هوش مصنوعی، خلاقیت و بهینه سازی تبدیل

برای سال‌ها، مهارت‌های اجتماعی پولی به معنای شناخت پلتفرم بود: ساختار کمپین، اهرم‌ها، سرعت حرکت در Ads Manager. هنوز هم مهم است، اما یک موضوع از ابتدا تا انتها در اجلاس متا اجرا شد. از آنجایی که سیستم‌های متا بیشتر کار را خودکار می‌کنند، کار از مدیریت ابزارها به شکل دادن به آنچه ابزارها باید دنبال کنند تغییر می‌کند.

بنابراین سوال تغییر می کند. “چگونه این کمپین را بهینه کنیم؟” می شود “آیا سیستم برای آنچه که کسب و کار ما واقعا به آن نیاز دارد بهینه شده است؟” چهار منطقه از اجلاس نشان می دهد که این در عمل چگونه به نظر می رسد.

هشدارهای متا را ارسال کنید که نشان دهنده کسب و کار شما باشد

اتوماسیون متا بر اساس سیگنال هایی که دریافت می کند بهینه می شود و تبدیل پلت فرم همیشه یک نتیجه تجاری ارزشمند نیست. دو مشتری می‌توانند یک رویداد خرید را راه‌اندازی کنند در حالی که حاشیه‌ها یا ارزش طول عمر بسیار متفاوتی را ارائه می‌کنند. یک کمپین ممکن است در Ads Manager خوب به نظر برسد، در حالی که داشبورد داخلی شما داستان متفاوتی را بیان می کند.

پاسخ جلسه این بود که واقعیت تجاری را از طریق اسناد سفارشی، اطلاعات سفارش و ارزش که به Meta ارسال می‌شود و قوانین ارزشی که به سیستم در تشخیص نتایج کمک می‌کند، به فرآیند بهینه‌سازی نزدیک‌تر کند. درآمد نقطه شروع خوبی است، اما اگر حاشیه یا ارزش مادام العمر تصمیمات شما را هدایت می کند، اکنون جایی در گفتگو با تیم رسانه ای شما است. یک سوال باز بپرسید: آیا سیگنال‌های متا را ارسال می‌کنید که اهداف شما را منعکس می‌کند یا آنهایی که ارسال آنها راحت‌تر است؟ Conversion API (CAPI) اساس است، زیرا سیگنال نتیجه اشتباه قابل اعتماد به سادگی به Meta کمک می کند تا مشتریان اشتباه را سریعتر پیدا کند.

با یک دلیل پشت هر محدودیت فضایی برای اتوماسیون ایجاد کنید

متا در مورد برنامه ریزی در مورد تقویم تجاری شما صحبت می کند، از جمله بارگیری از قبل بودجه قبل از لحظات کلیدی، در حالی که به سیستم های خودکار اجازه می دهد با تغییر تقاضا به تقاضا پاسخ دهند. هر محدودیت دستی که اضافه می‌کنید باید هدفی داشته باشد که بتوانید آن را مشخص کنید، زیرا ورودی‌های بیش از حد محدود می‌توانند از یافتن فرصت‌ها توسط یک سیستم هدفمند جلوگیری کنند.

این وظیفه شماست که بدانید چه زمانی تقاضا احتمالا تغییر می کند، نرده های محافظی قرار دهید که از کسب و کار محافظت می کند و تصمیم بگیرید که قضاوت انسانی در کجا چیزی را اضافه می کند که سیستم نمی تواند آن را اضافه کند. سپس باید ثابت کنید که کار می کند. این اجلاس همچنان به تست‌های بالابر و اندازه‌گیری‌های افزایشی بازگشت، زیرا اگر این فروش‌ها به هر حال اتفاق می‌افتد، بهبود عرضه به معنای کمی است. از تیم خود بپرسید که چقدر از عملکرد گزارش شده شما افزایشی است و آنها چگونه می دانند.

یک حلقه خلاقانه بسازید که بتوانید از آن بیاموزید

تبلیغ کنندگان خرده فروشی و تجارت الکترونیک در اینجا بیشترین توجه را به خود جلب کردند. متا اتصال داده‌های کاتالوگ، اتوماسیون خلاقانه و سیگنال‌های پیکسل را توصیف کرد تا سیستم بتواند محصولات و ترکیب‌های خلاقانه مناسب را با افراد مختلف مطابقت دهد، نه اینکه کاتالوگ را به عنوان یک خوراک ثابت و تبلیغات را به عنوان یک خط تولید مجزا در نظر بگیرد. همچنین Ads Creative Studio را پوشش می‌دهد، فضای کاری که برای گردآوری خلاقیت در یک مکان طراحی شده است، هوش مصنوعی مولد را به گردش کار اضافه می‌کند و نشان می‌دهد که چه چیزی و چرا کار می‌کند.

دارایی های بیشتر تنها در صورتی نتیجه می دهند که از آنها یاد بگیرید. چرخه‌ای که باید ساخته شود از توسعه خلاق از طریق ارائه رسانه‌ای تا نتایج کسب‌وکار و پس از آن می‌گذرد: کدام پیام‌ها طنین‌انداز می‌شوند، کدام محصولات و ترکیب‌های خلاقانه اقدامات ارزشمند را انجام می‌دهند، و چه چیزی باید مرحله بعدی تولید را در اولویت قرار دهد. تمایز دیگری از بالا ارزش حفظ کردن دارد. سازندگان می توانند یک کانال رسانه ای باشند زیرا مخاطبان آنها توزیع هستند و یک دارایی خلاق هستند زیرا محتوای آنها می تواند در برنامه پولی شما اجرا شود. طرح قوی تر از هر دو استفاده می کند.

با عوامل هوش مصنوعی به عنوان امیدوار کننده و ناتمام رفتار کنید

جالب‌ترین بحث بر روی پروتکل بافت مدل (MCP) متمرکز بود، که به عوامل هوش مصنوعی، از جمله ابزارهایی مانند کلود، اجازه می‌دهد مستقیماً به پلتفرم‌هایی مانند متا متصل شوند. نمونه‌های اولیه شامل کشیدن اطلاعات کمپین به یک گردش کار مشترک، مقایسه کانال‌ها برای تصمیم‌گیری در مورد بودجه و ساخت کمپین از طریق MCP است. در مورد اینکه این وضعیت کجاست واضح باشد. این مرحله اولیه است و تضمینی نیست که هر جریان کاری بدون نظارت آماده است و ادغام ها قبل از ارائه هر چیز مفیدی نیاز به راه اندازی مناسب دارند.

همین ملاحظات در مورد ابزارهای بینش بررسی شده توسط متا نیز صدق می کند: توضیحاتی در مورد چرایی تغییر عملکرد (رقابت، فصلی)، بینش در مورد تجربه مشتری و پیش بینی مبادلات قبل از تغییر پیشنهاد یا بودجه. فهمیدن اینکه چه چیزی تغییر کرده آسان است، اما فهمیدن دلیل آن سخت است، بنابراین این می تواند کمک واقعی باشد. متا همچنین تصدیق کرد که محصولات ناقص هستند، که این سؤال درست را ایجاد می کند: یک توصیه قبل از اینکه به آن عمل کنید چقدر باید دقیق باشد؟ توضیحات ایجاد شده توسط هوش مصنوعی را به عنوان ورودی تفکر خود تلقی کنید و آنها را با داده های خود مقایسه کنید.