如何有效利用智能广告？

通过人工干涉来进一步谷歌智能算法的学习速度和溯因推理的精确性。

谷歌需要获得足够的数据+相关算法，以满足“足够数据”的要求，谷歌建议智能广告需要14天的学习周期，有足够的预算(一般每日预算为CPA*2或以上)，吸引50次转化等等。因此，常见的人工干涉办法如下。

1、为了更快地到达机器学习优化的基本数据，选取漏斗上层行动如参加购物车、发起结帐等。

2、足够的广告资料，资料包含feed、feed、广告资料等

对于智能购物广告谷歌官方推荐的100个SKU以上，但实操却发觉这太多了，即使在14天之后，所有SKU只有10%左右的人都能看到。建议20个以上就可以了。日用品Feed也要做好优化，Feed越完善，越合理越好。

对于页面feed，是用于动态搜索广告的，要保证页面主题、描写经过基本SEO优化。与谷歌一致的官方优化指南：用户懂得，重要字相关性高，关键重要词在前面等等。

从广告素材来看，所有智能广告都需要提供优良的素材，从而使谷歌优化。劣质广告资料，再厉害的算法也无济于事。对于智能购物广告，要提供多种大小的图片、视频、足够的广告主题、描写等等，这些都要满足谷歌官方推荐的数目，并尽量分别化，让谷歌可以 不同种类的资料。再针对 结果，寻找适合的资料提高优化。

3、为进一步追溯推理的精确性，人工进一步广告序列的内部相关性可以加快学习速度

1)改良智能购物广告的内部相关性：对产品分组，差异树立不同的智能购物广告系列。依据产品类别划分：产品类别、价钱、利润率、销路。如何选择多维度呢？基于投标策略。

2)进一步展现广告的内部相关性；

如有必要对每个广告系列差异采取不同的预算，请差异制造。在智能展现广告系列中，差异为不同的产品系列或服务创立不同的广告组合。

广告群内，制造几个不同的适配性展现广告，把彼此配合良好的资料资源分成一组，每一条广告差异采取这样一组资料资源。创立一个帐户级别的展现地位消除对象。创立网站类别和内容消除对象，标题消除对象，重要词消除对象。

3)改良动态搜索广告的内部相关性：主题和描写必需精确。

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