广告花费回报 (ROAS) 广告规则

对于与广告花费回报 (ROAS) 相关的指标，请务必使用筛选条件组合来明确说明如何计算广告花费回报 (ROAS) 指标。重要的筛选条件包括本文中的 attribution_window、time_preset（回溯时间范围）以及 hours_since_creation。ROAS 全称为 Return On Advertisement Spending（广告花费回报）。

例如，如需计算点击后 7 天内移动应用购物广告花费回报 (ROAS)，但只要 7 天的成熟数据，请执行以下操作：

将 attribution_window 设为 7D_CLICK
将 time_preset 设为 LAST_ND_14_8

这会将所有移动应用购物价值都归因于用户在回溯时间范围内点击广告后的 7 天内，而排除最近的 7 天，因为后者包含不成熟的数据。如果此用户昨天点击了同一广告，我们不会将此用户纳入广告花费回报 (ROAS) 的计算范围，因为他们还有 6 天时间可能会购物。

购物价值是指移动应用购物事件和网站转化购物（FaceBook Pixel 像素代码）事件在各自广告花费回报 (ROAS) 指标中的值。在 API 中，购物价值分别指 app_custom_event.fb_mobile_purchase 和 offsite_conversion.fb_pixel_purchase 数量指标的购物价值。

如果统计时间范围同时包括点击时间范围和浏览时间范围，计算的广告花费回报 (ROAS) 将是两个价值之和。例如，如果我们的 attribution_window 是 1D_VIEW_7D_CLICK，我们会同时使用 1D_VIEW 和 7D_CLICK 的广告花费回报 (ROAS) 值，然后计算两者之和。这是因为这两个统计时间范围不相交，可以正确地加在一起，而不会发生重合。

此指标的一种最佳用法还包括某个基于时间的筛选条件，用于确保有足够的天数来获得成熟数据。如果用例需要成熟数据，我们建议使用诸如 hours_since_creation 等筛选条件，以确保广告组的投放时间够长。

此处的示例展示了以下规则：

如果点击后 7 天内网站购物广告花费回报 (ROAS) 大于 0.50 (50%)，将预算提高 20%
需要 7 天的成熟数据
每天检查一次

由于具有很强的针对性，这些规则通常适用于一组特定的广告组，例如 id = 123。我们对创建时间（小时）使用 8*24，以便获取至少整整一天的成熟数据。

curl \
-F 'name=Test Website ROAS Rule' \
-F 'schedule_spec={
     "schedule_type": "DAILY"
   }' \
-F 'evaluation_spec={
     "evaluation_type": "SCHEDULE",
     "filters": [
       {
         "field": "id",
         "value": [123],
         "operator": "IN"
       },
       {
         "field": "time_preset",
         "value": "LAST_ND_14_8",
         "operator": "EQUAL"
       },
       {
         "field": "attribution_window",
         "value": "7D_CLICK",
         "operator": "EQUAL"
       },
       {
         "field": "hours_since_creation",
         "value": 192,
         "operator": "GREATER_THAN"
       },
       {
         "field": "website_purchase_roas",
         "value": 0.50,
         "operator": "GREATER_THAN"
       }
     ]
   }' \
-F 'execution_spec={
     "execution_type": "CHANGE_BUDGET",
     "execution_options": [
       {
         "field": "change_spec",
         "value": {
           "amount": 20,
           "unit": "PERCENTAGE"
         },
         "operator": "EQUAL"
       },
     ]
   }' \
-F "access_token=<ACCESS_TOKEN>" \
https://graph.facebook.com/<VERSION>/<AD_ACCOUNT_ID>/adrules_library

此处的示例展示了以下规则：

每日调整竞价，争取实现浏览后 1 天内和点击后 1 天内移动应用购物广告花费回报的目标值 (0.80)
为广告花费回报 (ROAS) 值应用了一个范围筛选条件，以此设置了 5% 的容错范围。

同样，为了仅获取成熟数据，请使用不包含今日数据的时间预设，例如 LAST_7D 和 LAST_14D。

curl \
-F 'name=Test Mobile App ROAS Rule' \
-F 'schedule_spec={
     "schedule_type": "DAILY"
   }' \
-F 'evaluation_spec={
     "evaluation_type": "SCHEDULE",
     "filters": [
       {
         "field": "id",
         "value": [123],
         "operator": "IN"
       },
       {
         "field": "time_preset",
         "value": "LAST_7D",
         "operator": "EQUAL"
       },
       {
         "field": "attribution_window",
         "value": "1D_VIEW_1D_CLICK",
         "operator": "EQUAL"
       },
       {
         "field": "hours_since_creation",
         "value": 48,
         "operator": "GREATER_THAN"
       },
       {
         "field": "mobile_app_purchase_roas",
         "value": [0.76, 0.84],
         "operator": "NOT_IN_RANGE"
       }
     ]
   }' \
-F 'execution_spec={
     "execution_type": "CHANGE_BID",
     "execution_options": [
       {
         "field": "change_spec",
         "value": {
           "amount": 0.80,
           "target_field": "mobile_app_purchase_roas"
         },
         "operator": "EQUAL"
       },
     ]
   }' \
-F "access_token=<ACCESS_TOKEN>" \
https://graph.facebook.com/<VERSION>/<AD_ACCOUNT_ID>/adrules_library