¿Qué es un nodo de optimización?
Importante
Esta guía solo se aplica al elemento de línea heredado. Si usa el elemento de línea aumentada (ALI), consulte guía de optimización ali.
Los nodos son agrupaciones de impresiones de anunciantes (o redes que representan anunciantes) que son una combinación de una campaña, una creatividad específica, el lugar y el píxel de conversión. La optimización se realiza en un solo nodo.
Cada nodo individual puede estar en una fase de Learn o en una fase optimizada . Una campaña puede usar varios nodos a la vez; por lo tanto, parte de una campaña podría estar en la fase Learn mientras que otra parte está en la fase Optimizada.
Fases de optimización: Aprendizaje y optimización
A medida que se ejecutan las subastas y se registra información sobre las pujas asociadas a una campaña, los datos se analizan en una de las dos fases de optimización posibles(Learn o Optimizado) en función de la cantidad de datos que haya acumulado el nodo.
Importante
En ambas fases, la ecuación de valoración se modifica para tener en cuenta las limitaciones en la cantidad de datos que tenemos. Esto se describe en la sección ¿Qué es la valoración?
Fase de aprendizaje
En las fases iniciales de una campaña, las impresiones se registran como parte de la fase Learn . En esta fase, el sistema está intentando determinar la valoración optimizada de la oferta y necesita recopilar datos para determinar el valor de un clic o una conversión. A medida que un nodo empieza a acumular más y más datos, aumenta nuestra confianza en las valoraciones de la oferta.
Ejemplo:
Al pujar por un inventario con el que no está familiarizado, o si tiene una nueva creatividad, debe pujar de tal manera que sepa qué cantidad es demasiado alta (gana todas las subastas pero no es rentable) o demasiado baja (no gana ninguna subasta en absoluto). Por este motivo, las ofertas al principio de la fase de aprendizaje pueden variar considerablemente. Solo viendo lo que sucede cuando se realizan ofertas se puede obtener una comprensión del mercado. Por ejemplo, si puja $.15 en el inventario y no gana subastas, aprenderá que debe pujar más alto para que los usuarios finales vean su creatividad. Si puja 5,00 USD por inventario y gana cada subasta, aprende que debe reducir su oferta para ahorrar dinero en esas impresiones y, por tanto, ser más rentable.
Fase optimizada
El anunciante puede establecer el número de eventos de éxito necesarios para pasar de la fase Learn a la fase Optimizada. Si establece ese número de manera adecuada, el ejemplo estadístico permite al licitador pujar por un importe que gane el número de subastas que necesita mientras gasta una cantidad de dinero en cada puja para mantenerle rentable.
Para obtener información adicional sobre cómo aprender y optimizar el trabajo, consulte la sección Presupuesto de Learn .