Meta x Machine Learning. ի՞նչ է Andromeda-ն եւ ինչպե՞ս քաղել առավելագույնը ֆեյսբուքյան գովազդներից

Meta-ն շարունակում է մնալ ծառայություններ և ապրանքներ վաճառելու ամենատարածված սոցիալական հարթակը: Բազմաթիվ փոքր, միջին և մեծ բիզնեսներ ամեն օր հարյուրավոր դոլլարներ են ծախսում իրենց ծառայությունները թիրախային լսարանին ներկայացնելու և վաճառքներ ստանալու նպատակով: Այս ամենը հնարավորինս արդյունավետ իրականացնելու և գովազդային ծախսերի առավելագույն վերադարձ (ROAS) ստանալու համար անհրաժեշտ է հասկանալ, թե ինչպես է աշխատում Meta-ի ալգորիթմը, ինչ փոփոխությունների է ենթարկվել և ինչ է պետք անել գոհացնող արդյունքներ ստանալու համար:

Meta Targeting-ը մինչեւ 2025 թվականը

Մինչ 2025 թվականը Meta-ում թիրախավորումը հիմնված էր օգտատերերի հետաքրքրությունների, վարքագծի, դեմոգրաֆիկ տվյալների և այլ պարամետրերի հիման վրա: Գովազդատուներն անձամբ էին որոշում, թե ինչ հետաքրքրությունների, վարքագծի կամ դեմոգրաֆիկ տվյալների օգտատերերի է անհրաժեշտ ցուցադրել գովազդը, իսկ գովազդի արդյունավետությունը կախված էր լսարանի ճիշտ ընտրությունից: Որքան ճիշտ և նեղ էր ընտրված լսարանը, այդքան գովազդն ավելի լավ էր աշխատում: Օրինակ, տուրիստական գործակալության թարգետոլոգը կարող էր ընտրել «ճամփորդություն, հանգիստ, Hotels.com» հետաքրքրությունները, նեղացնել այն «հաճախակի ճամփորդողներ» վարքագծով և ստանալ հրաշալի թիրախային լսարան, բայց արհեստական բանականության և մեքենայական ուսուցման մոդելների կտրուկ մուտքը թվային աշխարհ փոփոխեցին խաղի կանոնները:

AI-ը, Machine Learning-ը եւ Meta-ն

Մեքենայական ուսուցումը արհեստական բանականության մաս է՝ համակարգչային ալգորիթմների ուսումնասիրություն, որը կարող է ավտոմատ կատարելագործվել փորձի և տվյալների օգտագործման միջոցով: Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները նմուշային տվյալների հիման վրա կառուցում են մոդելներ, որոնք ունակ են իրականացնել որոշումներ կամ կանխատեսումներ՝ առանց դրա համար ծրագրավորված լինելու:

Machine Learning-ն օգտագործվում է ամեն օր և գրեթե բոլոր ոլորտներում: Այն վերլուծում է երթևեկությունը, առաջարկում ամենաարագ ճանապարհը, կասկածելի նամակները «տեղավորում» spam թղթապանակում, Youtube-ում առաջարկում ձեր ճաշակի և նախասիրությունների երաժշտություն, որոշում վարկառուի վարկունակության աստիճանը, թույլ չի տալիս ավտոմեքենային դուրս գալ գծանմուշներից և այլն: Այժմ հասկանանք, թե ինչպես է այն օգնում Meta-ին անհատականացնել գովազդն ու ապահովել առավելագույն արդյունքներ:

Ի՞նչ է Andromeda-ն

Anndromeda-ն Meta-ին պատկանող մեքենայական ուսուցման համակարգ է, որը նախատեսված է օգտատեր-գովազդատու փոխհարաբերություններում առավելագույն համապատասխանություն ապահովելու նպատակով: Այն օգտատերերին օգնում է տեղեկանալ իրենց հետաքրքրող բիզնեսի կամ ծառայության մասին, իսկ գովազդատուներին՝ հասնել այնպիսի նպատակների, ինչպիսիք են բրենդի ճանաչելիության բարձրացումը կամ վաճառքների աճը:

Պատկերացրեք, որ ցանկանում եք նոր կոշիկ գնել և այդ նպատակով այցելում եք որևէ կայքէջ և ուսումնասիրում մի քանի մոդել: Այնուհետև ֆեյսբուքում դիտում եք մի քանի թեմատիկ հրապարակում, հետևում հայտնի սպորտային բրենդների էջերի, հավանում մի քանի հրապարակում:

Meta-ի մեքենայական ուսուցման համակարգը` Andromeda-ն՝

• հավաքագրում է վերը նշված տվյալները և արձանագրում է ձեր հետաքրքրությունը սպորտային կոշիկների նկատմամբ
• համեմատում է ձեր վարքագիծը նմանատիպ վարքագիծ ցուցաբերած միլիոնավոր այլ օգտատերերի հետ
• վերլուծության հիման վրա իրականացնում է կանխատեսում՝ «Այս մարդն իրեն պահում է այնպես, ինչպես բազմաթիվ այլ օգտատերեր, որոնք կոշիկ են գնել, և, ամենայն հավանականությամբ, գնում կկատարի»: 

Այս ամենից հետո դուք վստահաբար կտեսնեք սպորտային կոշիկների վաճառքի հայտարարություններ:
Տվյալների հավաքագրում, համեմատություն և վերլուծություն, կանխատեսում՝ ահա այսպես է աշխատում մեքենայական ուսուցումը:

Սա Meta-ի գովազդային համակարգում Andromeda-ի միջամտության առաջին փուլն է, որտեղ միլիոնավոր գովազդային առաջարկներից առանձնացվում են հազարավորները, որից հետո շատ ավելի բարդ մոդելներ կանխատեսում են գովազդատուների առաջարկների և օգտատերերի պահանջմունքների համապատասխանությունը, ինչից հետո որոշում է կայացվում ցուցադրել այս կամ այն գովազդը:

Ավելի պարզ ասված, մեքենայական ուսուցման մոդելները վերլուծում են ինչպես գովազդատուի, այնպես էլ՝ օգտատերերի վերաբերյալ ստացված տվյալները (օր.՝ հետաքրքրությունները, վարքագիծը, նախորդ փոխազդեցությունները և գովազդի առանձնահատկությունները), որից հետո գովազդները ֆիլտրվում են, իսկ օգտատերերին ցուցադրվում են այն գովազդները, որոնք, ամենայն հավանականությամբ, համապատասխան կլինեն իրենց սպասելիքներին: Այս ամենն անհրաժեշտ է իրականացնել շատ կարճ, անգամ real-time ռեժիմով, որպեսզի ցուցադրվող գովազդը չկորցնի իր ակտուալությունը, ինչի համար էլ Meta-ն օգտագործում է NVIDIA Grace Hopper Superchip-ը` միաժամանակ մտածող և վերլուծող ուղեղ, որն ունակ է կարճ ժամանակահատվածում վերլուծել հսկայական ծավալի ինֆորմացիա:

Ի՞նչ է Meta Advantage+-ը

Andromeda-ն կանխատեսում է, թե որ գովազդներն են առավել համապատասխան օգտատիրոջը, իսկ Advantage+-ը ավտոմատացնում եւ օպտիմալացնում է գովազդները, որոնք պետք է ցուցադրվեն: Ահա թե ինչ հնարավորություններ է ստեղծում այն գովազդատուների համար:

Լսարանի ստեղծման ավտոմատացում - ի տարբերություն ձեռքով թիրախավորման, Advantage+-ը Andromeda-ի կատարած աշխատանքի հիման վրա գտնում է ճիշտ լսարանը

Բյուջեի օպտիմալացում - որոշում է, թե ինչպես պետք է ծախսվի գովազդային բյուջեն, որպեսզի ապահովի առավելագույն արդյունք

Դինամիկ տեղաբաշխում - համակարգն ընտրում է Meta-ի հարթակներում (Facebook, Instagram, Messenger և այլն) յուրաքանչյուր գովազդի համար ցուցադրման ամենաօպտիմալ placement-ները

Գովազդային կրեատիվի ստեղծում - օգտագործելով արհեստական բանականության ընձեռած հնարավորությունները, Advantage+-ն օգնում է ստեղծել կամ օպտիմալացնել գովազդային կրեատիվները՝ ավելի լավ արդյունքներ ապահովելու նպատակով: Օրինակ, ավելացնում է երաժշտություն, տարբեր CTA-եր, բարելավում է վիզուալների որակն ու լուսավորությունը և այլն:

Advantage+ destination - այս ֆունկցիայի օգտագործման դեպքում գովազդը հնարավոր է օպտիմալացնել տարբեր destination-ների համար (օրինակ, կայք կամ հավելված):

Եթե ավելի պարզ, ապա Andromeda-ն կանխատեսում է, թե ով հետաքրքրված կլինի գովազդային առաջարկով, իսկ Advantage+-ը «համոզվում է», որ գովազդն իրականում ցուցադրվում է ճիշտ լսարանին, ճիշտ պահին և լավագույն տարբերակով:

Ի՞նչ անել, որպեսզի գովազդներն ավելի լավ աշխատեն

Andromeda-ի մասին Meta-ի պաշտոնական հայտարարությունը եղել է 2024 թվականի դեկտեմբերին, և որոշակի աշխատանքից հետո այն ենթարկվել է թարմացումների, որոնց ծանոթանալն ու ադապտացվելը կօգնեն ստանալ առավելագույն օգուտ գովազդներից:

Նախկինում - որքան ճիշտ թիրախավորում, այնքան ավելի լավ արդյունքներ
Andromeda-ից հետո - որքան շատ և որակյալ կրեատիվներ, այնքան ավելի լավ արդյունքներ

Տարիներով թարգետոլոգները մշակել և օգտագործել են տարբեր ռազմավարություններ, որպեսզի օգտատերերին պրոդուկտի ճանաչելիության փուլից տանեն դեպի վաճառքների: Ռեթարգեթինգը, lookalike լսարանները և նեղ թիրախավորումը, կարելի է ասել, արդեն անցյալում են, քանի որ Andromeda-ն ինքն է որոշում, թե ով է թիրախը: Որքան լայն է ընտրված լսարանը, այնքան ավելի շատ տվյալներ վերլուծելու և ավելի ճիշտ անհատականացնելու հնարավորություն ունի Meta-ն, հետևաբար պետք է ազատություն տալ Meta-ին՝ փոխարենը կենտրոնանալով կրեատիվի վրա:

Ստեղծեք հնարավորինս շատ որակյալ բովանդակություն

Մարդիկ և նրանց նախասիրությունները տարբեր են: Օրինակ, մեկը գնում է նոր Iphone, քանի որ զբաղվում է reelmaking-ով և ցանկանում է ունենալ որակյալ տեսախցիկով սմարթֆոն, մյուսը հոգնել է անընդհատ կախող սմարթֆոնից և նախընտրում է արագություն, իսկ երրորդը դա պարզապես անում է ընկերներին զարմացնելու համար, հետևաբար պետք է պատրաստել կրեատիվներ, որոնք պատմում են տարբեր խնդիրների և լուծումների մասին: Մի օգտատերը ծանոթ է պրոդուկտին և կգնի միանգամից, մյուսին դեռ անհրաժեշտ է ծանոթանալ բրենդի հետ: Նույնիսկ 1 campaign-ի, 1 ad set-ի մեջ ճանաչողական, վաճառող, լսարանի խնդիրների և այդ լուծումների մասին պատմող տարբեր կրեատիվներ ունենալու դեպքում Andromeda-ն բավականաչափ խելացի է իր տեխնոլոգիաների միջոցով գովազդն անհատականացնելու և մարդկանց անհրաժեշտ առաջարկը ցուցադրելու համար: Իհարկե, այս ամենի հետ մեկտեղ պետք չէ մոռանալ վերլուծության մասին և ըստ անհրաժեշտության փոփոխել կամ հեռացնել կրեատիվները: Կարճ ասած՝ որքան շատ որակյալ բովանդակություն, այնքան ավելի արդյունավետ գովազդ:

Այնուամենայնիվ, բազմաթիվ թարգեթոլոգներ այս փոփոխություններից հետո նկատում են, օրինակ, CPM-ի (1000 ցուցադրության արժեք) աճ կամ CTR-ի (ցուցադրություններ/քլիքեր հարաբերակցություն) նվազեցում, բայց կա մի պարզ ճշմարտություն. գովազդատուն Meta-ի հաճախորդն է, և եթե վերջինիս լուծումները չլինեն ի շահ գովազդատուի, մարդիկ կդադարեն գովազդել Meta-ում: Խաղը նույնն է, փոխվել են միայն կանոնները:

Այնպես որ, ստեղծեք որակյալ, խնդիրների մասին խոսող և դրանք լուծող բովանդակություն, կամ պարզապես վստահեք այդ գործը պրոֆեսիոնալներին: Sparsis միջազգային մարքեթինգային ընկերության ֆեյսբուք մարքեթինգի և ինստագրամ մարքեթինգի ծառայությունները կօգնեն Ձեզ այդ հարցում: