如果您刚刚开始使用 Adspert 或建立新的广告活动，我们强烈建议您始终为您的绩效组设置每日成本目标。为什么？

因为这是超级重要的学习阶段的一部分，我们强烈建议每一位 Adspert 新用户都这样做。

就像任何事物和任何人一样，我们的人工智能也需要一点时间来了解您的广告活动——一个短暂的学习阶段。就像您的新员工一样。当您欢迎一位新的团队成员时，您可能会给他们一些时间来了解事情是如何运作的，对吗？

这种学习阶段设置在大约 95% 的情况下都有效。以下是 2 种常见的例外情况：

学习阶段结束后，您可以创建更多的绩效组，重新分组您的营销活动并设定基于绩效的目标。请继续阅读本文，了解最佳实践。

第一个例外情况是，如果您在 Adspert 上连接了两个或更多广告账户，而其中一些是电子商务账户（亚马逊广告或 eBay 广告），另一些是搜索账户（谷歌广告或微软广告）。电子商务活动和搜索活动的目标和成本截然不同。您只需对不同的事物出价，并以不同的方式衡量这些营销活动的成功与否。在这种情况下，我建议您创建两个绩效组。将与电子商务相关的营销活动分配到一个绩效组，将与搜索相关的营销活动分配到另一个绩效组。

第二个例外情况是，如果您有非常具体的市场目标，或者对两个或多个不同的市场有固定的预算。例如，您在德国的预算是 500 欧元，在英国的预算是 1000 欧元。如果您将这两个市场的营销活动归入同一个绩效组，Adspert 可能会为其中一个市场分配更多预算。如果您需要确保在德国花费 500 欧元，在英国花费 1000 欧元，那么我建议您创建两个绩效组。将针对德国的营销活动分配到一个绩效组，将针对英国的营销活动分配到另一个绩效组。

我们知道，设定 ACoS、ROAS 或每次转换成本等基于绩效的目标很有诱惑力。在学习阶段结束后，您可以这样做。

成本/日目标为我们的人工智能提供了最佳灵活性

关于学习阶段和每日成本目标，这里有一个问题：每日成本目标为 Adspert 算法提供了最大的灵活性。

在学习阶段，Adspert 需要灵活地将预算分配给能产生最佳效果的营销活动。这就是我们的智能人工智能如何了解您的市场、产品、测试不同的出价并收集尽可能多的数据的过程。

通过使用基于绩效的目标（如上面提到的目标），算法的学习曲线会受到限制，这在开始阶段可能会适得其反。

同样的规则也适用于您开始优化新的营销活动时，而不仅仅是第一次使用 Adspert 时。

什么时候可以设定基于绩效的目标（ACoS、ROAS......）？

学习阶段结束了吗？很好。现在，在将目标从 "每日成本 "改为 "基于绩效的目标 "之前，请检查条件是否合适。

如果我没有开始学习阶段怎么办？如果我不设定每日成本目标会怎样？

Adspert 仍会优化您的 PPC 营销活动。但您很可能会比平时更晚看到效果。或者您的增长会更加缓慢。

我们建议您利用学习阶段来获得更好更快的效果。