Алгоритмы Facebook уже не читают креативы как человек — они собирают поведение по сигналам

Сейчас ранжирование сильнее опирается не на «красивый баннер», а на набор событий: удержание на крео, досмотр, клики, пост-клик активность, глубину сессии, качество конверсии. Если трекер видит мусорный трафик, система быстро уводит показ в более дешёвые, но слабые аудитории.

Что это меняет на практике:
— креатив тестируют не по CTR в вакууме, а по связке CTR → LPV → CVR;
— one-event подход ломается, если событие слишком редкое или шумное;
— объём входящих сигналов важнее «идеального» lookalike, если пиксель пустой.

Машинное обучение лучше масштабирует то, что уже подтвердилось данными. Поэтому структура кампании должна быть простой: меньше лишних ad set, больше чистых связок крео+оффер+ленд. Если у вас просадка по ROI, сначала смотрите не в «аудиторию виновата», а в разрыв между кликом, загрузкой страницы и целевым событием.

Главная ошибка — кормить алгоритм разрозненными сигналами и ждать стабильности. Тестируем гипотезу — смотрим на спенд: если данные на входе грязные, модель оптимизирует не прибыль, а объём плохих показов.