Preguntas más frecuentes de Learn dirigidas

Importante

Esta guía solo se aplica al elemento de línea heredado. Si usa el elemento de línea aumentada (ALI), consulte Guía de optimización : ALI.

¿A qué fases de optimización afecta el algoritmo de Aprendizaje dirigido?

El algoritmo de Aprendizaje de destino solo afecta a la fase de aprendizaje.

¿Para qué estrategias de compra se usa el algoritmo de Aprendizaje dirigido?

Nuestro algoritmo de Aprendizaje dirigido se ha usado para calcular las pujas de aprendizaje en la fase de aprendizaje para las campañas de CPA/CPC y RTB administradas, entre redes y mediante optimización.

¿Dónde puedo obtener más información sobre Targeted Learn?

Para obtener información general sobre nuestro algoritmo de Aprendizaje dirigido, consulte Aprendizaje dirigido. Para obtener más información sobre la nueva palanca de optimización de invalidación de Learn que va con Aprendizaje dirigido, consulte Palancas de optimización.

¿Para qué calcula una oferta de aprendizaje?

Calculamos una oferta de aprendizaje para una combinación campaign-creative-venue-pixel. Intentamos calcular para un determinado creativo de campaña la frecuencia con la que se activará un píxel en un segmento específico del inventario (lugar).

¿Qué ocurre si mi anunciante no tiene datos?

Cuando un anunciante no tiene datos históricos, Targeted Learn puja por la oferta media en un lugar para que el anunciante pueda recopilar datos. Una vez que el anunciante tenga cinco eventos en total, nuestro algoritmo comenzará a aprovechar los datos históricos del anunciante para calcular una oferta de aprendizaje.

¿Qué ocurre si mi campaña tiene varios píxeles?

Al igual que cuando se optimiza la campaña, calculamos una valoración para cada campaña, creatividad, lugar y píxel por separado y, a continuación, agregamos esas valoraciones para tu oferta. Del mismo modo, durante el aprendizaje, calculamos una oferta de aprendizaje para cada campaña, creatividad, lugar y píxel, y luego las agregamos para determinar tu oferta de aprendizaje total.

Si mis campañas bajo un anunciante varían en el rendimiento, ¿esto afectará a mis ofertas de aprendizaje?

Si las campañas comparten los mismos eventos (píxeles y clics) y funcionan de forma muy diferente, esto podría afectar a la oferta inicial de aprendizaje. Esta diferencia en el rendimiento podría hacer que las ofertas de aprendizaje en el nivel anunciante del embudo de Bayes sean un promedio menos representativo, ya que hay una distribución sobre el rendimiento. Una vez que las ofertas de aprendizaje están en un nivel más pormenorizada del embudo de Bayes, esta diferencia en el rendimiento entre las campañas no debería afectar a las ofertas de aprendizaje de las otras campañas. Si esto se convierte en un problema, puede considerar la posibilidad de dividir las campañas que están funcionando de manera diferente para que las pujas de aprendizaje calculadas sean más precisas.

¿Qué debo hacer si mi campaña no se entrega?

Hay varias razones por las que una campaña podría ser insuficiente, una de ellas es la baja en el aprendizaje. En primer lugar, asegúrate de que la configuración de tu campaña, como la segmentación de inventario, la segmentación, el límite de frecuencia, las fechas de vuelo, el presupuesto, etc., estén configuradas para dar a tu campaña acceso al inventario suficiente para que tenga una probabilidad razonable de ganar subastas y entregas. Si crees que las pujas de poco aprendizaje están causando que tu campaña gane menos impresiones de las deseadas, puedes aumentar las pujas de aprendizaje mediante la característica Palancas de optimización en la interfaz de usuario.

¿Cómo puedo calcular mis ofertas de aprendizaje calculadas?

Cuando la campaña esté aprendiendo, puede examinar el promedio de eCPM en learn para esa campaña para calcular las ofertas de aprendizaje. Si acaba de iniciar una campaña, puede calcular las pujas de aprendizaje iniciales examinando el RPM histórico del anunciante para esos píxeles. Si cambia los valores de estos píxeles, tendrá que modificar las RPM históricas del anunciante en la misma cantidad para una estimación precisa. Tenga en cuenta que si un anunciante tiene una gran cantidad de datos históricos en un lugar, una oferta de aprendizaje inicial comenzará en el nivel de anunciante-lugar, que podría diferir de la oferta de aprendizaje calculada en el nivel de anunciante.

¿Qué datos históricos aprovecha?

El nivel del embudo de Bayes determina los datos históricos que aprovecha el algoritmo de aprendizaje dirigido. En los datos que aprovecha, nuestro algoritmo usa la tasa de éxito histórico (tasa de conversión o tasa de clics) para ayudar a calcular la oferta de aprendizaje.

¿Todas las ofertas de mi campaña están en el mismo nivel del Embudo de Bayes?

Calculamos una oferta de aprendizaje para cada combinación campaign-creative-venue-pixel. Cada una de estas combinaciones puede estar en un nivel diferente del embudo bayes.