首先，你要知道，FB 廣告在進行投放時，都是使用機器學習的演算法在尋找受眾。
那到底演算法現在尋找的狀況是好，還是壞呢？
FB 為了要告訴你現在廣告投放的狀況，所以分成了以下幾個階段：
(1) 審查中: 廣告正在進行審查
(2) 處理中: 如果審查通過後，又做了修改，就會顯示處理中
(3) 學習中: 系統機器學習正在進行
(4) 學習受限: 始終無法取得足夠資料，通過學習階段
(5) 進行中: 獲取的資料足夠，系統已通過學習階段
(6) 禁止刊登: 遭系統判定違反廣告刊登準則，投放終止
上圖所列出的是，全部的廣告狀態，而廣告學習階段，
指的是，通過審查後的其中三個階段，學習中、學習受限、進行中
(1) 學習中: 系統機器學習正在進行
當你看到廣告投放狀態顯示學習中，代表系統的機器學習正在運作正在努力收集數據，讓廣告能夠通過學習
為何要能夠通過學習呢？ 學習是什麼意思？
其實，當你在投放廣告時，一開始你都會選擇你的廣告目標，
例如你的目標是 流量、互動、購買、APP安裝。
而當你決定了這些目標，相當於你告訴了系統朝著這個目標前進。
所以，系統就會以這些目標為優化對象，並盡可能根據你的設定，幫你獲取你所要的最大目標。
具體的演算法是怎麼運作的呢？它會使用數學計算一個「損失函數」，
並透過梯度下降法來逐步優化這個損失函數，使誤差盡可能越來越低。
當損失函數的誤差降到一個合格的水平後，系統就會認為，
在你所設定的條件下，達成你所想要的目標是可行的。
一旦確定目標可以達成，廣告狀態就會從「學習中」升級為「進行中」。
(2) 學習受限: 始終無法取得足夠資料，通過學習階段
由於優化的過程中，依賴的是當下環境所收到的即時數據。
系統會利用這些數據，輔助梯度下降法，來盡可能地降低損失函數的誤差。
但是，有一個問題是，如果系統在優化的過程中，無法收集到足夠的數據，那麼當廣告進行時間超過7天後，
如果系統始終無法將損失函數的誤差壓到一個足夠低的水平，這時廣告的狀態就會顯示為「學習有限」。
簡單來說，就是系統已經盡力在優化了，但無論怎麼做，在你給的目標，和你給的設定之下，
他始終無法優化到一個合格的水平。
(3) 進行中: 獲取的資料足夠，系統已通過學習階段
如果你的廣告顯示為「進行中」，就表示系統已經收集到了足夠的數據，
並成功將損失函數的誤差壓到了一個足夠低的水平，這意味著優化是成功的。
未來，系統將會持續朝著這個方向進行廣告投放。通常，若要讓廣告進入「進行中」階段，
必須在 7天 內根據你所設定的目標，系統需要獲取 10到50個你所設定的目標。這是官方所說的，
必須有這樣數量的數據，才能順利讓廣告的學習階段轉變為「進行中」狀態。
廣告學習階段通常會在 7 天之內完成，目標是讓系統，一個組合中能收集到 10 ~50 個轉換數據。
但這只是官方公布的概略值，實際上有人快有人慢，例如有人只過了 3 天，就通過了學習階段，
也有人只收集到了 10 個轉換，就通過了學習階段，這都是有可能的。
(1) 確保像素收集資料更完整
如果你的目標是流量或是互動，那你通常不會有數據收集不足的問題，
因為要達成流量和互動是相對非常容易的，通常會出現問題的是你的目標為購買。
若要達成購買可沒這麼簡單，所以通常都會造成廣告數據較少，系統無法取得完整數據進行優化。
因此，在你的網站中，像素在收集資料的時候，你一定要確保轉換事件是正確安裝的，並且轉換API也有安裝。
任何的轉換數據你都不要有遺漏，這樣你才有辦法在7天之內，
讓一個組合獲取 10 個到 50 個的轉換目標，才能順利通過學習階段。
由於現在隱私權的議題高漲，造成許多瀏覽器會封鎖像素，
這使得像素想要收集到完整的轉換資料變得非常困難。
所以臉書一直都呼籲大家，要盡快安裝轉換API，來輔助像素收集完整的轉換數據。
若要快速學習轉換API如何安裝，歡迎參考我們的 50 步驟，截圖教學。
FB 轉換 API 完整教學 2024，全網站通用，新手一看就懂
(2) 不要給系統太嚴格的設定
太嚴格的設定是什麼意思呢？例如你的出價限制非常低，或者是你要求系統一定要用非常低的價格來獲取目標的轉換，
這樣的設定都會造成系統在進行機器學習的時候，因為限制過多，導致系統無法優化損失函數，從而無法順利通過學習階段。
但通常什麼樣的設定是嚴格的，這並沒有人能夠確定。因此，建議當你遇到經常顯示「學習受限」時，再來放寬設定就好。
(3) 不要讓目標受眾人數太少
通常我們會建議一個組合中的廣告受眾人數在 500,000 到 1,000,000 以上，
這樣才算足夠的受眾人數。如果你的受眾人數太低，例如只有 100,000，
相當於把系統，限制在一個很小的範圍，他就更難找出，通過學習階段的可能性。
(4) 活動單日預算不要給太低
如果不動的單日預算設定得太低，這也是造成廣告無法通過學習階段的常見原因。
當單日預算設定得太低時，系統會根據你的預算來驅動廣告投放。
如果單日預算過低，系統需要在一天的 24 小時內平均分配花費，那麼每小時可用的預算就會非常少，
這意味著它能曝光的受眾也會非常少，這就可能導致學習速度非常慢，
因此即便過了 7 天，系統也無法收到足夠多的數據來進行優化。
如果以上的方法你都做了，例如你也增加預算了，也擴大受眾了，也放寬設定了，像素收集的資料也完整了，
但你始終無法在 7 天之內，一個組合獲得 10 到 50 個轉換，那該怎麼辦？
有以下兩個方法:
(1) 多嘗試不同的目標，進行 AB 測試：
如果你的目標設定是高單價產品的購買轉換，
可能需要考慮將目標轉換設置為更容易達成的中介目標（如加購、加入購物車等）。
這樣可以幫助系統更快地收集到數據，並進行優化。
不要放棄原本的購買目標，我的意思是，兩個你都要嘗試，進行AB測試。
(2) 優化轉換率：如果廣告無法收集到足夠的轉換，可能需要進一步檢視你的網站和購物流程，
確保購買過程順暢無阻。改善網站的轉換率（例如加速頁面加載速度、簡化結帳流程）能幫助提高轉換機會。
通常我們會建議，不要太常去動廣告，原因是當你動了廣告之後，學習階段可能又會從零開始，
這就會延長整體學習的時間，導致廣告一直無法變成「進行中」。
但還是有特例的，如果你是逼不得已一定要修改廣告預算或是素材，那我們當然是認為要改就改吧。
如果已經決定這不是想要的投放方式，那就不要再浪費七天的預算了。
但還是有一個特殊情況，如果當你想要做修改，廣告也還在學習階段，但卻發現廣告的轉換成效超級好，
那可以進行修改嗎？我們的建議是不要動他，因為廣告具有隨機性。如果廣告成效很好，就讓它繼續運行，
因為如果你修改它，廣告會重新進入學習階段，這樣很大的機率會導致目前的廣告成效消失。
並不是，系統會有分。當你做了小修改，那系統不會重新進入學習，但當你做了大修改，系統就會重新進入學習。
以下是可能會觸發 重大編輯 (大修改) 的情況：
改變廣告預算：大幅調整日預算或總預算，尤其是超過一定比例的變動。
變更目標受眾：修改廣告的目標受眾範圍，例如變更年齡範圍、性別、地理位置或興趣。
改動出價策略：例如從自動出價改為手動出價，或是更改目標CPC（每次點擊成本）等。
更換廣告素材：替換廣告的圖像、影片或廣告文案，尤其是大幅度改動內容。
變更廣告目標：例如將廣告目標從「流量」改為「轉換」或「品牌認知」。
更改轉換目標：如果更改了轉換事件（例如，從「購買」改為「註冊」），也會觸發重大編輯。
小修改 指的是那些不會顯著影響廣告運行結構或優化目標的改動。
這些修改通常不會觸發廣告進入學習階段，並且系統可以繼續基於現有數據進行優化。
以下是一些例子：
微調預算：小幅度調整日預算，例如調整 20% 以內的變動。
調整廣告文案：改動廣告文案中的某些詞語或語句，但不改變廣告的核心內容。
微幅調整出價：小幅度調整出價範圍 20% 以內（例如調整每次點擊的價格）
修改時間範圍：調整廣告的投放時間或日期範圍，但不改變其他設定。
這些小修改通常不會對廣告的學習過程造成重大影響，系統仍會進行原本的學習階段。
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文長，感謝您看到這裡，希望這篇文章能帶你更加理解「FB 廣告的學習階段」
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