Meta AI и модели Llama попадают в клиентские кампании двумя путями. Внутри рекламных платформ Meta функции ИИ, такие как кампании Advantage+ и генеративные креативные инструменты, формируют таргетинг, места размещения и варианты объявлений. Вне их открыто доступные модели Llama от Meta могут работать на частной инфраструктуре для текстовых задач, где данные клиента должны оставаться в контролируемой среде. И то, и другое требует четких правил, тестов и человеческой проверки.
В чем разница между Meta AI и Llama?
Meta AI — это потребительский помощник, встроенный в WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger и очки Meta, работающий на базе семейства моделей Llama от Meta. Сами модели Llama выпускаются с открыто загружаемыми весами по собственной лицензии Meta, что допускает коммерческое использование с некоторыми условиями. Их можно запускать на собственных серверах, через облачных провайдеров, таких как AWS, Azure и Google Cloud, или через хостинг-сервисы.
Для рекламодателей наиболее важна третья часть: ИИ, встроенный в Meta Ads Manager. Сюда входят автоматизация кампаний Advantage+, аудитория Advantage+, генеративные функции, такие как генерация фона, расширение изображений и варианты текста, а также машинное обучение, которое определяет доставку в Facebook, Instagram, Messenger и Audience Network.
Как Alien Road применяет инструменты Meta AI в платных социальных сетях
Наша работа в платных социальных сетях следует установленному процессу, и функции ИИ Meta встраиваются в конкретные шаги.
Открытие
Мы проверяем настройку пикселя и Conversions API клиента, качество событий, состояние каталога для электронной коммерции, прошлую креативную эффективность и историю аудитории. Автоматизация Meta сильно зависит от чистых сигналов конверсии, поэтому качество сопоставления событий и дедупликация между событиями пикселя и сервера проверяются в первую очередь.
Настройка кампании с Advantage+
Для клиентов электронной коммерции с хорошими сигналами мы обычно тестируем кампании Advantage+ на продажи против ручной структуры. Для генерации лидов мы тестируем аудиторию Advantage+ с предложениями, такими как прошлые конвертеры, против более узкого таргетинга по интересам. Каждый тест проводится с определенным распределением бюджета и длительностью, чтобы сравнение было честным.
Генеративные креативные функции
Ads Manager может генерировать варианты текста, расширять изображения для соответствия различным местам размещения и создавать фоны для изображений продуктов. Мы используем их выборочно.
- Варианты текста проверяются перед запуском; мы отключаем автоматические варианты, если они меняют утверждения или тон.
- Расширение изображения проверяется на каждом месте размещения, так как растянутые или выдуманные края иногда выглядят неправильно.
- Генерация фона используется для лайфстайл-тестов, никогда не меняя сам продукт.
Измерение
Мы сравниваем стоимость результата, ценность конверсии и, по возможности, инкрементальность с помощью исследований Meta по повышению конверсии или географических удержаний для больших бюджетов. Результаты, сообщаемые платформой, перепроверяются с помощью GA4 и данных CRM или магазина клиента.
Как мы используем модели Llama?
Открытые модели полезны, когда контроль данных важнее, чем наличие самой сильной модели. В типичном случае мы запускаем модель Llama внутри частной облачной среды для таких задач, как:
- классификация тысяч отзывов клиентов по теме и настроению для креативного исследования;
- тегирование каталога продуктов атрибутами для лучших заголовков рекламных фидов;
- обобщение внутренних отчетов о кампаниях без отправки их во внешний чат-сервис;
- составление первых версий вариантов рекламных текстов на основе утвержденных данных о продуктах.
Данные остаются в среде, которую контролируем мы или клиент, и никакие промпты не используются для обучения сторонней модели. Результаты все равно проходят через человеческую проверку, потому что небольшие открытые модели совершают ошибки, особенно на турецком и других менее распространенных языках.
Почему не всегда использовать открытую модель?
Запуск моделей имеет свои расходы: хостинг, мониторинг, обновления и время инженеров. Для многих задач управляемый сервис с защитой бизнес-данных проще. Мы выбираем по задаче, основываясь на чувствительности данных, объеме и необходимом качестве.