Ошибки в структуре аккаунта, из-за которых алгоритм не выходит из обучения

Ошибки в структуре аккаунта, из-за которых алгоритм не выходит из обучения

Разделяй кампании не по настроению, а по логике обучения. Когда в один адсет/кампанию сваливают разные офферы, гео, креативы и аудитории, системе не хватает сигнала: она видит шум, а не закономерность.

Частые просчёты:
— слишком мелкая дробность: по 1–2 ad set на каждый микротест;
— смешение холодного и тёплого трафика в одной группе;
— разные цели оптимизации внутри одной связки;
— резкие правки бюджета, таргета и крео одновременно;
— слишком узкий объём событий, когда конверсий просто не хватает.

Ещё одна проблема — дублирование сущностей. Если несколько кампаний конкурируют за одну и ту же аудиторию, алгоритм не обучается быстрее, а начинает сам с собой бороться. Туда же относится хаотичная перестройка структуры: сегодня новая схема, завтра ещё одна. Стабильность важнее красоты дерева аккаунта. ⚙️

Правило простое: одна группа — одна гипотеза. Сначала собери достаточный объём данных, потом меняй только один параметр за раз. Так проще понять, где реально сломалась связка, а где ты сам обрубил обучение.