ရိုးရှင်းသော အကောင့်ဖွဲ့စည်းပုံနည်းလမ်းကို အသုံးပြုသည့် အကောင့်တစ်ခု၏ ဥပမာ
ရိုးရှင်းသော အကောင့်ဖွဲ့စည်းပုံနည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ ပုံစံတူ ပရိသတ်အားလုံးကို ကမ်ပိန်းတစ်ခုတည်းတွင် ထည့်သွင်းထားသည်။ အဖွဲ့တစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ကြော်ငြာအစုံရှိသော်လည်း၊ Campaign Budget Optimization ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ Facebook သည် စွမ်းဆောင်ရည်အကောင်းဆုံး ကြော်ငြာအစုံ(များ) တစ်လျှောက် ဘတ်ဂျက်ကို ဖြန့်ဝေကြောင်း သေချာစေပါသည်။
သို့သော် စမတ်ကျသော လေလံဆွဲခြင်
ဗျူဟာများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များ ထွန် ဖုန်းနံပါတ်စာရင်း းကားလာသဖြင့်၊ ထိုသို့သော ကြီးမားသော အကောင့်တစ်ခုသည် စနစ် ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်ရန် ပိုမိုခက်ခဲစေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် အကောင့်တစ်ခုအတွင်း ပရိသတ်များကို ပေါင်းစပ်နိုင်မှု ရှိ၊ မရှိ အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် ကြော်ငြာအစုံ/ကမ်ပိန်းများ အရေအတွက်ကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သင့်အား ပိုမိုလျင်မြန်စွာ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ တစ်သမတ်တည်း ရလဒ်များပေးပို့ရန် အယ်လဂိုရီသမ်ကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာ လေ့လာနိုင်စေပါသည်။
ဤအင်္ဂါရပ်သည် Facebook စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလောကတွင် လှုပ်လှုပ်ရှားရှားဖြစ်စေခဲ့သည်။ Campaign Budget Optimization (CBO) ဖြင့်၊ သင်သည် ကြော်ငြာသတ်မှတ်အဆင့်တွင် ဘတ်ဂျက်များနှင့် အလုပ်မလုပ်တော့ဘဲ ကမ်ပိန်းအဆင့်တွင် ဖြစ်သည်။ ကြော်ငြာသတ်မှတ်ဘတ်ဂျက်များ (ABO) သည် ယခင်က စံသတ်မှတ်ထားသည့်နေရာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြော်ငြာအစုတစ်ခုအတွက် ဘတ်ဂျက်ကို ကိုယ်တိုင်သတ်မှတ်ပေးပါသည်။
အဲဒီအခါမှာ မင်းရဲ့ဘတ်ဂျက်ကို အပြည့်အ၀မသုံးဘူးဆိုတာ ခဏခဏ သတိထားမိနိုင်တယ်။ သို့မဟုတ် ကြော်ငြာအစုံသည် ကောင်းစွာမစွမ်းဆောင်နိုင်သောကြောင့် သင့်ရလဒ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဘတ်ဂျက်များကို ချိန်ညှိရမည်ဖြစ်ပါသည်။
ကမ်ပိန်းဘတ်ဂျက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း။
CBO ဖြင့်၊ ၎င်းသည်မလိုအပ်တော့ပါ။ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးသည် machine learning ကိုအသုံးပြု၍ အခြေခံအားဖြင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပါသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်သည် သင့်ရည်မှန်းချက်များနှင့် အကောင်းဆုံးကိုက်ညီသော ဘတ်ဂျက် (ကမ်ပိန်းအဆင့်) ကို ခွဲဝေပေးပါသည်။