Meta के नए एआई विज्ञापन टूल: ऑटोमेशन को अब भी व्याख्या चाहिए

हर साल बड़े प्लेटफ़ॉर्म आपके लिए पूरा अभियान चलाने की ओर एक और कदम बढ़ाते हैं। 6 अक्टूबर को Advertising Week New York में Meta ने एक साथ कई कदम उठाए: मेमोरी वाला एक विज्ञापन असिस्टेंट, स्थिर छवियों से बनाया गया वीडियो, सामान्य भाषा में ऑडियंस की खोज, और एक विस्तारित सर्वर जो बाहरी एआई टूल्स को इसकी विज्ञापन प्रणाली चलाने देता है। उपयोगी टूल। लेकिन व्याख्या के बिना ऑटोमेशन एक जोखिम है जो आप उठाते हैं, Meta आपकी ओर से नहीं उठाता।

क्या हुआ

मैं Meta का अपना घोषणा पेज नहीं खोल सका, इसलिए मैं दो विस्तृत विवरणों पर निर्भर हूँ। Relevant Audience के विश्लेषण और TechJuice की रिपोर्ट के अनुसार, Meta ने घोषणा की:

• स्थिर छवियों से Advantage+ क्रिएटिव वीडियो, जो अब सामान्य रूप से उपलब्ध है, और पात्र विज्ञापनदाताओं के लिए बीटा में कैटलॉग प्रोडक्ट वीडियो।
• Ads Creative Studio, एक क्रिएटिव वर्कस्पेस जो पहले चुनिंदा साझेदारों तक सीमित था, अब और विज्ञापनदाताओं के लिए उपलब्ध होना शुरू हो रहा है।
• बातचीत के दौरान मेमोरी रखने वाला एक व्यावसायिक एआई असिस्टेंट, जिसमें रणनीति दस्तावेज़ और ब्रांड दिशानिर्देश आयात करने, निर्धारित रिपोर्ट और अलर्ट, और पूर्वावलोकन व स्वीकृति के साथ अभियान सेटअप और बजट परिवर्तन जैसी एजेंटिक कार्रवाइयों का परीक्षण शामिल है।
• एक ग्राहक लाइफ़साइकिल रणनीति टूल, जो अब सभी विज्ञापनदाताओं के लिए उपलब्ध है, साथ ही Detailed Targeting में एआई-सक्षम ऑडियंस खोज, जहाँ विज्ञापनदाता सामान्य भाषा में आदर्श ग्राहक का वर्णन करते हैं। Relevant Audience के अनुसार इसके लिए Meta की समय-सीमा "साल के अंत तक" है।
• एक विस्तारित Ads MCP server, जिसमें Databricks, Perplexity, Snowflake और Triple Whale सहित दस नामित साझेदार हैं, ताकि थर्ड-पार्टी एआई टूल Meta की विज्ञापन प्रणाली के साथ काम कर सकें।
• कॉमर्स फ़ीचर्स, जिनमें Shopify के साथ Messenger पर Meta के Business Agent के ज़रिए सीधे चेकआउट का परीक्षण, और Adyen, PayPal, Shopify और Stripe जैसे साझेदारों के साथ Meta AI में सीधा चेकआउट शामिल है।

Meta ने यह दावा भी किया कि उसके असिस्टेंट की अनुशंसाएँ अपनाने वाले विज्ञापनदाता "आमतौर पर" प्रति कन्वर्ज़न समान लागत पर 5% अधिक कन्वर्ज़न देखते हैं, और Facebook और Instagram पर 60% से अधिक समय वीडियो के साथ बिताया जाता है। Relevant Audience बताता है कि Meta ने इन आँकड़ों की पद्धति प्रकाशित नहीं की।

यह क्यों मायने रखता है

इनमें से दो लॉन्च यह बदल देते हैं कि सोचने का काम कौन करता है।

सामान्य भाषा में ऑडियंस खोज का अर्थ है कि प्लेटफ़ॉर्म ग्राहक के आपके वर्णन को टार्गेटिंग में बदलता है। यह एक प्रोफाइलिंग निर्णय है। असिस्टेंट-संचालित बजट और टार्गेटिंग परिवर्तनों का अर्थ है कि परिणाम के साथ क्या करना है, यह भी प्लेटफ़ॉर्म तय करता है। और MCP server का अर्थ है कि Meta के बाहर आप जो एआई उपयोग करते हैं, वह अब Meta के भीतर काम कर सकता है।

हर कदम समय बचाता है। साथ मिलकर वे निर्णयों को ऐसी प्रणालियों के भीतर केंद्रित कर देते हैं जो प्लेटफ़ॉर्म के उद्देश्यों के लिए ऑप्टिमाइज़ होती हैं और प्लेटफ़ॉर्म के अपने डेटा से मापी जाती हैं। जब एक ही कंपनी विज्ञापन बेचती है, ऑडियंस चुनती है, क्रिएटिव बनाती है और परिणाम रिपोर्ट करती है, तो एक स्वतंत्र दृष्टिकोण कम नहीं, बल्कि और अधिक मूल्यवान हो जाता है।

मेरा शोध क्या कहता है

शब्दों में किसी ऑडियंस का वर्णन करना और बदले में एक लक्ष्य सेगमेंट पाना, ऐसी समस्या है जिसका मैंने लंबे समय तक अध्ययन किया है। Twitter, Facebook और PersonalityCafe पर मल्टी-व्यू यूज़र व्यक्तित्व प्रोफाइलिंग (Frontiers in Big Data, 2022) पर हमारे काम ने दिखाया कि आप लोगों के बारे में क्या अनुमान लगाते हैं, यह काफ़ी हद तक इस पर निर्भर करता है कि आप कौन-से संकेत उपयोग करते हैं। सामान्य भाषा का वर्णन आपके ग्राहक के बारे में एक परिकल्पना है। इसका परीक्षण होना चाहिए, केवल निष्पादन नहीं।

क्रिएटिव के मामले में, मेरी टीम ने लॉन्च से पहले स्कोरिंग पर काम किया है। SoCraft (WSDM 2023) में हमने एक मल्टीमोडल मॉडल प्रदर्शित किया जो किसी विज्ञापनदाता के Meta विज्ञापन क्रिएटिव को, उनके लाइव होने से पहले, टेक्स्ट, छवि, टार्गेटिंग और सेटिंग्स का उपयोग करके स्कोर करता है। Against Opacity (ACM Multimedia 2023) में हमने एक एलएलएम असिस्टेंट जोड़ा जो बताता है कि अनुमानित क्लिक-थ्रू दर किन कारकों से तय होती है। सिद्धांत वही है जो मैं प्लेटफ़ॉर्म टूल्स पर लागू करता हूँ: जिस स्कोर की आप व्याख्या नहीं कर सकते, उससे आप सीख भी नहीं सकते।

स्थिर छवियों से बनाया गया वीडियो किसी ब्रांड द्वारा चलाए जा सकने वाले वेरिएंट्स की संख्या कई गुना कर देगा। यह अच्छा है, बशर्ते कोई अब भी तय करे कि कौन-से वेरिएंट बजट के लायक हैं और समझे कि विजेता क्यों जीते। वरना आपको ज़्यादा क्रिएटिव और कम ज्ञान मिलेगा।

विज्ञापनदाताओं को अभी क्या करना चाहिए

• नए वीडियो और क्रिएटिव टूल्स का उपयोग करें, लेकिन लॉन्च-पूर्व फ़िल्टर रखें। पैसा ख़र्च होने से पहले वेरिएंट्स की समीक्षा और स्कोरिंग करें, और रिकॉर्ड रखें कि हर एक क्यों लॉन्च हुआ।
• सामान्य भाषा वाली ऑडियंस को प्रयोग मानें। वर्णन लिखें, उसे अपनी मौजूदा सबसे अच्छी ऑडियंस के मुक़ाबले चलाएँ, और केवल प्लेटफ़ॉर्म कन्वर्ज़न नहीं, बल्कि प्रति वास्तविक परिणाम लागत की तुलना करें।
• एजेंटिक परिवर्तनों को सोच-समझकर स्वीकृत करें। Meta द्वारा बताए गए पूर्वावलोकन और स्वीकृतियों का उपयोग करें, और नियम तय करें कि कोई असिस्टेंट बिना इंसान के कौन-से परिवर्तन कर सकता है।
• सावधान रहें कि आप क्या आयात करते हैं। रणनीति दस्तावेज़ और ब्रांड दिशानिर्देश संवेदनशील होते हैं। तय करें कि असिस्टेंट को वास्तव में किसकी ज़रूरत है।
• मापन का एक स्वतंत्र दृष्टिकोण रखें। होल्डआउट, वृद्धिशीलता परीक्षण और आपका अपना एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म द्वारा रिपोर्ट किए गए परिणामों का संतुलन हैं।

Meta के टूल इतने अच्छे होते जा रहे हैं कि बाधा निष्पादन से हटकर विवेक पर आ जाती है। सुनिश्चित करें कि उसका उपयोग अब भी आपकी टीम ही कर रही है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न