تحدد Meta عملية استهداف إعلانات الذكاء الاصطناعي المتطورة ، والتي تعمل على تحسين أداء الإعلان

وسط التغييرات المختلفة التي تم إجراؤها على جمع البيانات عبر الإنترنت ، والتي حدت من مقدار الإحصاءات التي يمكن أن تستخدمها المنصات الرقمية في استهداف الإعلانات ، تعمل Meta على تطوير نماذج استهداف إعلانات جديدة تعتمد على التعلم الآلي ، والتي تكون قادرة على تقديم إعلانات أكثر ملاءمة لكل مستخدم ، دون الحاجة إلى نفس الشيء مستوى رؤية الاستخدام الشخصي.

هذا مهم بشكل خاص لـ Meta ، حيث تضرر بشدة من تحديث iOS 14 من Apple ، والذي شهد قيام العديد من المستخدمين بقطع Meta عن جمع بيانات الاستخدام في تطبيقاتها.

وعلى الرغم من أن هذا قد أضر بالنتيجة النهائية لشركة Meta ، إلا أن نشاط إعلانات Meta شهد مؤخرًا انتعاشًا ، بينما أبلغ المسوقون أيضًا عن أداء محسّن كثيرًا من خلال أدوات مثل Advantage + ، عملية استهداف الإعلانات التلقائية في Meta.

إذن ، كيف تقدم Meta إعلانات أكثر صلة للمستخدمين ببيانات أقل؟

هذا الأسبوع ، قدمت Meta نظرة عامة على آخر تحديث منهجي لها على هذا الصعيد ، مع عملية جديدة لتسليم الإعلانات تسمى “Meta Lattice” ، والتي تستخدم نقاط بيانات متعددة للتنبؤ بشكل أفضل بردود الإعلانات المحتملة ، من خلال الذكاء الاصطناعي والتقنيات التنبؤية الأخرى.

كما أوضح ميتا:

“Meta Lattice قادر على تحسين أداء نظام الإعلانات لدينا بشكل كلي. لقد شحنا أداءها ببنية عالية السعة تسمح لنظام الإعلانات لدينا بفهم المفاهيم والعلاقات الجديدة على نطاق أوسع وعميق في البيانات وإفادة المعلنين من خلال التحسين المشترك لعدد كبير من الأهداف “.

حسنًا ، هذا قليل من الكلام – ولكن بشكل أساسي ، فإن نظام Lattice قادر على استنتاج استجابة المستخدم الأكثر احتمالية ، دون الحاجة إلى الكثير من المعلومات المباشرة من كل شخص.

تستخدم العملية مشاركة المعرفة عبر أسطح Meta المختلفة (مثل موجز الأخبار والقصص والبكرات) لتوسيع تخطيطها لاهتمام المستخدم المحتمل ونشاطه. في السابق ، تم قياس كل هذه العناصر بشكل منفصل ، لكن النماذج التنبؤية الأكثر تقدمًا في Meta أصبحت الآن قادرة على استيعاب مجموعة أكبر من نقاط البيانات ، من أجل فهم السلوكيات الفردية المحتملة بشكل أفضل.

إنها أساسًا قاعدة بيانات موسعة لجميع أنشطة استجابة إعلانات Meta ، والتي ، عند مطابقتها مع جميع المعلومات الأخرى الموجودة على كل مستخدم ، تمكن نظام Lattice من التنبؤ بشكل أفضل باهتمام الإعلان المحتمل من خلال رسم خرائط أكثر تقدمًا ، مما يجعل الاستخدام الأفضل لـ جميع البيانات التي يمكن لـ Meta الوصول إليها لتظهر للأشخاص إعلانات أكثر صلة.

“لقد صممنا Meta Lattice لتعزيز أداء المعلنين في بيئة الإعلان الرقمي الجديدة حيث نتمتع بإمكانية الوصول إلى بيانات أقل دقة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن Lattice قادرة على تعميم التعلم عبر المجالات والأهداف ، وهو أمر مهم بشكل خاص عندما يكون لدى النموذج بيانات محدودة للتدريب عليها. يعني عدد أقل من النماذج أيضًا أنه يمكننا تحديث نماذجنا بشكل استباقي وفعال والتكيف مع مشهد السوق سريع التطور.”

بالإضافة إلى ذلك ، فإن نظام Lattice قادر أيضًا على وضع سياق أفضل لعرض الإعلانات على المدى الطويل وتأثيره النسبي على الاستجابة.

“يمكن أن تمتد المشاركة بين الإعلان والشخص الذي يشاهد الإعلان من ثوانٍ (على سبيل المثال ، انقر ، مثل) إلى أيام (على سبيل المثال ، التفكير في الشراء ، والإضافة إلى عربة التسوق ، وإجراء عملية الشراء لاحقًا من موقع ويب أو تطبيق). من خلال النمذجة متعددة التوزيع مع الإدراك الزمني ، لا يمكن لـ Meta Lattice التقاط نية الشخص في الوقت الفعلي من إشارات جديدة فحسب ، بل أيضًا الاهتمام طويل المدى من الإشارات البطيئة والمتفرقة والمتأخرة “.

وفقًا لـ Meta ، فقد أدى هذا النهج بالفعل إلى تحسين جودة عرض الإعلانات بنسبة 8٪ ، وهو يتحسن كل يوم ، مما يؤدي إلى نتائج أفضل من خلال أدوات الاستهداف الآلي الخاصة به.

حقًا ، إذا لم تكن قد فكرت في إعلانات Meta Advantage + ، فإنها تستحق المشاهدة ، مرة أخرى ، حيث أبلغ العديد من مسوقي الأداء عن نتائج قوية من خلال استخدام أدوات استهداف الإعلانات المتقدمة في Meta.

ومع تطور هذه الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي ، باستخدام نطاق أوسع من المدخلات ، فمن المحتمل أن تصبح محركات أكثر أهمية للاستجابة ، مما قد يساعدك على استهداف الجمهور المناسب لعروضك ، دون الحاجة إلى تعيين معلمات كل حملة يدويًا .