Meta 正在推出機會分數，它代表您的優化程度 活動該活動是 Facebook 廣告的基礎。 您可以在此處設定廣告目標，該目標定義了您希望廣告實現的目標。 更多的, 廣告組廣告集是 Facebook 廣告分組，其中確定定位、調度、優化和展示位置等設定。 更多的和廣告。
在哪裡可以找到您的機會分數？ 到底是什麼？ 它是如何計算的？ 這有什麼意義嗎？
讓我們調查一下…
在哪裡可以找到它
當我注意到廣告帳戶選擇下拉式選單旁邊的廣告管理器表格視圖頂部時，我第一次意識到我可以存取機會分數。
老實說，這有點隨機。 將滑鼠懸停在它上面，您會看到詳細資訊…
您也可以在「帳戶概覽」頁面上找到它。
如果實施，您將獲得可以提高您的機會得分的建議。
它是什麼？
機會分數以 0 到 100 的等級分級，代表您的廣告活動、廣告群組和廣告的整體最佳化程度。 該分數反映了廣告帳戶上活躍的所有廣告，而不是特定於單一廣告系列、廣告群組或廣告。
偉大的。 那麼，Meta 如何判斷您的帳戶是否得到了適當的優化呢？ 它完全取決於您採用的交付建議的數量。
您已經看到了這些建議。 你可能忽略了它們。 他們可以建議合併廣告集，因為受眾分散或拍賣重疊已成為一個問題。 或開啟 優勢+展示位置以前稱為自動展示位置。 當您使用 Advantage+ 展示位置時，Meta 將自動優化使用哪些展示位置以及何時為您提供預算內的最大結果。 更多的 幫助支付費用。 或套用標準增強功能來提高廣告效果。
我在這裡做一些假設。 Meta 關於此的詳細資訊是有限的。 我還沒有看到任何文件列出了有助於此分數的所有可能的建議。
它是如何計算的？
現在事情會變得更加複雜。 並非每個建議的權重均等，且數值會根據廣告帳號而有所不同， 客觀的建立行銷活動時，您要做的第一件事就是選擇目標。 活動目標是您的最終目標。 您的選擇將影響選項，包括最佳化和交付。 選項包括認知度、流量、參與度、潛在客戶、應用推廣和銷售。 更多的匯總的行業見解等等。
分數以及影響分數的因素會即時更新和計算。 Meta 是這樣解釋的：
某些建議對您的分數的影響比其他建議更大，具體取決於我們估計它們對您帳戶的價值。 此估計積分值會根據您的廣告目標、總結的行業見解等因素而有所不同。 您的分數幾乎是即時更新，因此，如果您不再有資格獲得其他推薦，實際分數變化可能會更高，如果您有資格獲得新推薦，實際分數變化可能會更低。
Meta 提供了一些細節和示例，但這是我在解釋應用建議如何影響您的機會得分時發現的最接近的細節和示例：
例如，您的分數可能為 60，可以透過修復來提高分數 觀眾碎片化受眾碎片化是運行針對不同人群但以相同方式優化以推廣類似廣告創意的多個廣告集的潛在結果。 當出現問題時，您應該合併廣告群組。 更多的 並使用 Advantage+ 展示位置。 在查看建議的操作時，您可能會發現修復 觀眾這是有可能看到您的廣告的人群。 您可以透過調整年齡、性別、位置、詳細定位（興趣和行為）、自訂受眾等來幫助影響這一點。 更多的 碎片問題可能會將您的分數提高 35 分，啟用 Advantage+ 展示位置可能會將您的分數提高 5 分。 在這種情況下，應用這兩個建議可能會得到 100 分。如果您想優先考慮某些建議，您可能需要專注於分散的廣告集，因為它可能會進一步提高您的分數。
如果能有一個包含所有有助於此分數的精確建議的真實列表，那就太好了，但我們沒有。
底線相當簡單：如果您應用 Meta 提供的每個建議，您的機會得分應該是 100。
它反映性能嗎？
不必要。
您的機會分數實際上反映了您採用交付建議的能力。 高分並不代表您的廣告活動效果最佳，低分並不代表您的廣告活動效果不佳。 採用提高分數的建議也並不能保證您會獲得更好的結果。
也就是說，建議和分配的值是基於 Meta 的模型，有助於突出顯示哪些內容可以提高效能。
這是無稽之談……是嗎？
我的初始 印象數展示次數是指您的廣告向目標受眾展示的次數。 如果偵測到展示次數來自機器人，則不會計算展示次數。 更多的 機會分數的主要觀點是這完全是無稽之談。 它所反映的只是您願意接受送貨建議。 有時您絕對應該忽略它們。
但是，讓我們從另一個角度來看這個問題。 如果您的機會得分較低且您的廣告效果不佳，這將為您提供一些潛在的原因。 你有很多 機會 做出可能對您的績效產生正面影響的改變。
我特別思考這些年來最佳實踐發生了怎樣的變化。 許多廣告商抵制Advantage+ Audience、受眾擴展（當它是一個選項時），甚至是Advantage+ Placements。 他們繼續將每個廣告活動的定位細分為多個廣告群組，就像 2018 年一樣。
我預計那些抵制這些新的最佳實踐的人最終會得到非常低的機會分數。 同樣，這並不一定意味著他們會得到糟糕的結果，但這可能有助於突出表現不佳的帳戶可以改進的具體方法。
最重要的是，這使應用程式建議變得遊戲化。 它實際上可以發揮作用。
如何計算機會分數
請記住，您的機會分數並不反映績效。 在 Meta 看來，「最優化」甚至最差優化並不一定意味著什麼。
它的意義可能更多的是機率。 Meta 有大量關於什麼有效、什麼無效的數據。 我的猜測是，高機會分數比低分數更有可能表現良好。 它只是不能保證這一點。
我還建議您不要完全忽略 Meta 提出的任何建議。 試著了解該建議的來源。 你抵抗嗎？ 為什麼？ 合理嗎？
另外，如果您沒有獲得很好的結果，請將這些建議作為嘗試的機會。 你過去可能曾經抗拒過他們，但你會失去什麼呢？ 也許你只是很固執，這將有助於改善結果。
我並不是想羞辱你。 我知道我花了一些時間才接受 Meta 多年來的一些變化，而且我仍然對其中一些變化持懷疑態度。 但對每個廣告商來說，最終都會有一個時刻，你需要面對自己可能錯了的可能性。 持續糟糕的表現是閃爍的紅燈，應該會激發改變。
你可以嘲笑機會分數，因為它幾乎是無稽之談。 我並不是說你應該沉迷於它。 但當您努力提高結果時，它應該是您首先關注的地方之一。
尋求透明度
這可能聽起來很瘋狂，但我認為這是一個合理的要求…
我看不出有任何理由需要保護這些公式。 這並不是說我想看到導致我得分的具體數學方程式。 但記錄每個建議、是否被採納以及分配給它的即時值將會有所幫助。
眾所周知，這些值是動態的，並且會因廣告帳戶、行業和情況而異。 這些價值觀甚至每天都會改變。 但是，看到他們可能會非常有幫助。
它可以突出顯示通常最重要的內容。 它還可以幫助我了解 Meta 認為哪些更改（無論我是否實施了它們）最有影響力。
我現在有97。 為了獲得 97 分，我做了哪些正確的事？ 我很想看看。
到你了
您有機會分數嗎？ 你認為它會有用嗎？
請在下面的評論中告訴我！
