Vor dem Hintergrund verschiedener Änderungen bei der Online-Datenerfassung, die den Einblick, den digitale Plattformen beim Anzeigen-Targeting nutzen können, eingeschränkt haben, hat Meta neue, auf maschinellem Lernen basierende Anzeigen-Targeting-Modelle entwickelt, die in der Lage sind, jedem Benutzer relevantere Anzeigen zu liefern, ohne dass dies erforderlich ist Grad der Einsicht in die persönliche Nutzung.
Dies ist besonders wichtig für Meta, da das Unternehmen besonders stark von Apples iOS 14-Update betroffen ist, das dazu geführt hat, dass viele Benutzer Meta davon abgehalten haben, Nutzungsdaten in seinen Apps zu sammeln.
Und obwohl dies das Endergebnis von Meta beeinträchtigt hat, erlebte das Anzeigengeschäft von Meta in letzter Zeit eine Erholung, während Vermarkter auch von einer deutlich verbesserten Leistung durch Tools wie Advantage+, dem automatisierten Anzeigen-Targeting-Prozess von Meta, berichten.
Wie liefert Meta also relevantere Anzeigen für Nutzer, obwohl weniger Daten erforderlich sind?
Diese Woche hat Meta einen Überblick über sein neuestes systematisches Update zu diesem Thema gegeben, mit einem neuen Anzeigenbereitstellungsprozess namens „Meta Lattice“, der mehrere Datenpunkte nutzt, um wahrscheinliche Anzeigenreaktionen durch KI und andere Vorhersagetechnologien besser vorherzusagen.
Wie von Meta erklärt:
„Meta Lattice ist in der Lage, die Leistung unseres Anzeigensystems ganzheitlich zu verbessern. Wir haben seine Leistung mit einer leistungsstarken Architektur gesteigert, die es unserem Anzeigensystem ermöglicht, neue Konzepte und Zusammenhänge in Daten umfassender und tiefer zu verstehen und Werbetreibenden durch die gemeinsame Optimierung einer Vielzahl von Zielen zugute kommt.“
Okay, das ist ein bisschen übertrieben – aber im Grunde ist das Lattice-System in der Lage, eine wahrscheinlichere Benutzerreaktion abzuleiten, ohne dass von jeder Person so viele direkte Dateneinblicke erforderlich sind.
Der Prozess nutzt den Wissensaustausch über die verschiedenen Meta-Oberflächen (z. B. News Feed, Stories, Reels), um die Abbildung potenzieller Benutzerinteressen und -aktivitäten zu erweitern. Früher wurden alle diese Elemente isoliert gemessen, aber die fortschrittlicheren Vorhersagemodelle von Meta sind jetzt in der Lage, ein breiteres Spektrum an Datenpunkten zu berücksichtigen, um wahrscheinliche individuelle Verhaltensweisen besser zu verstehen.
Dabei handelt es sich im Grunde um eine erweiterte Datenbank aller Anzeigenreaktionsaktivitäten von Meta, die es dem Lattice-System bei Abgleich mit allen anderen Informationen zu jedem Benutzer ermöglicht, das wahrscheinliche Anzeigeninteresse durch eine erweiterte Zuordnung besser vorherzusagen und diese besser zu nutzen Alle Daten, auf die Meta zugreifen kann, um den Menschen relevantere Anzeigen zu zeigen.
„Wir haben Meta Lattice entwickelt, um die Leistung von Werbetreibenden in der neuen digitalen Werbeumgebung zu steigern, in der wir Zugriff auf weniger detaillierte Daten haben. Darüber hinaus ist Lattice in der Lage, Erkenntnisse über Domänen und Ziele hinweg zu verallgemeinern, was besonders wichtig ist, wenn das Modell nur über begrenzte Daten zum Trainieren verfügt. Weniger Modelle bedeuten auch, dass wir unsere Modelle proaktiv und effizient aktualisieren und an die sich schnell entwickelnde Marktlandschaft anpassen können.”
Darüber hinaus ist das Lattice-System auch in der Lage, die längerfristige Anzeigenpräsenz und deren relative Auswirkung auf die Reaktion besser zu kontextualisieren.
„Die Interaktion zwischen einer Anzeige und einer Person, die die Anzeige ansieht, kann von Sekunden (z. B. Klicken, Liken) bis zu Tagen (z. B. über einen Kauf nachdenken, etwas in den Warenkorb legen und später den Kauf über eine Website oder eine App tätigen) dauern. Durch Multiverteilungsmodellierung mit zeitlichem Bewusstsein kann Meta Lattice nicht nur die Echtzeitabsicht einer Person aus neuen Signalen erfassen, sondern auch langfristige Interessen aus langsamen, spärlichen und verzögerten Signalen.“
Laut Meta hat dieser Ansatz die Qualität der Anzeigenpräsenz bereits um 8 % verbessert und wird jeden Tag besser, was durch die automatisierten Targeting-Tools zu besseren Ergebnissen führt.
Wenn Sie die Advantage+-Anzeigen von Meta noch nicht in Betracht gezogen haben, sind sie wirklich einen Blick wert. Auch hier berichten viele Performance-Vermarkter von starken Ergebnissen durch den Einsatz der fortschrittlichen Anzeigen-Targeting-Tools von Meta.
Und da sich diese KI-basierten Systeme weiterentwickeln und ein breiteres Spektrum an Eingaben verwenden, werden sie wahrscheinlich zu wichtigeren Antworttreibern, die Ihnen dabei helfen könnten, die richtige Zielgruppe für Ihre Angebote anzusprechen, ohne die Parameter jeder Kampagne manuell festlegen zu müssen .
Weitere Informationen zum Lattice-Anzeigen-Targeting-System von Meta finden Sie hier.
source – www.socialmediatoday.com
