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Meta setzt auf künstliche Intelligenz, um Werbung zielgerichteter zu machen
Einleitung
Infolge verschiedener Änderungen bei der Online-Datenerhebung, die die Einsicht, die digitale Plattformen in die Ausrichtung von Werbung haben, einschränkten, hat Meta neue Ad-Targeting-Modelle auf Basis von maschinellem Lernen entwickelt, die in der Lage sind, jedem Nutzer relevantere Werbung anzuzeigen, ohne dass Meta das gleiche Maß an persönlicher Nutzereinsicht benötigt.
Dies ist besonders wichtig für Meta, da es durch das iOS 14-Update von Apple, das dazu führte, dass viele Nutzer Meta die Nutzung von Daten in seinen Apps untersagt haben, besonders stark getroffen wurde.
Wie Meta hiermit umgeht, und wie das neue Meta Lattice-Modell funktioniert, um Werbung zielgerichteter zu machen, wird im folgenden Text beschrieben.
Meta Lattice
Meta hat eine Übersicht über seine neueste systematische Aktualisierung auf diesem Gebiet gegeben, mit einem neuen Werbeauslieferungsprozess namens „Meta Lattice“, der mehrere Datenpunkte verwendet, um durch KI und andere prädiktive Technologien wahrscheinlichere Anzeigenreaktionen vorherzusagen.
Wie von Meta erklärt:
„Meta Lattice ist in der Lage, die Leistungsfähigkeit unseres Anzeigensystems ganzheitlich zu verbessern. Wir haben seine Leistung mit einer hochkapazitäten Architektur gesteigert, die es unserem Anzeigensystem ermöglicht, neue Konzepte und Beziehungen in Daten umfassender und tiefergehender zu verstehen und Werbetreibenden nutzt durch die gemeinsame Optimierung einer großen Anzahl von Zielen.“
Das Lattice-System kann eine wahrscheinlichere Nutzerreaktion ermitteln, ohne dass hierfür eine direkte Dateneinsicht von jedem Personenprofil erforderlich ist. Es nutzt das Wissen im Hinblick auf die verschiedenen Meta-Oberflächen (z. B. News Feed, Stories, Reels), um die potenziellen Benutzerinteressen und -aktivitäten erweitert abzubilden. Bisher wurden all diese Elemente isoliert gemessen, aber Meta’s fortschrittlichere prädiktive Modelle können nun eine breitere Palette von Datapunkten aufnehmen, um wahrscheinlichere individuelle Verhaltensweisen zu erkennen.
Im Grunde ist es eine erweiterte Datenbank aller Anzeigenreaktionsaktivitäten von Meta. Wenn diese Datenbank mit allen anderen Informationen abgeglichen wird, die Meta hat, dann kann das Lattice-System bessere Vorhersagen über die zu erwartenden Anzeigenreaktionen treffen. Auf diese Weise kann Meta relevantere Werbung zeigen, ohne dass sie für ihre Kampagnenparameter manuell festlegen muss.
Contextual Marketing
Das Lattice-System kann zudem bessere Werbekontexte in der längerfristigen Betrachtung aufzeigen und deren Einfluss auf Anzeigenreaktionen einschätzen.
„Das Engagement zwischen einer Anzeige und einer Person, die die Anzeige ansieht, kann von Sekunden (z. B. Klick, Like) bis zu Tagen (z. B. Erwägen eines Kaufs, Hinzufügen zum Warenkorb und späterer Kauf von einer Website oder einer App) reichen. Durch ein Multi-Distribution-Modell mit zeitlicher Verzögerung kann Meta Lattice nicht nur die Echtzeit-Intention einer Person erfassen, sondern auch ihre langfristigen Interessen aufgrund langsamerer, seltenerer und verzögerten Signale feststellen.“
Laut Meta hat dieser Ansatz die Qualität der Werbeexposition um 8% verbessert und führt zu besseren Ergebnissen durch deren automatisierte Zielgruppenansprache.
Fazit
In einem Markt, in dem die Einsicht in Datensammlungen immer strenger reglementiert wird, kann Meta durch technologische Fortschritte wie das Lattice-Modell weiterhin relevantere Werbung für seine Nutzer liefern und dadurch Werbetreibenden mehr Erfolg einbringen.
Wenn Sie diesbezüglich tiefer in die Thematik einsteigen möchten, finden Sie die offizielle Veröffentlichung von Meta zum Lattice-Modell hier.