Audit de l'historique des modifications Meta : lesquelles ont réinitialisé l'apprentissage et à quel coût

Auditez les modifications effectuées dans le compte publicitaire Meta [compte publicitaire] au cours des 30 derniers jours et mesurez leur effet sur l'apprentissage et la performance. 1. À partir de l'historique des modifications, listez chaque changement significatif avec son auteur et sa date. Incluez : - les changements de budget (signalez tout palier unique supérieur à 20 %) - les changements d'enchère ou de plafond de coût - les modifications de ciblage - les changements d'événement d'optimisation - les nouvelles publicités ajoutées à des ad sets actifs - les ad sets mis en pause plus de 7 jours puis relancés (à déduire des changements de statut) Meta ne signale pas directement une réinitialisation de l'apprentissage. Indiquez « réinitialisation probable de l'apprentissage » d'après le type et l'ampleur de la modification : les changements d'événement d'optimisation, les modifications de ciblage, les changements de stratégie d'enchères, les nouvelles publicités, les paliers de budget supérieurs à 20 % et les relances après une longue pause comptent comme probables ; les petits paliers de budget et les renommages, non. 2. Pour chaque modification significative, récupérez les résultats quotidiens de l'ad set et le coût par résultat sur les 7 jours précédant et les 7 jours suivant la modification, en utilisant l'action correspondant à son événement d'optimisation. 3. Contrôles de qualité des données avant toute comparaison : - Confondue : une autre modification significative sur le même ad set (ou sur le budget de sa campagne) dans l'une des deux fenêtres de 7 jours. Marquez-la comme confondue et considérez la comparaison comme indicative seulement. - Incomplète : la modification date de moins de 7 jours, donc la fenêtre après est courte. Marquez-la et comparez sur les jours disponibles. - Faible volume : moins de [nombre minimum de résultats] résultats dans l'une des deux fenêtres. Marquez-la et ne tirez aucune conclusion. Livrable : - Un tableau avec ces colonnes : date, personne, ad set, modification (ancienne valeur vers nouvelle valeur), réinitialisation probable de l'apprentissage (oui / non), résultats avant, résultats après, coût par résultat avant, coût par résultat après, indicateur de qualité des données. - Une synthèse par membre de l'équipe : nombre de modifications à réinitialisation probable et variation moyenne du coût par résultat, calculée uniquement sur les comparaisons propres. Indiquez combien de modifications ont été écartées comme confondues, incomplètes ou à faible volume. - 4 à 6 règles internes pour ce compte, fondées sur ce que montrent les données, par exemple palier de budget maximum, regroupement des modifications en un seul changement, délai minimum entre deux modifications, et quand dupliquer plutôt que modifier. Cette tâche est en lecture seule. Ne modifiez rien dans le compte.