Novas ferramentas de anúncios com IA da Meta: automação ainda precisa de explicação

Todo ano, as grandes plataformas dão mais um passo rumo a rodar a campanha inteira por você. Na Advertising Week New York, em 6 de outubro, a Meta deu vários de uma vez: um assistente de publicidade com memória, vídeo gerado a partir de imagens estáticas, descoberta de públicos em linguagem simples e um servidor ampliado que permite que ferramentas de IA externas operem seu sistema de anúncios. Ferramentas úteis. Mas automação sem explicação é um risco que você assume, e não um que a Meta assume por você.

O que aconteceu

Não consegui abrir a página de anúncio da própria Meta, então me baseio em duas análises detalhadas. Segundo o detalhamento da Relevant Audience e a reportagem da TechJuice, a Meta anunciou:

• Vídeo de criativo Advantage+ a partir de imagens estáticas, agora disponível para todos, e vídeo de produtos do catálogo em beta para anunciantes elegíveis.
• O Ads Creative Studio, um espaço de trabalho criativo antes limitado a parceiros selecionados, começando a ser liberado para mais anunciantes.
• Um assistente de IA para negócios com memória entre conversas, com testes de importação de documentos de estratégia e diretrizes de marca, relatórios e alertas programados e ações agênticas, como configuração de campanhas e mudanças de orçamento, com prévias e aprovações.
• Uma ferramenta de estratégia para o ciclo de vida do cliente, agora disponível para todos os anunciantes, além da descoberta de públicos com IA no Detailed Targeting, em que os anunciantes descrevem um cliente ideal em linguagem simples. A Relevant Audience informa que o prazo da Meta para isso é “até o fim do ano”.
• Um Ads MCP server ampliado, com dez parceiros nomeados, incluindo Databricks, Perplexity, Snowflake e Triple Whale, para que ferramentas de IA de terceiros possam trabalhar com o sistema de publicidade da Meta.
• Recursos de comércio, incluindo testes de checkout direto pelo Business Agent da Meta no Messenger com a Shopify e checkout direto na Meta AI com parceiros como Adyen, PayPal, Shopify e Stripe.

A Meta também afirmou que os anunciantes que adotam as recomendações de seu assistente “normalmente” obtêm 5% mais conversões com o mesmo custo por conversão e que mais de 60% do tempo no Facebook e no Instagram é gasto com vídeo. A Relevant Audience observa que a Meta não publicou a metodologia desses números.

Por que isso importa

Dois desses lançamentos mudam quem faz o raciocínio.

A descoberta de públicos em linguagem simples significa que a plataforma traduz sua descrição de um cliente em segmentação. Isso é uma decisão de perfilamento. Mudanças de orçamento e segmentação conduzidas pelo assistente significam que a plataforma também decide o que fazer com o resultado. E o MCP server significa que a IA que você usa fora da Meta agora pode agir dentro da Meta.

Cada passo economiza tempo. Juntos, eles concentram decisões dentro de sistemas otimizados para os objetivos da plataforma e medidos com os dados da própria plataforma. Quando a mesma empresa vende o anúncio, escolhe o público, gera o criativo e reporta o resultado, uma visão independente se torna mais valiosa, e não menos.

O que minha pesquisa diz

Descrever um público em palavras e receber de volta um segmento-alvo é um problema que estudo há muito tempo. Nosso trabalho sobre perfilamento multivisão da personalidade de usuários no Twitter, no Facebook e no PersonalityCafe (Frontiers in Big Data, 2022) mostrou que o que você infere sobre as pessoas depende muito de quais sinais você usa. Uma descrição em linguagem simples é uma hipótese sobre o seu cliente. Ela merece ser testada, e não apenas executada.

Em criativos, minha equipe trabalhou com pontuação antes do lançamento. Em SoCraft (WSDM 2023), demonstramos um modelo multimodal que pontua os criativos de anúncios de um anunciante na Meta, usando texto, imagem, segmentação e configurações, antes de irem ao ar. Em Against Opacity (ACM Multimedia 2023), acrescentamos um assistente baseado em LLM que explica o que determina uma taxa de cliques prevista. O princípio é o mesmo que aplico às ferramentas das plataformas: uma nota que você não consegue explicar é uma nota com a qual você não consegue aprender.

O vídeo gerado a partir de imagens estáticas vai multiplicar o número de variantes que uma marca pode rodar. Isso é bom, desde que alguém ainda decida quais variantes merecem verba e entenda por que as vencedoras venceram. Caso contrário, você terá mais criativos e menos conhecimento.

O que os anunciantes devem fazer agora

• Use as novas ferramentas de vídeo e de criativos, mas mantenha um filtro pré-lançamento. Revise e pontue as variantes antes que elas gastem dinheiro e mantenha um registro de por que cada uma foi publicada.
• Trate públicos em linguagem simples como experimentos. Escreva a descrição, rode-a contra seu melhor público atual e compare o custo por resultado real, e não apenas as conversões da plataforma.
• Aprove mudanças agênticas de forma deliberada. Use as prévias e aprovações que a Meta descreve e defina regras sobre quais mudanças um assistente pode fazer sem um humano.
• Tenha cuidado com o que você importa. Documentos de estratégia e diretrizes de marca são sensíveis. Decida do que o assistente realmente precisa.
• Mantenha uma visão de mensuração independente. Grupos de controle, testes de incrementalidade e suas próprias análises são o contrapeso aos resultados reportados pela plataforma.

As ferramentas da Meta estão ficando boas o suficiente para que o gargalo passe da execução para o julgamento. Garanta que sua equipe continue sendo quem o exerce.

Perguntas frequentes