Що за “ефект хибного розподілу Meta”?

Опубліковано: 31.05.2025

Одне з поширених джерел непорозумінь та стресу серед арбітражників, які працюють з Meta, пов'язане з динамічним розподілом бюджету між різними активами. Це непорозуміння навіть отримало свою назву — Breakdown Effect, або ж «ефект хибного розподілу.

Небезпека ефекту хибного розподілу полягає в тому, що він змушує рекламодавців вважати, що їхній бюджет розподіляється неправильно. Як наслідок, вони можуть вдаватися до ручних налаштувань, щоб обійти автоматизацію Meta, що, як правило, робить ефективність РК ще меншою.

У цій статті пояснимо, що це за ефект, наведемо приклади та дамо корисні рекомендації щодо дій у випадку, якщо розподіл бюджету здається хибним.

Пояснення ефекту хибного розподілу

На ранніх етапах вашої кампанії система доставки оголошень Meta вступає в так звану фазу навчання. Це коли вона тестує різні ресурси, щоб визначити, які з них, швидше за все, допоможуть вам досягти поставленої мети. Результати, які ви бачите на початковому етапі, базуються на невеликій вибірці і ще не можуть передбачити, як все буде працювати надалі.

Спочатку може здатися, що один актив явно перевершує інші. Однак, коли надходить більше даних, система Meta може виявити тенденції та зміни в ефективності. Тоді вона починає виділяти більше бюджету на той ресурс, який, за її прогнозами, принесе найкращі результати для вашої кампанії в цілому, навіть якщо на початку у цього ресурсу була не найнижча ціна за клік (CPA).

Таким чином актив (плейсмент, едсет, оголошення тощо), який виглядав найперспективнішим на початку (але отримав менший бюджет), може в підсумку мати нижчу середню ціну за клік, ніж актив, який отримав більший бюджет. Це може створити враження, що Мета віддає перевагу «гіршому» варіанту, хоча насправді система намагається максимізувати ваші загальні результати в рамках всієї кампанії.

Таке нерозуміння розподілу бюджету і припущення, що бюджет був витрачений на актив з нижчими показниками неналежним чином, — це те, що Meta й називає “ефектом хибного розподілу”.

Давайте розглянемо кілька прикладів.

Приклад: Плейсмент

Meta використовує розподіл бюджету між різними плейсментами як приклад у своїй офіційній документації щодо ефекту хибного розподілу. Щоб уникнути непотрібної складності, ми наводимо спрощений приклад для наочності, використовуючи лише два місця розміщення.

• Бюджет: $500
• Плейсменти: Facebook Stories та Instagram Stories

На ранніх етапах розміщення в Facebook Stories значно перевершує Instagram Stories. Але на 4-й день настає переломний момент, коли Instagram Stories починає випереджати Facebook Stories. Ось візуалізація цієї тенденції.

Мета починає спрямовувати більшу частину бюджету на Instagram Stories. Зі збільшенням спенду, природно, зростає і кост. Із загального бюджету в $500, $450 буде витрачено на Instagram Stories і лише $50 на Facebook Stories. Якщо дивитися лише на загальну середню ціну за клік, може здатися, що Meta виділила більше грошей на розміщення з меншою ефективністю. Це і є ефект хибного розподілу.

Оскільки це середні показники, вони не відображають тенденції. Якщо розбити їх за днями, то стає зрозуміло, що Instagram Stories є лідером за показниками на тривалій дистанції.

Хоча цей приклад робить тенденцію більш очевидною, ви не завжди зможете виявити такі чіткі зміни в ціні за клік. Розподіл бюджету в системі також може визначатися прогнозованим зростанням СРА зі збільшенням витрат, а не лише фактичними результатами.

Розглянемо інший приклад. Два плейсменти з різним потенціалом інвентаризації.

Припустимо, ви використовуєте розміщення у Facebook Feed та Threads Feed. Facebook має близько 3 мільярдів активних користувачів, тоді як Threads — лише 350 мільйонів.

Ви можете отримати нижчу ціну за клік у Threads Feed, ніж у Facebook Feed. Однак Meta може витратити значно більше на Facebook Feed через більший доступний інвентар. Якщо ви вручну спрямуєте всю активність до Threads Feed, ваші витрати, ймовірно, зростуть, оскільки обмежена аудиторія вичерпається, а ставки зростуть.

Оманливе враження, що Meta неправильно розподілила більше бюджету на Facebook Feed, тоді як він, здавалося б, «недопрацьовує» порівняно з Threads Feed, є ще одним прикладом ефекту хибного розподілу.

Приклад: Едсети

Подібне явище може виникнути і при використанні декількох едсетів з Advantage Campaign Budget. Припустимо, ви використовуєте два едсета, кожен з яких має різний підхід до таргетингу:

• Едсет 1: Advantage+ Audience (широка ЦА)
• Едсет 2: Ремаркетинг на відвідувачів сайту

Ви призначаєте щоденний бюджет у розмірі $100, який Meta буде динамічно розподіляти між двома едсетами, щоб отримати найкращі результати. Але через кілька днів Meta розподілила 80% вашого бюджету на набір оголошень 1, хоча його ціна за клік вдвічі вища.

Едсет 1: $4.00 за клік (80% від виділеного бюджету)

Едсет 2: $2.00 за клік (20% від виділеного бюджету)

Чи неправильно Мета розподіляє більше бюджету на менш ефективний едсет? Це — ще один приклад ефекту хибного розподілу.

Система доставки оголошень Мета розуміє, що потенційна аудиторія цих двох едсетів кардинально відрізняється. Обмежена аудиторія в ремаркетингових оголошеннях означає, що ви швидко досягнете спаду прибутковості, а витрати зростатимуть, коли ви намагатиметеся масштабуватися.

Алгоритм врівноважує це обмеження набагато більшою аудиторією в едсета для широкого таргетингу, навіть якщо ціна за конверсію вища.

Зрештою, алгоритм керується загальною метою — отримати якомога більше конверсій за всю кампанію. Він може передбачити, що збільшення бюджету на набір оголошень для ремаркетингу призведе до збільшення витрат і зменшення загальної кількості конверсій.

Приклад: Оголошення

Це теж поширений сценарій. У вас є два оголошення в одному едсеті. На початку тестування бюджет розподіляється порівну між оголошенням №1 і №2, і оголошення №1 має нижчу ціну за клік. Але з часом система Meta виявляє, що ціна за клік для оголошення №1 починає перевищувати ціну за клік для оголошення №2, тому на оголошення №2 виділяється значно більше бюджету.

Оскільки на оголошення №2 виділяється більше бюджету, його вартість зростає, що призводить до підвищення СРА. Зрештою, на оголошення №2 пішло 80% бюджету, але його загальна середня ціна за клік тепер перевищує ціну за клік оголошення №1.

Рекламодавець, бачачи, що Мета неправильно розподіляє бюджет на «неправильне» оголошення, вимикає оголошення №2. Це класичний приклад ефекту хибного розподілу.

Коли рекламодавець вимикає друге оголошення і спрямовує весь бюджет на оголошення №1, витрати, швидше за все, зростуть. Швидше за все, кінцевим результатом буде вища ціна за клік, ніж при використанні обох оголошень з автоматичним розподілом бюджету Meta.

Рекомендації

Іноді слід надавати перевагу підходу, що не передбачає втручання, адже ручний мікроменеджмент може лише нашкодити рекламній кампанії. Виходьте за рамки поверхневого, середнього показника CPA окремих активів, коли оцінюєте, чому бюджет був розподілений саме так, як він був розподілений. Зосередьтеся на результатах у сукупності, а не окремо взятих показників.

Це не означає, що алгоритм Meta ідеальний, але постійне ручне втручання у розподіл бюджету навряд чи покращить ефективність. У більшості випадків це фактично зробить кампанію менш ефективною.

Джерело

Останнє редагування: 29.05.2025