一、广告类型差异决定基础投放周期
自动广告的投放周期规划需区分广告目标类型。电商商品推广广告与品牌曝光广告的投放规律存在本质差异：前者通常需要持续7-14天的数据积累周期，以便广告算法（机器学习驱动的投放系统）完成用户画像匹配；后者则可采取脉冲式投放策略，在特定营销节点集中曝光。以亚马逊自动广告为例，系统通常需要3-5天完成初期学习阶段，此时广告主应保持每日预算稳定，避免频繁调整影响算法训练效果。
二、投放周期的三大关键影响因素
如何判断自动广告的最佳投放周期？这需要综合考量三个核心维度：预算规模决定广告持续时间的基础框架，10万元级预算与万元级预算的投放节奏截然不同；产品生命周期阶段影响投放策略，新品推广期建议维持至少21天的持续曝光；市场竞争强度则会动态改变广告疲劳期，当竞品集中投放时，需缩短周期并进行更频繁的广告优化。值得注意的是，广告点击率（CTR）衰减曲线是判断投放周期的重要指标，当CTR连续3天下降超过15%时，说明需要调整投放策略。
三、测试期时长设置的科学方法
新创建的自动广告组必须经历测试期，此时段设置直接影响后续投放效果。根据Google Ads官方研究，建议将测试期划分为三个阶段：前3天为算法学习期，保持原始设置不干预；第4-7天进行初步数据评估，重点关注曝光质量而非绝对数量；第8-14天进入优化调整期，此时可基于转化率（CVR）数据调整出价策略。测试期总时长建议控制在7-14天，预算分配应占季度总预算的10-15%。需要特别注意的是，跨时区投放的广告组需延长测试期至完整自然周，以消除时间因素对数据的影响。
四、成熟期动态调整策略
进入稳定投放阶段后，自动广告的持续时间管理更需精细化。建议采用"3-7-15"法则进行周期规划：每3天检查基础指标波动，每7天进行关键词质量评分更新，每15天实施策略级调整。当广告质量得分（Quality Score）连续两个周期下降时，应考虑缩短当前投放周期并重启测试。同时要建立投放疲劳预警机制，通过用户重复触达率（Frequency）指标监控，当该数值超过行业均值1.5倍时，应立即启动广告组轮换策略。
五、效果评估与终止标准判定
判断自动广告是否应该终止投放，需建立多维评估体系。核心指标阈值包括：单次转化成本（CPA）超过产品毛利的50%、广告投资回报率（ROAS）连续三周低于基准线20%、新客获取成本（CAC）环比增长超过15%。当出现上述任一情况时，建议先进行为期5天的优化测试而非直接终止投放。若优化后仍无改善，则应结束当前投放周期，间隔14天后以新策略重新启动广告组。值得注意的是，季节性产品的广告周期判定需参考历史同期数据，避免误判正常波动。
自动广告的投放持续时间决策本质上是动态优化过程。从初期测试到成熟运营，广告主需建立基于数据反馈的周期调整机制。关键是要平衡算法学习需求与预算控制要求，通过建立科学的监测指标体系，实现广告投放周期与营销目标的精准匹配。当遇到效果波动时，建议采取渐进式调整而非全盘推翻，毕竟广告算法的自我优化能力需要足够的时间窗口才能充分展现。