Meta AI est l’assistant intégré à Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger et aux lunettes de Meta, tandis que Llama est la famille de modèles de langage à poids ouverts que Meta publie pour les développeurs. Pour les marketeurs, Meta AI façonne la façon dont les gens recherchent et créent au sein des applications de Meta, et Llama est un modèle que vous pouvez exécuter dans vos propres outils pour le contenu, l’analyse et le chat.
Les deux sont faciles à confondre car Meta AI fonctionne sur des modèles Llama. La différence qui compte est le contrôle : vous ne contrôlez pas Meta AI, mais vous pouvez construire avec Llama. Un troisième volet, les fonctionnalités d’IA au sein des produits publicitaires de Meta, se situe aux côtés des deux et affecte le plus directement les campagnes payantes.
Que fait Meta AI au sein des applications de Meta ?
Meta AI répond aux questions, génère des images, résume les discussions de groupe et aide à rédiger des messages, selon l’application et le pays. Les utilisateurs peuvent y accéder depuis la barre de recherche sur Instagram et Facebook ou dans une discussion WhatsApp. La disponibilité et les fonctionnalités ont été déployées marché par marché, et dans l’UE, certains lancements ont été retardés en raison de questions de protection des données.
Pour une marque, le changement important est le comportement de recherche. Lorsque quelqu’un demande à Meta AI sur Instagram des idées de cadeaux ou des suggestions de restaurants, la réponse peut s’appuyer sur les résultats Web et sur le contenu au sein des plateformes de Meta. C’est un nouveau chemin de découverte, bien que Meta n’ait pas publié la manière dont il choisit les sources.
- Barre de recherche : les questions qui allaient autrefois vers Google commencent parfois maintenant sur Instagram ou Facebook.
- Génération d’images : les utilisateurs et les créateurs créent des visuels directement dans les chats et les publications.
- Messagerie d’entreprise : Meta a testé des agents d’IA qui répondent aux messages des clients pour les entreprises sur WhatsApp et Messenger.
- Outils pour les créateurs : fonctionnalités qui aident les créateurs à répondre aux abonnés ou à produire du contenu.
Quels sont les modèles Llama et qui les utilise ?
Les modèles Llama sont de grands modèles de langage dont Meta publie les poids sous sa propre licence communautaire. Les développeurs les téléchargent, les exécutent sur leurs propres serveurs ou les utilisent via des fournisseurs de cloud tels qu’AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, qui proposent tous des modèles Llama dans leurs catalogues de modèles.
La licence autorise l’utilisation commerciale pour la plupart des entreprises, sous conditions, y compris une politique d’utilisation acceptable et des conditions supplémentaires pour les services ayant de très grandes bases d’utilisateurs. Lisez la licence de la version spécifique que vous prévoyez d’utiliser, car les conditions ont changé entre les versions.
Où les modèles Llama s’intègrent-ils dans le travail marketing ?
Llama est une brique de construction, pas un produit fini. Les équipes marketing le rencontrent généralement dans des outils construits par quelqu’un d’autre, ou dans des projets internes où le contrôle des données ou le coût par tâche comptent plus que d’avoir le modèle le plus avancé.
- Tâches de contenu en volume : rédaction de descriptions de produits, variantes d’annonces ou méta-descriptions en volume.
- Classification : étiquetage des commentaires sociaux, des avis ou des réponses aux sondages par sujet et sentiment.
- Assistants internes : un chatbot sur les directives de la marque et les rapports de campagnes passées, hébergé en privé.
- Brouillons de traduction : localisation de premier passage pour examen par les éditeurs.
- Rédacteurs affinés : modèles Llama plus petits entraînés sur des textes de marque approuvés pour correspondre au ton.
Par exemple, une agence pourrait exécuter un modèle Llama sur des milliers de commentaires Instagram chaque semaine pour les trier en questions sur les produits, plaintes et éloges, afin que l’équipe communautaire réponde d’abord aux bons. La même tâche sur une API premium pourrait coûter plusieurs fois plus cher à ce volume.
Comment les outils d’IA publicitaire de Meta se rapportent-ils à tout cela ?
Meta Ads Manager inclut des fonctionnalités Advantage+ qui automatisent les décisions d’audience, de placement et de création, ainsi que des outils génératifs qui créent des images d’arrière-plan, des variantes de texte et des extensions d’image pour différents formats. Ceux-ci fonctionnent sur les propres modèles de Meta. Vous ne choisissez pas Llama ou un modèle quelconque là-bas, vous choisissez si vous souhaitez activer chaque fonctionnalité.
Meta a déclaré qu’il visait à automatiser la majeure partie du processus de création et de ciblage publicitaire avec l’IA. Pour les marketeurs, cela rend les entrées plus importantes : des données de conversion propres via la Conversions API, des catalogues de produits clairs et des actifs créatifs que le système peut adapter.
Paramètres à vérifier dans Ads Manager
- Quelles améliorations créatives Advantage+ sont activées par défaut dans chaque publicité.
- Si les variantes de texte correspondent à votre marque et aux règles légales.
- Comment la Conversions API et le Pixel dédoublonnent les événements.
- Si les arrière-plans générés par l’IA conviennent aux produits réglementés, tels que les articles de santé.
Le volume créatif devient une question pratique une fois que ces fonctionnalités sont actives. Les systèmes de Meta fonctionnent généralement mieux avec une gamme d’actifs distincts qu’avec une image dans plusieurs recadrages. Planifiez les séances photo et le travail de conception de manière à ce que chaque campagne ait plusieurs concepts vraiment différents, puis laissez l’automatisation adapter les formats. Lui donner des images presque identiques lui donne peu à apprendre et produit des publicités qui semblent identiques aux utilisateurs.
Quelles sont les limites et les risques ?
Avec Meta AI, la limite est la visibilité. Vous ne pouvez pas voir un rapport sur la fréquence à laquelle Meta AI recommande votre marque, et il n’y a pas de guide d’optimisation officiel. Avec Llama, la limite est l’effort : quelqu’un doit héberger, tester et maintenir le modèle. Avec la création Advantage+, le risque est que des variantes non examinées apparaissent dans les publicités sous votre nom.
- Examinez les variantes publicitaires générées automatiquement avant et après le lancement.
- Gardez une trace des fonctionnalités créatives activées par campagne.
- Ne mettez pas de données personnelles de clients dans un modèle sans une base juridique claire.
- Testez la sortie de Llama dans chaque langue que vous utilisez ; la qualité varie selon la langue.
Comment Alien Road applique Meta AI et Llama pour ses clients
Un engagement typique se divise en deux pistes. Côté payant, nous auditons la configuration Meta du client : qualité de la Conversions API, santé du catalogue et quelles fonctionnalités créatives Advantage+ sont actives, puis nous convenons des règles sur les variantes automatisées autorisées. Les changements sont testés dans des campagnes fractionnées plutôt que d’être activés partout.
Côté construction, lorsqu’un client a un travail de texte à haut volume, nous testons un modèle Llama contre une API fermée sur un échantillon de leurs données réelles, en notant la précision et le coût. Si Llama gagne, il s’exécute via un fournisseur d’hébergement dans un pipeline avec examen humain. Les rapports mensuels couvrent les résultats publicitaires par type de création et, pour le travail Llama, la précision, le volume et le coût par millier d’articles.
Par où commencer cette semaine
Ouvrez Ads Manager et vérifiez quelles améliorations créatives Advantage+ sont actives sur vos publicités en direct. De nombreuses équipes trouvent des fonctionnalités activées que personne n’a approuvées.
- Listez les améliorations créatives actives par campagne.
- Prévisualisez un échantillon de variantes générées pour la conformité à la marque.
- Posez à Meta AI trois questions que vos clients pourraient poser et notez ce qu’il recommande.
- Identifiez une tâche de texte à haut volume qui pourrait convenir à un test Llama.
Chaque étape prend moins d’une heure et vous indique où l’IA de Meta touche déjà votre marketing.
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