以较少的预算实施初步测试阶段有助于数据收集，而无需进行重大的算法调整。
假设您即将推出一款新产品。这可能涉及一个简短的测试阶段，预算分配有限，以便在投入大量预算之前收集足够的数据并优化广告系列。
使优化与以 CPA 为中心的目标保持一致
战略性地将您的优化与每次转化费用 (CPA) 目标相结合。
您可以通过微调出价和广告 该位置受指定的每次点击费用影响 内容来优化 CPA，从而引导系统实现更有效的性能，同时适应学习阶段。
这种方法可以确保您的广告支出按照您设定的成本目标用于吸引客户。
Google Ads 学习阶段的工作原理
使用自动出价策略的广告系列会使用人工智能根据广告产生点击或转化的可能性来设置广告出价。
作为自动竞价策略的一部分，人工智能需要学习如何在广告竞价中出价最好以获得最佳广告效果，这可能需要一些时间和测试。
那么，这个过程究竟是如何进行的呢？
学习阶段动态
在此阶段，系统会探索您的广 最近的手机号码数据 告在实时竞价中的表现模式。根据这些数据，系统会查看用户反应（例如点击次数或转化次数），并优化您的广告展示对象。
算法适配
Google 的机器学习算法可优化您的广告投放以提高效果。它会了解哪些受众、时间或背景最适合您的广告。这有助于优化您的广告系列的定位。
对广告投放的影响
学习阶段会显著影响谁会在何时看到您的广告。此学习阶段可能会导致您的效果指标出现波动，从而影响您的广告系列的初始覆盖率、成本和效率。
实时调整
在此阶段，算法会根据用户行为不断进行调整。它力求提高广告效果。随着时间的推移，这将带来更精细、更优化、更有效的广告投放。
什么触发了学习阶段？
有几种不同的方法可以触发学习阶段：
- 新策略：您的出价策略是 汤加营销 最近创建或重新启用的吗？如果是，Google Ads 会进行调整以优化您的出价，此时可能会显示学习状态。
- 设置更改：更改出价策略设置（例如增加或减少预算、更新目标每次转化费用或目标广告支出回报率）会提示 Google Ads 重新调整出价优化。
- 组成变化：自动出价策略中任何广告系列、广告组或关键字的添加或删除都可能引发学习阶段。
学习后阶段的学习
值得注意的是，即使出价状态不再显示“学习”，Google Ads 仍会继续改进其算法。
该平台不断学习用户行为并调整广告投放策略以进行持续优化
因此，即使您的出价状态不再是学习状态，Google 的算法仍会根据其收集的数据进行优化。
在此阶段，数据集更为广泛，因此变化不会那么明显。