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Facebook 廣告投放系統使用廣告競拍和機器學習來確定廣告展示的版位、時間和受眾。這些流程協同配合，為用戶和商家實現最大價值。

投放相關廣告

每當有機會向受眾投放廣告時，都可使用廣告競拍來確定向受眾投放哪個廣告。

由于我們希望每個用戶都能看到相關的廣告，因此廣告競拍會對每個廣告與特定用戶的相關度進行預測。這意味著具有更高相關度的廣告能夠以更低的費用贏得廣告競拍。

相關度預測可以預估用戶有多大可能性會認為廣告質量上乘，并采取廣告主想要的操作。您可以使用廣告相關度診斷指標來了解您投放的廣告與您覆蓋的受眾是否具有相關性。

優化表現

由于我們希望每個廣告主都能以最低的費用實現目標，因此投放系統會使用機器學習來改善每個廣告的表現。系統會對廣告表現進行優化，從而將每個廣告的單次優化事件費用降到最低。

每展示一次廣告，投放系統對相關度的預測就會更加準確。因此，廣告展示的次數越多，投放系統就越能更好地確定廣告展示的版位、時間和受眾，從而將單次優化事件費用降到最低。我們將投放系統仍需大量學習的這段時間稱為機器學習階段。

如果您的廣告組（或廣告帳戶）中有多個廣告，我們將向指定用戶展示最可能實現最低單次優化事件費用的廣告。這意味著每個廣告投放的次數不一定相同。

有時，成效最多的廣告或廣告組不一定是取得最低單次優化事件費用的廣告組。這是因為廣告投放系統會運用未來表現預測而不是廣告組的過去表現來決定下一個投放版位。因此，我們通常建議使用自動版位和寬泛受眾，讓投放系統可以更加靈活地找到最低費用轉化。

有關廣告投放的疑難解答，請查看此處。