Công cụ quảng cáo AI mới của Meta: Tự động hóa vẫn cần giải thích

Mỗi năm, các nền tảng lớn lại tiến thêm một bước tới việc vận hành toàn bộ chiến dịch thay bạn. Tại Advertising Week New York ngày 6 tháng 10, Meta tiến nhiều bước cùng lúc: một trợ lý quảng cáo có bộ nhớ, video được tạo từ hình ảnh tĩnh, khám phá đối tượng bằng ngôn ngữ tự nhiên và một server mở rộng cho phép công cụ AI bên ngoài vận hành hệ thống quảng cáo của họ. Những công cụ hữu ích. Nhưng tự động hóa không kèm giải thích là rủi ro mà bạn gánh, không phải Meta gánh thay bạn.

Điều gì đã xảy ra

Tôi không mở được trang thông báo của chính Meta, nên tôi dựa vào hai bài phân tích chi tiết. Theo bài phân tích của Relevant Audience và bài tường thuật của TechJuice, Meta đã công bố:

• Video sáng tạo Advantage+ từ hình ảnh tĩnh, nay đã phát hành chính thức, và video sản phẩm từ catalog trong giai đoạn beta cho các nhà quảng cáo đủ điều kiện.
• Ads Creative Studio, không gian làm việc sáng tạo trước đây chỉ dành cho một số đối tác được chọn, bắt đầu được mở rộng cho nhiều nhà quảng cáo hơn.
• Một trợ lý AI cho doanh nghiệp có bộ nhớ xuyên suốt các cuộc hội thoại, với các thử nghiệm nhập tài liệu chiến lược và hướng dẫn thương hiệu, báo cáo và cảnh báo theo lịch, cùng các hành động dạng agent như thiết lập chiến dịch và thay đổi ngân sách có xem trước và phê duyệt.
• Một công cụ chiến lược vòng đời khách hàng, nay dành cho mọi nhà quảng cáo, cùng tính năng khám phá đối tượng ứng dụng AI trong Detailed Targeting, nơi nhà quảng cáo mô tả khách hàng lý tưởng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Relevant Audience cho biết thời điểm Meta đưa ra cho tính năng này là "trước cuối năm".
• Một Ads MCP server mở rộng, với mười đối tác được nêu tên gồm Databricks, Perplexity, Snowflake và Triple Whale, để các công cụ AI bên thứ ba có thể làm việc với hệ thống quảng cáo của Meta.
• Các tính năng thương mại, bao gồm thử nghiệm thanh toán trực tiếp qua Business Agent của Meta trên Messenger với Shopify, và thanh toán trực tiếp trong Meta AI với các đối tác như Adyen, PayPal, Shopify và Stripe.

Meta cũng tuyên bố rằng các nhà quảng cáo áp dụng đề xuất của trợ lý "thường" có thêm 5% chuyển đổi với cùng chi phí mỗi chuyển đổi, và hơn 60% thời gian trên Facebook và Instagram được dành cho video. Relevant Audience lưu ý rằng Meta không công bố phương pháp tính cho các số liệu này.

Vì sao điều này quan trọng

Hai trong số các đợt ra mắt này thay đổi ai là người tư duy.

Khám phá đối tượng bằng ngôn ngữ tự nhiên có nghĩa là nền tảng chuyển mô tả của bạn về khách hàng thành thiết lập nhắm mục tiêu. Đó là một quyết định lập hồ sơ. Việc trợ lý thay đổi ngân sách và nhắm mục tiêu có nghĩa là nền tảng cũng quyết định làm gì với kết quả. Và MCP server có nghĩa là AI bạn dùng bên ngoài Meta giờ có thể hành động bên trong Meta.

Mỗi bước đều tiết kiệm thời gian. Gộp lại, chúng tập trung các quyết định vào bên trong những hệ thống được tối ưu hóa cho mục tiêu của nền tảng và được đo lường bằng dữ liệu của chính nền tảng. Khi cùng một công ty bán quảng cáo, chọn đối tượng, tạo mẫu sáng tạo và báo cáo kết quả, một góc nhìn độc lập càng trở nên giá trị hơn, chứ không kém đi.

Nghiên cứu của tôi nói gì

Mô tả đối tượng bằng lời và nhận lại một phân khúc mục tiêu là vấn đề tôi đã nghiên cứu từ lâu. Công trình của chúng tôi về lập hồ sơ tính cách người dùng đa góc nhìn trên Twitter, Facebook và PersonalityCafe (Frontiers in Big Data, 2022) cho thấy những gì bạn suy luận về con người phụ thuộc rất nhiều vào tín hiệu bạn sử dụng. Một mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên là một giả thuyết về khách hàng. Nó cần được kiểm chứng, không chỉ được thực thi.

Về sáng tạo, đội ngũ của tôi đã nghiên cứu việc chấm điểm trước khi ra mắt. Trong SoCraft (WSDM 2023), chúng tôi trình diễn một mô hình đa phương thức chấm điểm các mẫu quảng cáo Meta của nhà quảng cáo, sử dụng văn bản, hình ảnh, nhắm mục tiêu và thiết lập, trước khi chúng được chạy. Trong Against Opacity (ACM Multimedia 2023), chúng tôi bổ sung một trợ lý LLM giải thích điều gì tác động đến tỷ lệ nhấp dự đoán. Nguyên tắc cũng chính là nguyên tắc tôi áp dụng cho công cụ của nền tảng: một điểm số bạn không giải thích được là điểm số bạn không học được gì từ nó.

Video được tạo từ hình ảnh tĩnh sẽ nhân số lượng biến thể mà một thương hiệu có thể chạy. Điều đó tốt, miễn là vẫn có người quyết định biến thể nào xứng đáng nhận ngân sách và hiểu vì sao biến thể thắng lại thắng. Nếu không, bạn có nhiều mẫu sáng tạo hơn và ít hiểu biết hơn.

Nhà quảng cáo nên làm gì ngay bây giờ

• Dùng các công cụ video và sáng tạo mới, nhưng giữ một bộ lọc trước khi ra mắt. Xem xét và chấm điểm biến thể trước khi chúng tiêu tiền, và lưu lại lý do vì sao từng biến thể được đưa ra.
• Coi đối tượng mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên là thử nghiệm. Viết mô tả, chạy nó so với tệp đối tượng tốt nhất hiện có, và so sánh chi phí trên mỗi kết quả thực, không chỉ chuyển đổi do nền tảng báo cáo.
• Phê duyệt các thay đổi dạng agent một cách có chủ đích. Dùng tính năng xem trước và phê duyệt mà Meta mô tả, và đặt quy tắc về những thay đổi nào trợ lý được phép thực hiện mà không cần con người.
• Cẩn trọng với những gì bạn nhập vào. Tài liệu chiến lược và hướng dẫn thương hiệu là nhạy cảm. Hãy quyết định trợ lý thực sự cần gì.
• Giữ một góc nhìn đo lường độc lập. Thử nghiệm đối chứng, kiểm định mức tăng thực và phân tích của riêng bạn là đối trọng với kết quả do nền tảng báo cáo.

Công cụ của Meta đang trở nên đủ tốt để nút thắt chuyển từ thực thi sang phán đoán. Hãy đảm bảo đội ngũ của bạn vẫn là người thực hiện việc phán đoán đó.

Câu hỏi thường gặp