Meta: Describe su proceso de segmentación de anuncios de IA en evolución

En medio de varios cambios en la recopilación de datos en línea, que han restringido la cantidad de información que las plataformas digitales pueden usar en la orientación de anuncios, Meta ha estado desarrollando nuevos modelos de orientación de anuncios basados ​​en el aprendizaje automático, que pueden entregar anuncios más relevantes para cada usuario sin requerir el mismo nivel de percepción del uso personal.

Esto es particularmente importante para Meta, ya que se ha visto especialmente afectada por la actualización de iOS 14 de Apple . Después de la actualización, muchos usuarios han impedido que Meta recopile datos de uso en sus aplicaciones.

Y si bien eso ha perjudicado los resultados de Meta , más recientemente, el negocio publicitario de Meta ha visto una recuperación, mientras que los especialistas en marketing también informan un rendimiento mucho mejor a través de herramientas como Advantage+ , el proceso automatizado de orientación de anuncios de Meta.

Entonces, ¿cómo entrega Meta anuncios más relevantes a los usuarios con menos datos para continuar?

Esta semana, Meta ha proporcionado una descripción general de su última actualización sistemática en este frente, con un nuevo proceso de entrega de anuncios llamado ′ Meta Lattice ’, que utiliza múltiples puntos de datos para predecir mejor las posibles respuestas a los anuncios a través de IA y otra tecnología predictiva.

Como explica Meta :

“ Meta Lattice es capaz de mejorar el rendimiento de nuestro sistema de anuncios de manera integral. Hemos potenciado su rendimiento con una arquitectura de alta capacidad que permite que nuestro sistema de anuncios comprenda de manera más amplia y profunda nuevos conceptos y relaciones en los datos y beneficia a los anunciantes a través de la optimización conjunta de una gran cantidad de objetivos”.

De acuerdo, eso es un poco complicado, pero esencialmente, el sistema Lattice puede inferir respuestas de usuario más probables, sin requerir tanta información directa de cada persona.

El proceso utiliza el intercambio de conocimientos en las diferentes superficies de Meta (por ejemplo, News Feed, Stories, Reels) para expandir su mapeo de interés y actividad de los usuarios potenciales. Anteriormente, todos estos elementos se medían de forma aislada, pero los modelos predictivos más avanzados de Meta ahora pueden incluir una gama más amplia de puntos de datos para comprender mejor los comportamientos individuales probables.

Es básicamente una base de datos ampliada de toda la actividad de respuesta de anuncios de Meta que, cuando se compara con toda la otra información que tiene sobre cada usuario, permite que el sistema Lattice prediga mejor el interés probable de los anuncios a través de un mapeo más avanzado. Eso hace un mejor uso de todos los datos a los que Meta puede acceder para mostrar a las personas anuncios más relevantes.

“Hemos diseñado Meta Lattice para impulsar el rendimiento de los anunciantes en el nuevo entorno de publicidad digital donde tenemos acceso a datos menos granulares. Además, Lattice es capaz de generalizar aprendizajes a través de dominios y objetivos, lo cual es especialmente crucial cuando el modelo tiene datos limitados para entrenar. Menos modelos también significa que podemos actualizar nuestros modelos de manera proactiva y eficiente y adaptarnos al panorama del mercado en rápida evolución. ”

Además, el sistema Lattice también puede contextualizar mejor la exposición de anuncios a largo plazo y su impacto relativo en la respuesta.

“ La interacción entre un anuncio y una persona que ve el anuncio puede abarcar desde segundos (p. ej., hacer clic, me gusta) hasta días (p. ej., considerar una compra, agregar a un carrito y luego realizar la compra desde un sitio web o una aplicación). A través del modelado de distribución múltiple con conciencia temporal, Meta Lattice puede capturar no solo la intención en tiempo real de una persona a partir de señales nuevas, sino también el interés a largo plazo de señales lentas, dispersas y retrasadas”.

Según Meta, este enfoque ya ha mejorado la calidad de exposición de los anuncios en un 8 % y mejora cada día, lo que genera mejores resultados a través de sus herramientas de orientación automatizadas.

Realmente, si no ha considerado los anuncios Advantage+ de Meta , vale la pena echarles un vistazo, ya que, una vez más, muchos especialistas en marketing de rendimiento informan resultados sólidos mediante el uso de las herramientas avanzadas de orientación de anuncios de Meta.

Y, a medida que estos sistemas basados ​​en IA evolucionen utilizando una gama más amplia de entradas, es probable que se conviertan en impulsores de respuesta más importantes, lo que podría ayudarlo a dirigirse a la audiencia adecuada para sus ofertas sin necesidad de establecer manualmente los parámetros de cada campaña.

Puede leer más sobre el sistema de segmentación de anuncios Lattice de Meta aquí .

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