Trong quá trình chạy quảng cáo, Google Ads và Meta Ads đều có giai đoạn learning (learning phase) để hệ thống thu thập dữ liệu và tối ưu hiệu suất trước khi phân phối quảng cáo rộng khắp. Tuy nhiên, cách hai nền tảng này “học” lại khá khác nhau. Cùng Chin Media tìm hiểu cách học của hai nền tảng này qua bài viết dưới đây!
1. Learning phase nằm ở đâu trong toàn bộ chiến dịch?
Về cơ bản, một chiến dịch quảng cáo sẽ đi qua 3 trạng thái chính:
(1) Giai đoạn khởi tạo (Launch / Exploration)
- Campaign vừa được set up hoặc vừa thay đổi lớn
- Hệ thống bắt đầu phân phối quảng cáo để thu thập dữ liệu –> Đây là lúc learning phase bắt đầu
(2) Giai đoạn learning (thu thập & thử nghiệm)
- Thuật toán thử nhiều biến thể: audience, bid, placement, query…
- Hiệu suất biến động mạnh, chưa ổn định.
(3) Giai đoạn ổn định (Optimization mature)
- Hệ thống đã đủ dữ liệu
- Phân phối tập trung vào nhóm có khả năng chuyển đổi cao
- CPA / ROAS dần ổn định hơn
Điều quan trọng là learning phase không cố định thời gian, mà phụ thuộc vào lượng conversion data thu về. Mỗi nền tảng quảng cáo sẽ có cách học khác nhau.
2. Learning Phase của Google và Meta
Với Google Ads, learning phase chủ yếu liên quan đến Smart Bidding – các chiến lược giá thầu tự động như Target CPA, Target ROAS hoặc Maximize Conversions.
Thay vì marketer phải đặt giá thầu cho từng keyword, bạn chỉ cần đặt mục tiêu cuối cùng (ví dụ: CPA hoặc ROAS mục tiêu, tối ưu hoá chuyển đổi,…). Sau đó hệ thống sẽ tự điều chỉnh giá thầu cho từng phiên đấu giá dựa trên nhiều tín hiệu như: từ khóa người dùng tìm kiếm, thiết bị (mobile/desktop), vị trí địa lý, thời điểm tìm kiếm, lịch sử tương tác với website.
Để làm được điều đó, Google cần dữ liệu chuyển đổi (conversion data). Conversion là hành động có giá trị đối với doanh nghiệp, ví dụ như mua hàng, điền form, gọi điện, … Hệ thống chỉ biết quảng cáo nào hiệu quả khi bạn thiết lập conversion tracking để gửi dữ liệu này về Google Ads.
Trong khi đó, Meta Ads sử dụng learning phase để ổn định quá trình phân phối quảng cáo. Thuật toán sẽ thử quảng cáo trên nhiều nhóm người dùng khác nhau nhằm xác định những tệp audience có khả năng tạo ra optimization event cao nhất.
3. Yêu cầu về dữ liệu
Với Google Ads, chiến dịch sẽ tối ưu tốt hơn khi có nhiều dữ liệu chuyển đổi. Tuy nhiên, ngay cả khi dữ liệu chuyển đổi (conversion data) chưa lớn, hệ thống vẫn có thể tận dụng các auction-time signals (như từ khóa tìm kiếm, thiết bị, vị trí, thời điểm…) để hỗ trợ việc tối ưu. Trong thực tế, nhiều chiến dịch bắt đầu tối ưu ổn định khi có khoảng 30 conversions trong 30 ngày. Lúc đó thuật toán đã có đủ dữ liệu để dự đoán khả năng chuyển đổi của từng lượt tìm kiếm và điều chỉnh giá thầu phù hợp.
Meta Ads phụ thuộc nhiều hơn vào dữ liệu phản hồi từ người dùng. Theo khuyến nghị của nền tảng, một ad set cần khoảng 50 optimization events mỗi tuần để có thể thoát khỏi giai đoạn learning và bắt đầu phân phối quảng cáo ổn định.
* Optimization event là hành động mà bạn muốn quảng cáo mang lại, ví dụ như điền form đăng ký, mua hàng hoặc thêm sản phẩm vào giỏ. Để thuật toán của Meta học và tối ưu tốt, một ad set cần khoảng 50 lần người dùng thực hiện hành động này trong vòng 7 ngày.
Ví dụ:
Nếu tối ưu Lead → cần khoảng 50 form đăng ký mỗi tuần
Nếu tối ưu Add to Cart → cần khoảng 50 lần thêm vào giỏ mỗi tuần
4. Những yếu tố khiến learning bị reset
Trên Google Ads, learning có thể bị kích hoạt lại khi có những thay đổi lớn như chuyển đổi chiến lược bidding, thay đổi mạnh ngân sách hoặc chỉnh sửa tracking conversion. Tuy nhiên, việc thêm keyword mới thường không làm reset toàn bộ quá trình learning.
Những biến động hiệu suất thường xuất hiện khi Smart Bidding đang thử nghiệm các mức bid khác nhau trong từng phiên đấu giá để tối ưu theo CPA hoặc ROAS. Các biến động này liên quan đến sự thay đổi của search queries hoặc mức độ cạnh tranh trong mỗi phiên đấu giá.
Còn Meta Ads nhạy cảm hơn với thay đổi. Các điều chỉnh như tăng giảm ngân sách, thay đổi audience, đổi creative hoặc thay event tối ưu đều có thể khiến ad set quay lại giai đoạn learning. Khi có thay đổi, quảng cáo sẽ học lại và phân phối tới nhiều nhóm người dùng khác nhau để hệ thống thu thập tín hiệu phản hồi, trước khi tập trung vào những nhóm có khả năng chuyển đổi cao hơn.
5. Khi nào hệ thống bắt đầu ổn định?
Với Google Ads, chiến dịch thường bắt đầu ổn định khi hệ thống đã dự đoán chính xác hơn khả năng chuyển đổi của người dùng. Lúc này, Smart Bidding sẽ dần điều chỉnh mức giá thầu để đạt mục tiêu CPA hoặc ROAS đã đặt.
Còn Meta Ads thì chiến dịch sẽ ổn định khi thuật toán đã xác định được những nhóm người dùng có khả năng thực hiện hành động chuyển đổi cao. Khi đó, hệ thống sẽ tập trung phân phối quảng cáo nhiều hơn cho các nhóm audience này.
Tóm lại là
Marketers cần làm gì?
Thiết kế cấu trúc campaign phù hợp với khả năng học của thuật toán
Meta cần khoảng 50 optimization events mỗi tuần cho mỗi ad set nên nếu advertiser chia nhỏ audience quá nhiều, mỗi ad set sẽ khó đạt đủ dữ liệu để thuật toán học. Đây là lý do nhiều chuyên gia khuyến nghị giữ cấu trúc campaign trên Meta đơn giản hơn, với ít ad set hơn để dữ liệu chuyển đổi được tập trung, giúp hệ thống tối ưu nhanh và ổn định hơn.
Ngược lại, trên Google Ads, marketer có thể chia nhỏ chiến dịch theo nhóm keyword hoặc mục tiêu tìm kiếm khác nhau mà không ảnh hưởng quá nhiều đến khả năng learning của hệ thống, miễn là conversion tracking được thiết lập đầy đủ.
Hạn chế thay đổi quá nhiều khi chiến dịch đang trong giai đoạn learning
Một đặc điểm chung của cả Google Ads và Meta Ads là hiệu suất thường biến động trong giai đoạn learning. Tuy nhiên, mức độ nhạy cảm với thay đổi của hai nền tảng là khác nhau. Meta Ads nhạy cảm hơn với việc thay đổi, vì thế Marketers nên hạn chế các thay đổi lớn trong thời gian ngắn và cho chiến dịch đủ thời gian thu thập dữ liệu. Còn Google Ads thì linh hoạt hơn với những thay đổi nhỏ nên các nhà quảng cáo có thể linh động hơn trong việc chỉnh sửa.
