1.帳戶簡化和整合

精簡的帳戶結構可盡可能多地手機競拍信號，從而更快結束機器學習階段；

如果受眾價值沒有差別，不妨整合廣告組；

實用技巧：整合未達到最低閾值的廣告組和SKAN廣告系列有助于結束機器學習階段。

2.減少手動編輯的頻率

機器學習階段結束之前，請盡量不要更改廣告組或廣告；

避免每小時和每日表現指標變得雜亂和不完整；僅做少量更具戰略意義的調整，如果要更改的地方較多，請一次性完成所有更改；

實用技巧：建議等到72小時候再評估表現，消除延遲報告所帶來的影響。

3.定位和版位

放寬受眾定位可提供更多優化機會；

結合使用更多版位有助于提升效率；①對于再營銷，可考慮為類似受眾定位和寬泛定位分配更多預算②對于興趣定位，Facebook 建議使用“擴展興趣定位”選項實現更靈活的定位

實用技巧：放寬受眾定位并結合使用多個版位可提供更多優化機會。

4.避免過度限制競價和預算

可獲得的轉化數據取決于您設置的競價和預算。

①如果不使用自動應用廣告（automated APP ad），可利用廣告系列預算優化（CBO）提高預算使用效率和系統的自動分配能力②如果設置了競價上限，可通過測試找到最優競價③對于投放期短于3天的廣告系列，可考慮使用最低費用競價

提醒：根據每周50次轉化的閾值（網站廣告）或每個廣告系列每日88次安裝的閾值（SKAN廣告系列）計算預算。

5.考慮轉化事件的發生頻率

轉化事件發生的次數越多，Facebook 越能更快達到結束機器學習階段所需的閾值，進而提升整體優化效果。

①關于事件優先級設置的新規定（網頁廣告：針對每個網域最多只能設置8個事件；應用廣告：最多可設置64個事件）；對于選擇拒絕追蹤的用戶，只會傳回優先級最高的已完成事件；建議為漏斗下層事件分配較高優先級，為漏斗上層事件分配較低優先級。②建議除購物事件以外，還應該針對漏斗上層事件測試應用事件優化。

實用技巧：優先考慮漏斗下層事件，并利用事件1-8推動漏斗轉化。

6.iOS14.5+廣告設置檢查清單