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好处一：最大化广告的投放成效

广告预算可以在各个广告组中自动寻找最佳投放机会，从而带来最多的转化，有效降低整体的单次成效费用，最大化广告系列的投资回报。

如下图所示，在没有使用CBO的情况下，所有预算会被平均分配至三个广告组，而不管每个广告组实际达成的转化到底有多少，又或是单次成效费用的高低。这种资源错配会让预算无法得到最大化的利用。

在使用了CBO后，Facebook就会自动“集中火力”，把更多预算分配给能带来更多转化的广告组。如下图所示，在广告组A花费较低的优化事件已全部取得后，预算自动流向了广告组B和C，最终使得整个广告系列取得了更多的转化。

需要注意的是，CBO和最低费用竞价策略是要帮助整个广告系列（而不是某一个广告组）取得最低单次优化事件费用。尽力获得花费最低的优化事件一直是最低费用竞价策略的目标，但随着时间的推移，在取得所有花费最低的优化事件后，系统便会把预算用来获得相对更昂贵的优化事件，但即便如此，这些优化事件依然会是当时花费最低的。如上图中，广告组C的花费看似比广告组A和B都要高出许多，但事实上依然比广告组A中的其他潜在投放机会要便宜。

好处二：最大化管理效率

CBO是一个实时自动化的过程，系统可以自动分配预算并进行投放，无需广告主手动调整各个广告组的预算，因此可以大幅减少管理时间，让营销人员可以把精力集中在更重要的战略性任务上。

好处三：提高广告投放的稳定性

以往如果手动调整了各个广告组的预算，会导致重新开始机器学习阶段，而在使用CBO时，预算在广告组之间的自动分配则不会导致重新进入这一阶段，能够实现更为稳定、高效的广告投放。

机器学习阶段，是指广告投放系统在学习关于广告组的大量信息的时期。在这一阶段，由于系统会不断探索投放广告组的最佳方式，因此广告组表现的波动性较大，单次操作费用也比平常更高。在完成机器学习后，系统便能根据收集到的数据进行较为精准的预测，对之后的广告投放进行最佳优化。

请注意：

1、通常广告组需要大约50次转化，便能获取足够数据并退出机器学习阶段，之后的广告投放表现就会渐趋稳定。

2、无论是为现有的广告系列设置CBO，还是当预算在使用CBO时自动分配到不同的广告组，都不会触发机器学习阶段。

3、进行大幅调整（包括更改受众定位、更改创意素材、更改优化事件等）将会导致广告组重新进入机器学习阶段，如非必要，应尽量避免作出这些调整。

4、如果在广告投放开始或进行了大幅调整的7天后仍未得到50次转化，导致无法退出机器学习阶段，则表明广告的投放次数不足，应考虑对广告组进行大幅调整，以改善投放表现。

广告系列中的广告组和广告越多，机器学习阶段所需要的时间也就越长，因此每个广告系列中的广告组不得超过70个。

应为广告系列提供充足的预算，确保每天至少能够得到5次转化，同时应保证系列中的所有广告组都能得到投放机会。当预算太低时，有些广告组可能会因无法获得投放机会而导致投放不足。

• 添加广告组的注意事项

添加新的广告组时，广告系列中所有正在投放的广告组的预算使用率（budget pacing）都会重新进行调整，通常这一过程需要几个小时。因此，如有需要添加多个广告组的话，建议一次性同时添加，而不要分多次进行，以免对预算分配造成过多干扰。

• 为广告组设置最低/最高花费限额

你可以为每个广告组设置最低/最高花费限额，但由于设置花费限制可能会导致预算无法实现最佳优化，因此我们建议只有当你在对广告组的花费有硬性限制时，才这么做。

• 切忌手动关闭广告组

在使用CBO时，不要手动暂停或关闭广告组。在广告投放了一段时间后，部分广告主可能会认为某个广告组的成效费用较高，而认为其表现不佳，于是选择手动将其关闭。但这么做反而可能会弄巧成拙，导致广告系列错过费用较低的优化事件，而影响整体成效。

如下图所示，如果手动关闭了广告组C， 那么广告预算便只能在广告组A和B之间进行分配，最终导致错过了广告组C中费用较低的优化事件，使得预算无法得到最有效利用。

最后用一张图来简单总结CBO的特点和好处。

总括而言，使用了CBO之后，系统可以脱离以往每个广告组的预算限制，让预算能够在不同广告组之间灵活流动，自动实时“捕捉”费用最低的优化事件。在预算相同的情况下，使用CBO的广告系列由于预算得到了最大化的利用，能够带来更多转化，从而实现营销成效最大化。

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