Facebook的广告投放系统运用了广告竞拍和机器学习技术，以确保广告在展示的版位、时间和受众方面的最佳效果，从而为用户和商家创造最大价值。

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一、广告投放机制

每次有机会向受众投放广告时，系统都会通过广告竞拍来确定最合适的广告。这个竞拍过程考虑了广告与特定用户的相关性预测。也就是说，相关性更高的广告有更大机会以较低的价格赢得竞拍。

相关性预测能够估计用户对广告的接受程度和品质认可度，确保广告能够实现广告主期望的操作。广告相关性诊断指标可帮助您了解投放的广告与目标受众之间的相关性。

二、广告表现优化

为了让每个广告主以最低的成本实现其目标，投放系统采用了机器学习技术来提高广告的表现。系统通过优化广告表现，将每次优化事件的成本降至最低。

随着广告展示次数的增加，投放系统对相关性预测的准确性也会提高。这使得系统能够更好地确定广告的展示版位、时间和受众，从而降低单次优化事件的成本。在机器学习阶段，投放系统需要大量的广告信息来学习和优化。

如果您的广告组中有多个广告，系统会选择展示那些可能以最低成本实现优化目标的广告。这意味着不同广告的投放次数可能会有所不同。

有时，表现最佳的广告或广告组并不一定是实现最低单次优化事件成本的广告组。这是因为投放系统是根据未来表现预测而不是过去表现来做出决策的。因此，建议使用自动版位和广泛受众，以使投放系统能够更灵活地选择最低成本转化的路径。