圖片來(lái)源：圖蟲(chóng)創(chuàng)意

作為一名FB投手，對(duì)于Facebook廣告背后算法機(jī)制的探求是永無(wú)止境的。在投放Facebook廣告時(shí)，無(wú)論是首次開(kāi)始投放，還是在編輯后重新投放，所掌握的數(shù)據(jù)信息都不足以盡可能穩(wěn)定地投放廣告。為獲得這些必要的數(shù)據(jù)，F(xiàn)acebook必須向不同類(lèi)型的用戶(hù)投放廣告，以此了解哪些人群最可能執(zhí)行我們的優(yōu)化事件 ，這就是Facebook廣告背后的競(jìng)價(jià)機(jī)制——“機(jī)器學(xué)習(xí)”。

今天這篇內(nèi)容，就和各位FB投手一起來(lái)聊聊Facebook機(jī)器學(xué)習(xí)在算法中的作用，揭開(kāi)“黑盒”機(jī)制的神秘面紗。

Facebook機(jī)器學(xué)習(xí) 

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的實(shí)踐和應(yīng)用，具體是通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練算法和數(shù)據(jù)模型，從而更加準(zhǔn)確地對(duì)新的（未知）數(shù)據(jù)及指令作出預(yù)測(cè)和判斷。

那么，數(shù)據(jù)哪里來(lái)呢？

首先，對(duì)于Facebook，每天有上億的用戶(hù)自發(fā)地生成各種數(shù)據(jù)（UGC）：照片、影片、語(yǔ)音、文字、社交互動(dòng)等等。

除此之外，F(xiàn)acebook還可以通過(guò)你瀏覽器的cookie來(lái)追蹤你在互聯(lián)網(wǎng)上的一切行為。

比如你瀏覽過(guò)哪些網(wǎng)站？你搜索過(guò)哪些內(nèi)容？你產(chǎn)生過(guò)哪些購(gòu)買(mǎi)行為?

在Facebook的官網(wǎng)中有這樣一段話(huà)：

“Weuse cookies to help us show ads and to make recommendations forbusinesses and other organizations to people who may be interested inthe products, services or causes they promote.”

所以，F(xiàn)acebook主要是通過(guò)追蹤瀏覽器的cookie來(lái)收集用戶(hù)的數(shù)據(jù)，進(jìn)而對(duì)用戶(hù)的喜好和行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，選擇最適合的廣告呈現(xiàn)在用戶(hù)面前。

同時(shí)Facebook又用cookie來(lái)判斷控制廣告的投放，以及評(píng)估廣告的質(zhì)量。

比如確保該廣告出現(xiàn)在同一個(gè)用戶(hù)的時(shí)間線(xiàn)上不超過(guò)X次（impression）。再比如該用戶(hù)是否與廣告產(chǎn)生了交互行為（點(diǎn)擊、留言、點(diǎn)贊、購(gòu)買(mǎi)等等）。

IOS14.5上線(xiàn)之，隱私新規(guī)中的用戶(hù)可自主選擇是否允許APP追蹤其在網(wǎng)站內(nèi)的瀏覽歷程，使得Facebook廣告一度出現(xiàn)轉(zhuǎn)化歸因不準(zhǔn)確等情況，也印證了cookie對(duì)于Facebook的重要性。

那Facebook廣告的機(jī)器學(xué)習(xí)是如何運(yùn)轉(zhuǎn)的呢？

Facebookad算法是預(yù)測(cè)性算法（PredictiveAlgorithm）。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)的算法通過(guò)“學(xué)習(xí)”廣告投放得到的反饋（歷史數(shù)據(jù)），對(duì)新的廣告投放效果進(jìn)行預(yù)測(cè)。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的兩大類(lèi)別：回歸算法（Regression）和分類(lèi)算法（classification）。

回歸算法的結(jié)果是一些連續(xù)的值，比如一元二次方程里的一條直線(xiàn)，任意一個(gè)橫坐標(biāo)的X值，都可以找到一個(gè)對(duì)應(yīng)的Y值。

而分類(lèi)算法的輸出結(jié)果并不是連續(xù)的，而更像是一段又一段的區(qū)間。

實(shí)際上，兩種算法并不是完全無(wú)法不兼容彼此的。

比如你在回歸算法的輸出層規(guī)定區(qū)間，“低于60%的值輸出No”，“不低于60%的輸出值為Yes”，這樣回歸算法就轉(zhuǎn)化為一個(gè)分類(lèi)算法了。

不管使用哪種算法，在廣告投放領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)的核心都是通過(guò)分析audience的特性（demographics），來(lái)對(duì)TA的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。

因?yàn)镕acebook廣告的算法對(duì)外界仍然是非公開(kāi)的，是個(gè)黑盒（BlackBox）。所以?xún)煞N算法其實(shí)都有可能，甚至可能是兩種算法的結(jié)合。

但無(wú)論是使用兩種算法的哪一種，F(xiàn)acebook廣告的LearningPhase都是在不斷的訓(xùn)練算法模型，尋找完美的擬合曲線(xiàn)。一旦學(xué)習(xí)結(jié)束，算法就會(huì)尋找目標(biāo)受眾中，距離曲線(xiàn)最近的點(diǎn)（潛在受眾）。 

而如何讓Facebook廣告機(jī)器學(xué)習(xí)快速到達(dá)這個(gè)完美的擬合曲線(xiàn)點(diǎn)？

就需要準(zhǔn)備就需要大量的數(shù)據(jù)，這時(shí)候就需要我們Facebook投手出馬了！

當(dāng)我們開(kāi)始投放廣告時(shí)，F(xiàn)acebook最初基本是處于盲投的狀態(tài)，它憑借自己的直覺(jué)投放給一些可能對(duì)我們的產(chǎn)品感興趣的受眾，

一旦某個(gè)用戶(hù)有了相應(yīng)的反饋，比如給廣告點(diǎn)贊、或者點(diǎn)擊了購(gòu)買(mǎi)鏈接，F(xiàn)acebook會(huì)將該用戶(hù)的數(shù)據(jù)收集入你的數(shù)據(jù)庫(kù)里。 

但是，前期我們只能積累到一些零星的數(shù)據(jù)，很有可能是特例，也就是一些電商賣(mài)家常說(shuō)的“偶然單”。所以，投放早期，各位投手切忌胡亂調(diào)整廣告賬戶(hù)，導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)走向走歪，白白浪費(fèi)廣告預(yù)算。

而當(dāng)我們數(shù)據(jù)隨著時(shí)間的積累足夠多時(shí)，機(jī)器也更加容易找到更符合我們目標(biāo)受眾的群體，從而對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，這也就說(shuō)明了為啥老的廣告組很多都可以穩(wěn)定出單的，而培養(yǎng)一個(gè)穩(wěn)定的廣告組正是專(zhuān)業(yè)投手最應(yīng)該做的事。

但這時(shí)候很有可能會(huì)有小伙伴說(shuō)：木瓜盡說(shuō)廢話(huà)，誰(shuí)不知道數(shù)據(jù)積累的多，廣告就更精準(zhǔn)，但老板等不及啊！

如果你老板知道Facebook廣告這些算法的話(huà)，他可能會(huì)改變自己的看法？

在Facebook通過(guò)自己早期選擇受眾得到一個(gè)小的模型之后，算法會(huì)嘗試著尋找和這些用戶(hù)有相似特性的其他用戶(hù)、并且推送相同的廣告來(lái)反復(fù)確認(rèn)自己的判斷。

如果結(jié)果不符合預(yù)期，算法就會(huì)調(diào)整策略，比如調(diào)整某個(gè)特性的權(quán)重。

在這個(gè)調(diào)整的過(guò)程中，有可能會(huì)影響到廣告主的決策。

比如你的目標(biāo)受眾可能是喜歡踢足球的男生，但是你一開(kāi)始并沒(méi)有對(duì)興趣做任何的限制，而Facebook根據(jù)它已有的數(shù)據(jù)可能就“猜測(cè)”愛(ài)玩兒游戲的受眾比較理想。

結(jié)果跑了幾天，廣告效果很差，沒(méi)有耐心的人有可能就此打住，終止廣告。但其實(shí)你再堅(jiān)持一下，廣告就可以“看到明天的太陽(yáng)了”

因?yàn)殡S機(jī)性，導(dǎo)致決策的變化，從而影響整個(gè)數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)的效果。 

數(shù)據(jù)不會(huì)說(shuō)謊，但是片面的數(shù)據(jù)，會(huì)誤導(dǎo)我們的判斷能力。

因此，各位投手請(qǐng)把這篇內(nèi)容轉(zhuǎn)給你不是很懂廣告，只想要ROI的老板看一下，或許能夠讓你得到救贖。歡迎有不同見(jiàn)解的小伙伴在評(píng)論區(qū)留言，分享自己的看法~

（來(lái)源：小木瓜）

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