投放个性化广告可以为个人和企业最大化价值。它可以帮助企业以可承受的价格吸引客户,发展和创造就业机会,并为人们提供更好的体验。以下文章将帮助你了解Facebook如何通过使用机器学习来确定向用户展示哪些广告。

Facebook如何确定向人们展示哪些广告?

Facebook基于两个主要因素来确定向哪些人展示广告:广告客户选择的受众群体定位和Facebook的广告竞价结果。

首先,广告客户通过Facebook的自助工具选择目标受众。根据年龄和性别等类别以及人们在Facebook上执行的操作(例如喜欢Facebook页面或点击广告)来创建受众群体。广告客户还可以使用其拥有的有关受众的信息(例如电子邮件列表或访问过其网站的人)来建立自定义受众或相似受众。

接下来,当确定向某人展示哪些广告时,系统会收集广告客户所选受众中包含该人的广告。这些广告进入拍卖阶段。

对于参加拍卖的广告,Facebook根据总价值得分最高的广告(广告客户价值和广告质量的组合),选择要向某人展示的热门广告。Facebook通过将广告出价乘以估算的操作率来找到广告客户的价值。这是对该特定人员采取广告客户期望的动作(例如访问广告客户的网站或安装其应用程序)的可能性的估计。然后,添加广告质量分,该得分决定了广告的整体质量。如下所述,Facebook使用机器学习来通知此过程。

什么是机器学习?Facebook如何利用它来告知广告投放?

机器学习是一种在接收到新数据时进行学习的系统,它无需经过明确的编程,以快速高效地执行复杂的任务。Facebook使用机器学习来生成估计的行动率和广告质量分数,用于总价值方程。

为了找到估计的行动率,机器学习模型预测一个特定的人采取广告主所期望的行动的可能性。基于广告主为他们的广告选择的商业目标,如增加网站访问或推动购买。为了做到这一点,Facebook的模型考虑了特定用户在Facebook前后行为以及其他因素,比如广告内容,一天中的在线时间,和广告之间的互动等。

  • 模型考虑的Facebook上的行为例子包括人们在使用Facebook应用时所做的事情,比如点击一则广告或喜欢一篇文章。
  • 模型所考虑的Facebook以外的行为包括人们在Facebook以外做的事情,企业通过商业工具与Facebook分享,比如访问网站、购买或安装应用程序。

为了生成广告的质量分数,Facebook的机器学习模型会考虑人们观看或隐藏广告的反馈,以及对质量属性的评估(比如广告图片中文字过多、耸人听闻的语言或吸引人的诱导性内容)。

将广告主的出价、估计的行动率和广告质量分数结合起来,计算广告在广告拍卖中的总价值分数。

机器学习如何改善广告投放效果?

随着时间的流逝,随着越来越多的人查看广告,分享反馈或点击进入广告客户的网站上进行购买,Facebook的模型可以更好地预测预计的操作率和广告质量。由于每天都有数十亿人使用我们的应用程序并与广告互动,因此Facebook的系统会获得大量信息来帮助改进其计算,从而进一步实现了使人和企业价值最大化的最终目标。

出价最高的广告并不总是能赢得拍卖。如果Facebook的系统预测某个人更有可能对它们做出反应,或者发现其质量较高,则出价较低的广告通常会获胜。这使各种规模的企业都可以参与竞标并以任何预算吸引客户。

人们可以使用哪些控件来确定他们看到的广告?

广告的偏好

广告偏好页面供用户查看和更新他们的广告设置,这样他们就可以在决定向他们展示什么广告时更多地控制Facebook使用的信息。人们可以根据合作伙伴提供的数据选择不看广告,也可以通过几个点击就隐藏或报告来自任何广告主的广告。

为什么你会看到这些广告呢?

为什么你看到这显示了用户的详细信息,广告主选择的目标选项,以触达他们。它让用户点击新订阅源中的帖子和广告,了解它们出现的原因,并采取行动进一步定制化他们所看到的内容。

Facebook活动

一些企业向Facebook发送用户在其网站上的活动信息,Facebook利用这些信息向他们展示与他们相关的广告。非Facebook活动可以让用户看到这些信息的摘要,并在需要时从其帐户中清除该信息。。

对Facebook广告常见的误解是什么?

  • Facebook不会把用户的数据卖给广告主或者其他任何人。
  • 除非获得个人许可,否则Facebook不会与广告主分享能识别个人身份的信息。
  • Facebook不会使用人们的短信或手机麦克风的内容来通知广告或改变他们在新闻源中看到内容。

在Facebook应用程序中,Facebook的目标是创造个性化的、数据驱动的广告体验,对人们来说有趣、有用、对企业来说有效。当Facebook能够向人们展示正确产品的正确广告时,它对每个都是有价值的,而价值就是最好的个性化、定制化广告的全部。