対象となる Learn に関する FAQ

Targeted Learn アルゴリズムはどのような最適化フェーズに影響しますか?

Targeted Learn アルゴリズムは学習フェーズにのみ影響します。

ターゲット学習アルゴリズムが使用される購入戦略は何ですか?

Targeted Learn アルゴリズムは、最適化を使用して、Managed、Cross Network CPA/CPC、RTB キャンペーンの学習フェーズで学習入札を計算するために使用されています。

Targeted Learn の詳細はどこで確認できますか?

Targeted Learn アルゴリズムの概要については、「 Targeted Learn」を参照してください。 Targeted Learn に付属する新しい Learn オーバーライド最適化レバーの詳細については、「 最適化レバー」を参照してください。

Learn Bid を計算する方法は何ですか?

キャンペーンとクリエイティブと会場とピクセルの組み合わせの学習入札を計算します。 特定のキャンペーン クリエイティブについて、特定のインベントリ (会場) でピクセルが発生する頻度を見積もります。

広告主にデータがない場合はどうなりますか?

広告主が過去のデータを持っていない場合、Targeted Learn は、広告主がデータを収集できるように、会場の平均入札を入札します。 広告主が合計で 5 つのイベントを作成すると、アルゴリズムは広告主の履歴データを利用して学習入札を計算し始めます。

キャンペーンに複数のピクセルがある場合はどうなりますか?

キャンペーンが最適化されている場合と同様に、キャンペーン、クリエイティブ、会場、ピクセルごとに評価額を個別に計算し、それらの評価額を入札に追加します。 同様に、学習中に、キャンペーン、クリエイティブ、会場、ピクセルごとに学習入札額を計算し、追加して学習の合計入札額を決定します。

広告主のキャンペーンのパフォーマンスが異なる場合、これは学習入札に影響しますか?

キャンペーンで同じイベント (ピクセルとクリック数) を共有し、パフォーマンスが非常に異なる場合は、最初の学習入札に影響する可能性があります。 パフォーマンスが異なると、パフォーマンスに関する分布があるため、ベイズ ファネルの広告主レベルでの学習入札の平均は低くなります。 学習入札がベイズファネルのより詳細なレベルになると、キャンペーン間のパフォーマンスのこの違いは、他のキャンペーンの学習入札に影響を与えるべきではありません。 この問題が発生した場合は、計算された Learn 入札の精度を高めるために、パフォーマンスが異なるキャンペーンを分割することを検討してください。

キャンペーンの提供が不足している場合はどうすればよいですか?

キャンペーンの配信が低下する理由はいくつかあります。そのうちの 1 つは学習が低く入札されています。 まず、広告枠のターゲット設定、セグメントターゲティング、フリークエンシーキャップ、フライトの日付、予算などのキャンペーン設定が、オークションに勝ち、配信される可能性が妥当になるように、キャンペーンに十分な在庫へのアクセス権を付与するように設定されていることを確認します。 低い学習入札によってキャンペーンのインプレッション数が目標よりも少なくなると思われる場合は、UI の 最適化レバー 機能を使用して学習入札単価を引き上げることができます。

計算された学習入札を見積もるにはどうすればよいですか?

キャンペーンが学習中の場合は、そのキャンペーンの learn の平均 eCPM を確認して、Learn の入札額を見積もることができます。 キャンペーンを開始したばかりの場合は、広告主の過去の RPM でそれらのピクセルを調べることで、初期学習の入札額を見積もることができます。 これらのピクセルの値を変更する場合は、正確な見積もりのために広告主の履歴 RPM を同じ量変更する必要があります。 広告主が会場に多くの履歴データを持っている場合、最初の学習入札は広告主の会場レベルで開始されます。これは、広告主レベルの計算された学習入札とは異なる場合があります。

どのような履歴データを活用しますか?

ベイズ ファネルのレベルは、学習アルゴリズムが活用する対象となる履歴データを決定します。 このアルゴリズムは、活用するデータで、過去の成功率 (コンバージョン率またはクリック率) を使用して、学習入札の計算に役立ちます。

キャンペーンの入札額はすべてベイズじょうごと同じレベルですか?

キャンペーンとクリエイティブと会場とピクセルの組み合わせごとに、学習入札を計算します。 これらの組み合わせは、ベイズファネルの異なるレベルにすることができます。