Šis garso įrašas generuojamas automatiškai. Praneškite mums, jei turite atsiliepimų.
„Meta“ pasidalijo keletu naujų įžvalgų apie besivystančias skelbimų taikymo sistemas ir apie tai, kaip didėjantis dirbtinio intelekto apdorojimo pajėgumas padeda reklamuotojams pasiekti geresnių rezultatų dėl patobulinto interesų atitikimo.
Ir reklamuotojai į tai atkreipė dėmesį. Vis daugiau meta skelbimų partnerių praneša apie pagerėjusį našumą, o AI taikymas padeda rasti klientų, kurių jie kitu atveju būtų praleidę.
Savo naujoje apžvalgoje „Meta“ suteikia daugiau informacijos apie tai, kaip veikia jos sistema ir kaip ji skatina platesnį visų „Meta“ skelbimų našumo patobulinimą, nuolat tobulinant.
Kaip paaiškino Meta:
“The Generatyvių skelbimų rekomendacijų modelis (GEM) yra pažangiausias „Meta“ skelbimų pagrindo modelis, sukurtas remiantis LLM įkvėpta paradigma ir pritaikytas tūkstančiams GPU. Tai didžiausias rekomendacijų sistemų (RecSys) pagrindas pramonėje, parengtas didelių kalbų modelių mastu.
Kad būtų aišku, „Meta“ daugelį metų naudojo pažangų automatinį skelbimų taikymą, o daugybė auditorijos susidomėjimo ir įtraukimo duomenų leidžia „Meta“ tiksliau nustatyti naudotojų pomėgius ir atitinkamai rodyti atitinkamus skelbimus.
Iš tiesų, prieš tai, kai rinkoje pasirodė naujausia AI įrankių banga, Meta jau daugelį metų naudojo tą patį LLM pagrįstą metodą taikymui, tačiau perskirstė duomenų apdorojimo mastelį. nes „AI“ pakeitė paradigmą apie tai, kaip tai suvokiama.
Iš esmės „Meta“ buvo kritikuojama už tai, kad palengvina psichografinį taikymą, remiantis duomenimis, kuriuos ji turi apie 3 milijardus vartotojų, įskaitant jiems patinkančius puslapius, žmones, su kuriais jie yra susiję, pomėgius, bruožus ir kt.
Tačiau dabar visa tai yra ne tik priimtina praktika po „AI“ vėliava, bet „Meta“ duomenys taip pat laikomi dideliu pranašumu. Turint tai omenyje, atlaikę visą tą smūgį, galite suprasti, kodėl Zuckerbergas taip nori pretenduoti į AI erdvės lyderio titulą.
„Meta“ teigia, kad jos naujausias GEM modelis yra reikšminga pažanga jos taikymo sistemose, naudojant „modelio mastelio keitimą su pažangia architektūra, žinių perdavimo metodus po mokymo ir patobulintą mokymo infrastruktūrą, kad būtų palaikomas mastelio keitimas“.
„Šios naujovės efektyviai padidina skelbimų našumą, leidžia efektyviai dalytis žiniomis visame skelbimų modelių parke ir optimizuoja tūkstančių GPU naudojimą mokymui. GEM paskatino skelbimų RecSys paradigmos pokytį, pakeisdama skelbimų našumą visame kanale – žinomumą, įtraukimą ir konversiją – bendrai optimizuodami naudotojų ir reklamuotojų tikslus.“
Apibendrinant: daugiau žmonių spusteli skelbimus, tuo daugiau klientų parduoda prekes.
Kalbant apie veikimo specifiką, Meta teigia, kad jos atnaujinta sistema dabar yra:
- 4 kartus efektyviau didinant skelbimų našumą tam tikram duomenų kiekiui ir apskaičiuoti nei pirminiai skelbimų rekomendacijų reitingavimo modeliai.
- 2 kartus efektyviau perduodant žinias, padedant optimizuoti platesnį skelbimų našumą.
- Greitesnis ir efektyvesnis dėl didesnio skaičiavimo pajėgumo, leidžiančio efektyviau keisti skelbimų rezultatus.
„GEM mokoma apie skelbimų turinį ir naudotojų įtraukimo duomenis, gautus iš skelbimų ir natūralių sąveikų. Iš šių duomenų gauname funkcijas, kurias suskirstome į dvi grupes: sekos ypatybes (pvz., veiklos istoriją) ir ne sekos ypatybes (pvz., naudotojo ir skelbimo atributus, pvz., amžių, vietą, skelbimo formatą ir kūrybinį vaizdavimą). Individualūs dėmesio mechanizmai taikomi kiekvienai grupei atskirai, o taip pat tobulinamas kryžminio mokymosi dizainas. padidina kiekvieno dėmesio bloko gylį ir plotį ir užtikrina 4 kartus didesnį ankstesnės kartos modelių efektyvumą.“
Taigi „Meta“ skelbimų sistema dabar turi daugiau sistemingų pajėgumų, leidžiančių apdoroti daugiau informacijos ir rasti daugiau susijusių duomenų ženklų, o tai pagerina skelbimų našumą.
Tai atsispindi ir veiklos duomenyse.
„Meta“ anksčiau skelbė, kad reklamuotojai, naudodami įvairias AI pagrįstas skelbimų taikymo parinktis, pastebimai pagerino skelbimų našumą, o taip pat atskleidė planus galiausiai automatizuoti visą skelbimų kūrimo procesą, naudojant šias besivystančias sistemas, kad iš esmės sukurtumėte skelbimą, optimizuotumėte taikymą ir valdytumėte biudžetą, jums nereikės nieko daryti, tik įvesti produkto URL.
Būtent tiek Meta tiki savo skelbimų sistemomis, kad laikui bėgant padidėtų našumas.
Meta GEM sistema veikia kartu su Meta „Lattice“ architektūra ir jos „Andromeda“ modeliais, kurie visi atlieka savo vaidmenį optimizuodami jūsų meta skelbimų taikymą.
- Grotelės yra tai, ką Meta vadina savo „skelbimų biblioteka“, kuri lemia skelbimų reitingavimą ir užtikrina optimalią kiekvienos kampanijos vietą
- „Andromeda“ yra „Meta“ personalizavimo modelis, užtikrinantis skelbimo tinkamumą pagal kiekvieno naudotojo įtraukimo istoriją ir pomėgius
Kartu šios sistemos užtikrina didesnį skelbimų tinkamumą, naudodamos nuolat augančią „Meta“ technologijų paketą, kad sužinotų daugiau apie kiekvieno vartotojo pageidavimus ir atitinkamai pagerintų taikymą.
O tai vėlgi Meta mastu reiškia daugybės duomenų taškų apdorojimą, o tai gali lemti labai tikslius ir labai vertingus skelbimo rezultatus.
Turiu omenyje, kad dar 2015 m. ataskaitose buvo teigiama, kad „Facebook“ jau turėjo pakankamai duomenų, kad pagal jūsų veiklą programoje būtų galima spręsti apie jus beveik viską.
Šiuos pajėgumus ypač padidino naujausi dirbtinio intelekto modeliai, todėl skelbimų našumas yra geresnis.
Įdomu atsižvelgti į „Meta“ pajėgumus šiuo atžvilgiu ir gali būti verta išbandyti „Meta“ kuriamas AI pagrįstas skelbimų parinktis per „Advantage+“, kad pamatytumėte, kokių rezultatų gausite.
