目前的電商，大部分流量取得還是以 Facebook 投放為主；不論2017年 Google的流量已經超越 Facebook，還是近期 Facebook 的CPA不斷升高，很多人即使發現FB效果已經大不如前，還是喜歡使用FB廣告投放。主要原因是因為 Facebook 廣告的投放方式，非常容易上手，一個完全沒有經驗的門外漢，大約的一個月的時間就可以完全了解基本投放，那在Facebook 廣告推出初期，還可以因為使用 FB廣告的人少，在這時機時投放 FB廣告，即使沒有厲害的投放技巧，都能得到不錯的業績和投報率；但是現在幾乎每一家電商，都在使用FB廣告，變成需求與大於所供給的FB廣告版面，價格以一直不斷攀高；但以長久來看，價格會回到市場機制，會到一個較高的價位，然後達到供需平衡。
既然 Google流量既然超越Facebook，那為什麼不去用 Google：原因是Google Adwords 、 Google analytics或 SEO，他的複雜程度比較高，會需要有一點資訊底子，一般新人上手會比較辛苦，所以不會是很多人的第一選擇，不然就是請廣告代操操作，但這就是一個進入門檻，也是你能贏過其他人的關鍵。並不是說 Facebook廣告不好，而是FB的廣告提供的服務不斷推陳出新，自己投放技術也必須不斷學習，以現在來說 Facebook 廣告用 Pixel, Looklike, AB testing…. 是很基本的功課；你必須要有贏其他電商的知識財，才能在電商紅海中勝出…..
學習過程（新技術引進，以Facebook廣告投放為例）可以分為四個階段：傳統學習 > 深度學習 > 設備學習 > AI學習
傳統學習：Facebook基本投放操作，懂得如何投放廣告和觀看數據
深度學習：要開始懂得進階操作，像是 pixel, Loolike, 素材 AB testing….. ，以及各個數據後面所代表的意義；甚至找出Facebook演算法的規律，賺流量紅利
設備學習：這時已經不是靠學識、技術和經驗就可以，善用工具和方法。像是要開始運用 Big Data，Big Data是不可能用人腦，那就要建置 Database，再用系統工具 sorting，就有 data mining 作為決策依據 。 （ 企業管理方面，就要捨得資本投資和必須強勢要求操作人員使用工具，建置 Data base）
AI學習：引進最新AI科技，把 Data base 與 Data mining 輸入 Ai，讓AI 給我們建議。不要憑人腦來判斷，人腦有太多不理性的行為、過往經驗不一定有用、資料數據不夠龐大…等等問題。
Facebook 廣告投放技術來說，目前大部分電商應該都介於傳統學習與深度學習之間，知其然而不知其所以然，這樣就會陷入在紅海之中；假如在深度學習中能有職人精神，學得更精實、更深入，其實還是有很多人，在 Facebook廣告投放上佔到便宜，CPA甚至是大幅減少；假如能走到設備學習或 AI學習就更好了
