La IA de Meta y los modelos Llama llegan a las campañas de los clientes de dos maneras. Dentro de las plataformas publicitarias de Meta, las funciones de IA como las campañas Advantage+ y las herramientas creativas generativas dan forma a la segmentación, las ubicaciones y las variaciones de anuncios. Fuera de ellas, los modelos Llama de Meta, disponibles abiertamente, pueden ejecutarse en una infraestructura privada para tareas de texto donde los datos del cliente deben permanecer en un entorno controlado. Ambos requieren reglas claras, pruebas y revisión humana.
¿Cuál es la diferencia entre Meta AI y Llama?
Meta AI es el asistente de consumo integrado en WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger y las gafas de Meta, y funciona con la familia de modelos Llama de Meta. Los modelos Llama se lanzan con pesos descargables abiertamente bajo la propia licencia de Meta, lo que permite el uso comercial con algunas condiciones. Se pueden ejecutar en sus propios servidores, a través de proveedores de nube como AWS, Azure y Google Cloud, o a través de servicios de alojamiento.
Para los anunciantes, una tercera pieza es la más importante: la IA integrada en el Administrador de anuncios de Meta. Eso incluye la automatización de campañas Advantage+, la audiencia Advantage+, funciones generativas como la generación de fondos, la expansión de imágenes y las variaciones de texto, y el aprendizaje automático que decide la entrega en Facebook, Instagram, Messenger y Audience Network.
Cómo aplica Alien Road las herramientas de Meta AI en social media pagado
Nuestro trabajo en social media pagado sigue un proceso establecido, y las funciones de IA de Meta se integran en pasos específicos.
Descubrimiento
Revisamos la configuración del píxel y la API de conversiones del cliente, la calidad de los eventos, el estado del catálogo para el comercio electrónico, el rendimiento creativo anterior y el historial de la audiencia. La automatización de Meta depende en gran medida de señales de conversión limpias, por lo que primero se comprueba la calidad de coincidencia de eventos y la deduplicación entre los eventos del píxel y del servidor.
Configuración de campaña con Advantage+
Para clientes de comercio electrónico con buenas señales, solemos probar las campañas de ventas Advantage+ frente a una estructura manual. Para la generación de leads, probamos la audiencia Advantage+ con sugerencias, como los convertidores anteriores, frente a una segmentación por intereses más estricta. Cada prueba se ejecuta con un presupuesto y una duración definidos, para que la comparación sea justa.
Funciones creativas generativas
El Administrador de anuncios puede generar variaciones de texto, expandir imágenes para adaptarse a diferentes ubicaciones y crear fondos para imágenes de productos. Los usamos de forma selectiva.
- Las variaciones de texto se revisan antes del lanzamiento; desactivamos las variaciones automáticas si cambian las afirmaciones o el tono.
- La expansión de imágenes se comprueba en cada ubicación, ya que los bordes estirados o inventados a veces se ven mal.
- La generación de fondos se utiliza para pruebas de estilo de vida, nunca de una manera que cambie el producto en sí.
Medición
Comparamos el coste por resultado, el valor de conversión y, cuando es posible, la incrementalidad a través de estudios de elevación de conversión de Meta o pruebas geográficas para presupuestos más grandes. Los resultados reportados por la plataforma se verifican con GA4 y los datos del CRM o la tienda del cliente.
¿Cómo usamos los modelos Llama?
Los modelos abiertos son útiles cuando el control de los datos es más importante que tener el modelo más fuerte. En un caso típico, ejecutamos un modelo Llama dentro de un entorno de nube privada para tareas como:
- clasificar miles de reseñas de clientes por tema y sentimiento para la investigación creativa;
- etiquetar un catálogo de productos con atributos para obtener mejores títulos de feeds de anuncios;
- resumir informes de campañas internas sin enviarlos a un servicio de chat externo;
- redactar primeras versiones de variaciones de textos publicitarios a partir de datos de productos aprobados.
Los datos permanecen dentro de un entorno que el cliente o nosotros controlamos, y no se utilizan prompts para entrenar un modelo de terceros. Los resultados siguen pasando por una revisión humana, porque los modelos abiertos más pequeños cometen errores, especialmente en turco y otros idiomas menos comunes.
¿Por qué no usar siempre el modelo abierto?
Ejecutar modelos tiene sus propios costes: alojamiento, monitorización, actualizaciones y tiempo de ingeniería. Para muchas tareas, un servicio gestionado con protección de datos comerciales es más sencillo. Elegimos por tarea, según la sensibilidad de los datos, el volumen y la calidad necesaria.