- Включить нумерованное содержание?
- Нет
Всем привет! Меня зовут HapFish, я начинающий медиабайер, активно изучающий арбитраж на Facebook.
Мой блог HapFish 
| Путь в арбитраже с нуля
| Путь в арбитраже с нуляЯ заметил, что все говорят про фазу обучения и что её нужно учитывать, но никто особо не разобрал что это вообще такое и как оно работает, поэтому я решил это исправить, чтобы дать полное представление вам читателям, как оно работает.
Давайте начнем с очевидного, фазу обучения проходит каждая ваша запущенная кампания. Во время этой фазы, алгоритмы Meta активно собирают данные, анализируют поведение пользователей и на основе этого, пытаются выстроить прибыльную модель показа вашего объявления. Этот период чаще всего сопровождается резкими скачками стоимости (Что кстати разобрали в этой статье How To Improve Facebook Ads Learning Phase: 7 Tips), подобные изменения являются абсолютно нормальным явлением и заложены в сам алгоритм, однако все равно следует знать как он работает, чтобы не делать поспешных решений. Изменения в первые часы после запуска, проведут к тому, что вы самолично прервете процесс и алгоритму придется начинать всю аналитику сначала.
Чтобы понять фазу обучения, стоит понять то, что алгоритмы Meta - это сложнейшая система машинного обучения. Каждый раз, когда вы создаете новую кампанию, система не знает наперед, кто именно вам нужен, кто лучше всего отреагирует на ваши креативы, ей необходимо провести свою серию тестов в реальном времени, что кстати написано и в официальной документации Meta, в статье "Об этапе обучения" (Вот ссылка Об этапе обучения | Справочный центр Meta для бизнеса), где черным по белому написано, что в этот период система активно изучает наиболее эффективные способы показа вашего объявления. Алгоритм в это время работает с огромным количеством информации, учитывая множество переменных, от времени суток до истории взаимодействия с другими объявлениями. Фаза обучения считается пройденой, когда система накапливает достаточное количество данных, что позволит ей стабилизировать показатель цены за результат.
Многие новчики (И не только) имеют привычку часто вносить какие-то изменения в кампании, думая что они этим улучшат результат. Однако в действительности, алгоритмы лишь воспринимают это как знак к полному сбросу всему выстроенному алгоритму (Не поймите ни правильно, иногда нужно вносить изменения в кампанию, но злоупотреблять этим не нужно). В официальной документации "О существенных изменениях" приведены действие, которые точно приведут к сбросу фазы обучения вашей кампании (Вот тут приведены конкретные действие Существенные изменения и этап обучения | Справочный центр Meta для бизнеса). Но если вам лень читать, то перечислю вам основные такие действия: Пауза в работе кампании длительностью более 7 дней, добавление нового креатива к существующим, кардинальные изменения в стратегии ставок или в настройках таргетинга.
Отдельно обратим внимание на пункт "Кардинальные изменения в стратегии ставок". Как вы можете понять из формулировки, изменение бюджета не всегда ведет к полному сбросу фазы обучения. Однако стоит учитывать, если вы плавно увеличиваете или уменьшаете дневной лимит на 10-20% раз в несколько дней, алгоритм обычно спокойно адаптируется к таким изменениям, но если вы решите увеличить бюджет в два раза здесь и сейчас, тогда алгоритм начнет паниковать и сразу начнет искать для вас новую аудиторию, чтобы быстро найти применения выделенным средствам и можно считать что вы запустили новую кампанию, что неминуемо приведет к полному сбросу фазы обучения.
Но всегда ли алгоритм справляется со своей задачей? Оказывается нет! в вашей новой кампании спокойно может появиться статус "Ограниченное обучение" (Learning Limited). Этот статус сигнализирует о том, что у алгоритма нету достаточных данных для формированния стабильной аудитории. В гайде по статусам рекламы от Bïrch (Вот этот гайд Meta Ad Status Guide: What They Mean and What to Do) и также в официальной документации от Meta "О статусе Недостаточно результатов" (Вот тут О статусе "Недостаточно результатов" | Справочный центр Meta для бизнеса) отмечается, что для выхода из фазы обучения любой кампании, необходимо получить примерно 50 целевых событий в течении 7 дней. Если же, ваша кампания принесла вам только 10 конверсий за неделю, алгоритму не с чем работать, так как ему просто не хватает данных с которыми он работает.
Если допустим ваш оффер предполагает, что пользователь должен заплатить за него предположим 50$, тогда что делать? Как набрать эти 50 целевых действий? Решением будет смещением оптимизации событий, не на саму покупку, а например на тех, кто просмотрел ваш лендинг. Так вы пройдете фазу обучения и стоимость клика будет стабильной, а алгоритм будет подбирать ту аудиторию, которая все еще может совершить конверсию.
Также алгоритму нужно предоставить рабочий мост между Meta и вашим лендом. Для этого существует Conversions API от Meta. В руководстве по Conversions API от CustomerLabs (Here’s all you need to know about Facebook Conversions API) и DinMo (Meta Conversions API: 2026 guide) подробно описывается, как этот инструмент позволяет отправлять данные о событиях с вашего ленда/преленда, обходя браузерные блокировщики. Чем больше данных поступает в алгоритм, тем он правильнее и быстрее выстраивает прибыльную модель вашей кампании.
Также процесс теста новых креативов, требует осторожности. Как мы знаем, добавление нового креатива в стабильно работающую кампанию, означает для алгоритма как значительное изменение и сбрасывает фазу обучения. Для тестов я рекомендую создать новую кампанию с новыми креативами, с небольшим бюджетом, а после как вы увидите их эффективность, добавить их уже в существующую кампанию.
Я понимаю как больно наблюдать, как ваши финансы сгорают без какой-либо окупаемости в этот период, но действовать панически тоже не нужно. Основное правило в этой статье будет такое, 7 дней - абсолютно не трогайте вашу кампаннию. Для таких случаев, можно использовать автоматическое распределние бюджета - Advantage+. Согласно исследованию от ADEN`S LAB о Advantage+ (Вот само исследование Meta Advantage+ vs Manual Budget Allocation), эта технология в режиме реального времени, анализирует все ваши объявления и направляет бюджет туда, где система видит наибольший потенциал для дешевого результата, что полезно при широком таргетинге.
Также заглядывайте в мой блог, где я делюсь своим путем новичка и мыслями в арбитраже HapFish | Путь в арбитраже с нуля
| Путь в арбитраже с нуля
Последнее редактирование:
