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二月初的時候，AAA的api放出來，我大概花了一周的時間請技術快速實現了整個AAA的api自動投放，包含上傳，更新，自動優化，數據統計等。到現在差不多剛好一個月，結果跑下來只能給大家分享一下翻車的經驗了。
首先給大家看個數，我在群里面做了個問卷調查，看大家到底AAA算是成了還是敗了的。其實看投票結果感覺AAA應該可以算是一個成功的優化了，哪怕只有60%的人覺得是成功了，但是考慮到AAA這才半年多，未來還有持續優化的空間，肯定還會進步。
先介紹下我AAA的自動優化思路：
1，批量廣告上傳，這部分和人工上傳沒啥差別，只是我可以同時創建N個國家的廣告而已。
2，抓取ad的曝光轉化數據，自動定期末尾替換，把轉化和點擊都最差的替換，原本計劃做成全定時任務全自動操作。
3，根據當前的數據不定期（但是有規律）的自動去優化預算，價格，并且嚴格控制頻率和幅度。
我原本以為只要我足夠佛系，耐心足夠好這個操作其實是沒啥問題的，然而我還是翻車了，翻車最大的點就在定期更新素材上，正常情況下其實我覺得AAA定期更新肯定是沒問題的，如果邏輯和UAC一樣，更新素材后原有的廣告組合還保留，新上傳的素材重新組合去擴展學習新人群，所有廣告加起來還能繼續慢慢跑，理論上這么操作沒毛病啊！
但是，在我測試的產品上，每次更新素材后先要整個ad重新審核，然后居然還給我重新丟到了Learning模式（不100%確定，但我自己更新后都短暫的進入了學習狀態）! ???而且接下來能看到的是廣告真的重學了，之前積累的數據似乎一定程度上沒起到作用，重學后的廣告給了很多之前跑的不好的素材新的比較多機會去在曝光浪費一次錢，但是我又不太合適把所有中等水平的素材全部干掉換上新的把？
當然這個現象并沒有出在所有的產品上，我比較懶只測了一個類別，這個類別比較特殊廣告素材之間的差異巨大，不像某些垂直類的產品每個素材之間的差異不大。我看有同學AAA跑的好的基本把大部分的量都切到了AAA上，也定期更新并沒有翻車，跑的挺好。
所以在反思和觀察其他同學跑下來的AAA后，感覺其實AAA在某些小眾，垂直類產品中更合適，對于某些對素材要求相對更高點的產品，以及一些非剛性需求產品其實并不那么有效。
總結分析：
1，垂直類產品整個廣告學出來的方向固定，即便后面新增素材整體的素材方向還是垂類，整體差異不會太大，即便重新學習也不至于廢掉。
2，AAA的邏輯和UAC不同，UAC是站外量，還有各種不同位置的組合，但是AAA基本是feed+AN+ins的量，相對比較固定，本身組合也不會這么多，搶的相同位置，組合的可能性其實沒有UAC那么多，所以從目前數據看，比較容易出現廣告集中曝光在很少的幾個素材上。方向也比較單一，當出現素材重新學習的，新素材和之前學習的人群屬性不匹配就容易翻車，而UAC的邏輯里面似乎不大范圍更新素材，那么量大的組合不被影響，新素材過來后重新組合小范圍再學習影響不至于太大，哪怕素材和之前的差異比較大。
3，成熟度，AAA確實還有空間，包含重新學習的問題，以及素材組合后分不同方向學習應該還能繼續優化。
4，AAA的廣告最終曝光集中在爆款素材上其實一定程度上只是方便了中小客戶傻瓜化操作和降低操作頻率，大客戶求量，還是得使勁折騰素材。
考慮到現在的這個因素，后續其實AAA要考慮想跑好請參考：
1，更新不論大改還是小改，素材方向不能太寬泛。
2，素材不要有時效性，這次翻車的廣告素材時效性是大坑，必須定期換。
3，跑穩了能別動就別動，和UAC一樣，而且可能比UAC更佛系。
4，賬號多的話，廣告類素材嘗試更垂直，細分類別，別搞大雜燴投放，因為只能活少數方向，其他方向傳了也白搭。（但是有興趣的同學也可以試試，沒準我是錯的）
5，大客戶佛系一點，不行就重來吧，別想著更新優化，畢竟還是素材更重要，普通廣告神素材照樣有量。
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UAC:
為什么Google UAC跑出來的用戶質量忽高忽低，怎么解決？
UAC同樣的設置同樣的素材，為何跑出來的單價和后續留存以及事件比例差別非常大？
在看
，祝你起量
作者：何俊杰 來源：何俊杰
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