隨著互聯網大數據學習的日漸發展，對於優化師的要求並不僅僅是獲得安裝用戶這麼簡單。用戶是花錢買過來的，對於一些靠應用內變現的商業模式來說，用戶安裝只是最基礎的存在，更需要獲得精準用戶，讓用戶願意為這個產品買單，Google的UAC 2.5事件學習和Facebook AEO，VO等模式也都應運而生。

這些優化模式簡單點來理解就是，在素材一致其他客觀條件相同的情況下，平台的數據系統會進行自動學習，優先匹配更精準的用戶給我們。

之前咱們有講過Google UAC廣告的設置，今天咱們來看下Facebook AEO廣告相關的設置。

一AEO使用須知

AEO的完整名稱是App Event Optimization,也就是事件優化。這個學習模式目前只適用於應用下載廣告下，且需要SDK通過標準App內應用事件打點。 CPI可能會比普通的安裝單價高出不少，但後續的ROI效果是可觀的。除了滿足上面的上面的SDK打點之外，做AEO還需要每日事件發生超過10次，且付費事件發生率為下載數的1-50%才能累積到有效數據進行學習。

如果對於自己產品的推廣用戶付費事件發生率拿不准的，可以篩選廣告賬戶裡過去30天的數據，自定義欄（Customize Columns）下麵點選移動應用下載次數（Mobile App Install）和單個付費用戶數目(Unique Mobile App Purchase)，設定點擊歸因窗口為1天，計算一下付費用戶數和安裝次數之間的比例，能粗略得出這個賬戶的付費事件發生率，從而判斷是否在1-50%之間，是否滿足AEO的學習條件。

二AEO基礎設置

當我們確定好打點無誤且滿足付費事件發生率之後，就可以開始設置AEO進行事件學習了。設置也很簡單，基本的應用安裝廣告下的Ad Sets編輯頁面，把Optimization & Delivery下面的廣告優化方式（Optimization for Delivery）選擇為事件優化（App Event），如果主要是獲取付費用戶，繼續在Select App Event選項框中選擇購買應用事件（Purchase）。這樣一個安裝廣告就變為運用AEO進行優化的付費應用事件優化廣告了。

三AEO數據優化

在設置好AEO之後，一般Facebook系統會進行自動學習階段，開始累積數據，這時候可以把Purchase ROAS (Return on Ad Spend)和Purchases Conversion Value這兩個數據指標調出來觀察回收情況，同時可以調出Mobile App Purchases和Unique Mobile App Purchases這兩個指標來觀察付費次數和付費人數。

根據付費金額和人數，結合安裝和註冊數據來判斷事件學習順利與否。如果廣告在學習了一段時間以後仍然沒有獲得很好的付費數據，則要從其他因素，例如出價，素材或者付費轉化率不夠等方面來考慮促進事件點的數據累積。若排除了這些因素，仍然未見成效，則可以考慮採用以下的優化方式進行數據累積：

01可以嘗試先以安裝廣告累積數據

比如先設置$40美金的日預算自動出價進行Install安裝廣告設置，在1-3天以後，修改為AEO優化模式，觀察修改後的數據累積是否正常，如果能正常累積，則可以順利開始AEO學習。

02 直接以稍微淺層的事件進行初期學習

比如從安裝開始，付費率是0.5%，進入付費頁面的轉化率是2%，也就是200個用戶中有2個人會選擇付費頁面，有1個會產生充值成功行為。付費轉化率低於1-50%這個區間轉化率，而選擇付費頁面的轉化率在1-50%之間。那咱們可以選擇這個和付費相關但是比付費層級更淺的事件點先進行事件學習，觀察其轉化情況，如果能獲得很好的數據累積且產生付費行為，則可以繼續加深事件點或者就使用該事件不變。

AEO能大大幫助我們提高獲取精準目標用戶的效率，廣告事件的數據累積是我們需要不斷去關注和優化的點，也是AEO是否成功學習的關鍵。同時也一定要牢記方法固然很好，但素材才是核心，若素材不給力，再好的方法也是浪費，多研究容易獲得回收的素材類型，累積好的創意點，對於任何廣告來說，都至關重要。

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