假设一个广告系列在短时间内经历了多次预算变更以及定位设置或广告创意的更新。
每次改变都会重置学习过程，由于系统努力适应这些修改，因此会延长该阶段。
通过最大限度地减少频繁的改变并允许算法积累大量数据，学习过程变得更加简化。
“使用智能竞价策略时，可能会出现过于频繁地进行更改的情况，因为策略本身需要一些时间来进行调整，”Beene 说。
她告诉我们，做出太多改变可能会产生负面影响，例如减少广告投放频率，因为它会让竞价策略重新回到学习阶段，并对系统造成冲击。
“此外，无论出价策略 该位置受指定的每次点击费用影响 如何，如果一次性做出太多更改，就很难判断哪些更改真正影响了效果，”Beene 解释道。
做出改变之前要等待多久？
Beene 说：“实施智能出价策略后，决定等待多长时间再做出更改取决于该特定广告系列的每日预算以及数据的传入速度。”
“但是，你确实要确保已经过 按行业划分的特定数据库 去了足够的时间，并且积累了足够的数据来开始进行调整。”
她鼓励广告商检查出价策略的学习状态，以确保他们不会操之过急。
利用历史数据
能够获取大量历史数据的活动为算法提供了大量信息，从而加快学习过程。
例如，一家多年来一直运行 Google Ads 广告系列的企业拥有丰富的数据集。
利用这些历史数据可以让算法了解之前的工作方式。这将有助于更快地进行调整和优化。
强大的转化跟踪功能
数据越全面，系统就能越快、越准确地调整和微调活动。
您可以按照上述建议使用历史数据。但您还应该查看转化数据和跟踪。
准确而详细的转化操作跟 汤加营销 踪可以帮助您向 AI 提供数据，以帮助更好地实施符合您目标的策略，并提高未来的转化率。
保持广告系列元素的一致性
保持广告创意、目标受众和预算分配等要素一致性的广告活动有助于系统积累准确的数据。
例如，高质量的电商活动，产品线和受众定位参数稳定不变，可以让算法更快地掌握用户行为。这缩短了学习阶段的时间。
这也适用于登陆页面，因为与广告内容和相关搜索词相一致的登陆页面可确保一致的用户旅程，并最终提高广告质量和用户参与度，这是算法可以识别的。