W ciągu ostatniego roku Meta dokonał jednej z największych zmian technologicznych w historii platformy. Zmiana ta nie zwróciła uwagi poza środowiskiem technologicznym, ale konsekwencje są znaczące dla każdego, kto inwestuje w reklamę.
Poprzednio, model reklamy Meta'a zbudowany na tym, co możemy nazwać podsumowaniem sygnałów behawioralnych. Platforma zbiera działania użytkownika w różnych kategoriach i oknach czasu: reklamy kliknięte w ostatnich 30 dniach, strony odwiedzane w ostatnich 60 dniach, filmy oglądane w konkretnych tematach. Informacje te zostały zagregowane na „profile zainteresowania” wykorzystane przez algorytm do oceny prawdopodobieństwa reakcji.
System ten jest w dużej mierze zastąpiony.
Od profilu odsetek do rzeczywistych podróży użytkowników
Według Meta wspomina, że Uczenie się sekwencyjne, Zachowanie użytkownika jest obecnie traktowane jako rzeczywisty przebieg działania w prawidłowej kolejności i z dokładnymi znaczkami czasowymi. Zamiast wiedzieć, że osoba “jest zainteresowany wnętrzem”, model może analizować, że najpierw przeczytał przewodnika produktu, następnie skończył wideo produktu, odwiedził konkurenta, i wrócił do tej samej kategorii następnego dnia. Odległość między działaniami jest również częścią sygnału. Po wizycie w serwisie 10 minut później, produkt wideo, po którym następuje wizyta w serwisie internetowym, jest interpretowany inaczej niż w tym samym wzorze przez kilka dni.
Oznacza to przejście od odsetków opartych na odsetkach do wzoru uznania w historii zakupów.
Co to oznacza w praktyce w zakresie reklamy?
Najważniejszym skutkiem może być to, że algorytm nie optymalizuje już pojedynczych reklam. Optymalizuje sekwencje. Dla każdego użytkownika model próbuje określić, które reklamy powinny być wyświetlane w czasie procesu opartego na jego zachowaniu historycznym. Film markowy może być właściwym wpisem dla jednej osoby, natomiast reklama konkretnego produktu jest bardziej istotna dla drugiej – chociaż w tradycyjnym celu celowym byłyby one w tej samej „grupie interesowej”.
Wyzwania te w dalszym ciągu są oceniane przez wielu użytkowników. Reklama z bezpośrednim zwrotem może być pierwszym kontaktem, który pozwala na późniejsze reklamy do konwersji. Usuwanie go na podstawie pojedynczych liczb może mieć wpływ na wyniki kilka tygodni przed jego rozpoczęciem. W przypadku optymalizacji w całym szkoleniu klientów, ocena musi również to zrobić.
Zmiana wpływa również na wizję produkcji twórczej. Małe różnice w pozycji lub kolorze są na tyle rzadkie, aby dać algorytm rzeczywiste opcjonalność. Aby umożliwić modelowi tworzenie różnych poziomów klientów dla różnych wzorców behawioralnych, istnieje potrzeba wyraźnej zmiany:
- Ticling
- Styl wizualny
- Format
- Wiadomość
Różne podejścia do różnych potrzeb i etapów podejmowania decyzji. Pięć prawie identycznych reklam nie oferuje pięciu możliwości strategicznych, a one dadzą jedną.
Nowy sposób myślenia o reklamie Meta
Reklama meta stała się zatem bardziej wyrafinowana niż dotychczas. Platforma współpracuje z dużą liczbą danych sekwencyjnych i zaawansowanych modeli uczenia się maszyn, aby przewidzieć, które połączenia wiadomości i terminów dają najlepszy efekt.
Dla reklamodawców oznacza to, że struktura, ogólne myślenie i zrozumienie, jak elementy twórcze są razem, stały się ważniejsze niż odosobniona optymalizacja pojedynczych reklam. O tym będziemy rozmawiać. Dzień handlu elektronicznego 2026Powiedzmy, że to jest to samo co to.
Technologia znacznie się rozwinęła. Biorąc to pod uwagę, będziesz miał większe szanse na sukces.