測試，密切關(guān)注數(shù)據(jù)變化，找到最適合該產(chǎn)品目標(biāo)的出價和預(yù)算搭配。

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如果事件點，受眾，出價等各項測試之后，累積到了一定的安裝量級，廣告在學(xué)習(xí)了一段時間以后仍然沒有獲得很好的付費(fèi)數(shù)據(jù)，則需要考慮繼續(xù)從素材上推陳出新了。

高付費(fèi)用戶的素材特點并不定和高安裝低單價數(shù)據(jù)的素材特點相同，通過不同的素材特點多測試，多總結(jié)，同時也研究一下付費(fèi)用戶在經(jīng)過什么產(chǎn)品體驗步驟的時候付費(fèi)的概率大，盡量多往產(chǎn)品內(nèi)部玩法去靠近，找到最貼合產(chǎn)品且刺激用戶付費(fèi)的點。

素材永遠(yuǎn)是用戶獲取的根本，這也是用AEO去獲取付費(fèi)用戶的過程中不需要不斷的進(jìn)步的地方。