कैंपेन में लर्निंग पीरियड का दिखना और उसकी अवधि पर असर डालने वाली बातें

ऑटोमैटिक बिडिंग की रणनीति में बदलाव करने के बाद, आपके कैंपेन या पोर्टफ़ोलियो के लिए नए लक्ष्य लागू होने में कुछ समय लगता है. इसकी जानकारी देने के लिए, आपको ‘लर्निंग’ स्थिति दिख सकती है. बिडिंग की रणनीति की स्थितियों के बारे में ज़्यादा जानें.

इस लेख से आपको कैंपेन के लिए लर्निंग पीरियड (परफ़ॉर्मेंस डेटा इकट्ठा करने में लगने वाला समय) और उस पर असर डालने वाली अलग-अलग बातों को समझने में मदद मिलेगी.

ध्यान दें: होटल कैंपेन के साथ बिडिंग की रणनीति की स्थितियां उपलब्ध नहीं हैं.

मुझे यह जानकारी कहां से मिलेगी कि मेरे कैंपेन में अब भी लर्निंग पीरियड चल रहा है या नहीं?

बिडिंग की स्थिति से यह पता लगाया जा सकता है कि आपका कैंपेन लर्निंग पीरियड में है या नहीं. अगर स्थिति “लर्निंग” है, तो उस पर कर्सर घुमाएं. इससे आपको पता चलेगा कि आपकी बिडिंग की रणनीति “लर्निंग” के किस चरण में और क्यों है. लर्निंग पीरियड के चार चरण होते हैं.

  • नई रणनीति: बिडिंग की रणनीति हाल ही में बनाई या फिर से चालू की गई है. Google Ads, अब आपकी बिडिंग ऑप्टिमाइज़ करने के लिए उनमें बदलाव कर रहा है.
  • सेटिंग में बदलाव: बिडिंग की रणनीति की सेटिंग बदली गई है. Google Ads, अब आपकी बिडिंग ऑप्टिमाइज़ करने के लिए उनमें बदलाव कर रहा है.
  • कंपोज़िशन में बदलाव: कैंपेन, विज्ञापन ग्रुप या कीवर्ड को बिडिंग की रणनीति में जोड़ा गया है या उससे हटाया गया है. Google Ads, अब आपकी बिडिंग ऑप्टिमाइज़ करने के लिए उनमें बदलाव कर रहा है.

बिडिंग की रणनीति की स्थिति "लर्निंग" से हटने के बाद भी, हमारे एल्गोरिदम नया डेटा इकट्ठा करना जारी रखते हैं.

लर्निंग पीरियड पर किन बातों का असर पड़ता है?

लर्निंग पीरियड पर मुख्य रूप से तीन बातों का असर पड़ता है:

  • आपके कैंपेन, विज्ञापन ग्रुप, कीवर्ड या प्रॉडक्ट से मिलने वाले कन्वर्ज़न की संख्या.
  • आपके कन्वर्ज़न साइकल की अवधि. उदाहरण के लिए, किसी क्लिक को कन्वर्ज़न में बदलने में लगने वाला समय, कन्वर्ज़न साइकल कहलाता है.
  • बिडिंग की रणनीति, जैसे कि कन्वर्ज़न बढ़ाएं और कन्वर्ज़न वैल्यू बढ़ाएं. लर्निंग पीरियड मैन्युअल सीपीसी पर लागू नहीं होता.

बिडिंग की रणनीति को नए मकसद के हिसाब से लागू होने में कुछ समय (दो से तीन कन्वर्ज़न साइकल) लग सकता है. हालांकि, कन्वर्ज़न डेटा के साइज़ के हिसाब से कन्वर्ज़न साइकल छोटा भी हो सकता है. पिछले कैंपेन का कन्वर्ज़न डेटा, आपके कारोबार के लक्ष्यों को पूरा करने के लिए, स्मार्ट बिडिंग के शुरुआती लर्निंग पीरियड को कम कर सकता है. इससे आपको जल्दी नतीजे मिल सकते हैं.

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