Meta推出三大AI工具，助企業精準優化核心業務指標
隨著人工智能和機器學習模型的日益精進,營銷人員已經可以借助AI更高效地完成受眾精準定位、預算智能分配,以及廣告創意的優化,并顯著提升投放效率和效果。然而,不同企業的關注重點各異,有的希望盡可能多地獲得訂單,有的更看重利潤,或是希望覆蓋特定人群,因此AI廣告不存在放之四海皆準的模版。
為此,Meta 正在推動 AI 驅動的營銷方案實現更高的精細化和定制化,并于近期進一步擴展其廣告產品,推出“價值規則”(Value Rules)、“價值優化”(Value Optimization)和“增量歸因”(Incremental Attribution)等工具,幫助廣告主精準傳達其重視的轉化類型和進一步明確成效評估標準,以圍繞其核心業務需求打造真正“量身定制”的智能營銷解決方案。
從“管理”到“引導”,營銷人員在 AI 時代的角色轉變
AI 驅動的廣告時代,最具成效的廣告活動具備足夠的靈活性,能夠觸達與企業核心需求最相關的用戶。更關注新客獲取還是熟客的再營銷?是追求最大交易量,還是鎖定高凈值客戶?更看重訂單的金額大小,還是利潤率?諸如此類,企業可以對廣告的預期目標進行非常精細的定義,也就是說,AI 幾乎能夠根據企業的具體需求“量身定制”地工作。
正因如此,營銷人員的角色也在發生轉變。過去,營銷人員像親力親為的“大廚”,從選材到烹飪,深度參與廣告活動的每個環節;如今更像是“向導”,為AI設定清晰的目標與方向,并引導其抵達預期目的地。這并不意味著人的作用被削弱。相反,在智能化日益加深的營銷環境中,營銷人員的創造力與業務洞察力更顯關鍵。只有充分運用其對自身業務的獨特認知,他們才能準確指引方向,并在偏離計劃時果斷介入調整路徑。
與此同時,營銷效果衡量的重要性也變得空前重要。正如優秀的向導不僅會確保對方抵達目的地,更會復盤行程以便進一步優化路線,營銷人員也需要關注“增量”指標,通過科學測試來檢驗 AI 驅動的廣告是否真正帶來業務增長,以圖進一步優化。
Meta近期的更新正是為了幫助營銷人員更好地實現這一角色轉變。通過新推出的AI工具,Meta將幫助企業進一步明確自身的營銷目標,引導廣告系統實現更精準的廣告優化,并科學地衡量和進一步提升營銷成效。
區分用戶權重,引導系統精細化投放
“價值規則”(Value Rules)是一項幫助廣告主表達自身業務訴求的AI廣告優化工具,允許他們設定廣告管理規則,根據客戶類型設定不同的價值權重。無論是側重首次購買用戶的新興企業,還是以忠實客戶為核心的成熟品牌,都可以通過“價值規則”引導Meta的廣告系統將資源聚焦在對其最重要的受眾上,實現更符合業務目標的優化效果。
其本質是幫助廣告主將自身的商業價值判斷轉化為Meta廣告系統的優化標準,使廣告投放更貼合其實際需求、實現高度定制化的營銷成果。例如,如果廣告主知道某個年齡段的用戶更可能復購,就可以為這一群體設置更高的價值權重,以及更有針對性出價策略。因為這類用戶具有更高的生命周期價值,最終能為業務帶來更大的回報。
皮革品牌Latico Leathers首席營銷官Ben Schreiber在采用了"價值規則"后表示:"這項工具對我們的營銷策略影響巨大。我們精準鎖定了45-54歲女性客群,將對該人群的出價提高了75%。這使我們能集中資源服務已知高價值客戶,同時保持廣泛觸達以挖掘新客群,既確保了核心銷售轉化,又持續拓展了潛在用戶池。"
明確核心KPI,精確優化轉化價值
“價值優化”(Value Optimization)可以實現廣告優化思維的轉變,幫助廣告主跳出“是否轉化”的二元判斷,不是僅僅關注是否發生了購買行為,而是明確轉化的具體價值,以及不同轉化價值對自身的重要性。近期測試數據顯示,采用"轉化價值最大化"目標的廣告主,相較于僅追求轉化數量的廣告主,平均廣告支出回報率(ROAS)提升了12%。
通過“價值優化”工具,廣告主可以更精確地圍繞他們最關心的業務成果優化廣告投放。企業可以選擇優化的價值類型包括:
基于購買的ROAS(全球已可采用):專注于最大化每次購買的轉化價值,特別適合注重提升單次交易收益的廣告主群體。例如,某企業在使用“價值優化”功能的前提下投入200 美元的廣告預算,相比4筆交易實現400美元總營收(ROAS為2),系統會優先選擇產生3筆交易獲得500美元營收(ROAS為2.5)的方案,通過質量優于數量的智能決策,實現該企業所看重的廣告效益最大化。
基于利潤率的ROAS(測試中):旨在最大化單筆銷售的利潤率,尤其適合產品利潤率差異顯著且以利潤為核心KPI的企業。這項正在測試中的新功能,允許廣告主通過 Conversions API 傳遞關于每筆交易利潤的信息,系統可以利用這些數據,幫助廣告主專注于提升基于“利潤”計算的 ROAS,而不僅僅是基于交易金額的回報。例如,品牌自營服裝線的利潤率可能遠高于其代理銷售的第三方服裝產品(即使兩類商品的總成交額相近)。該功能通過智能識別高利潤交易,幫助商家將廣告資源精準配置到最具盈利潛力的銷售機會上。
基于非購買類事件的ROAS(全球廣展中):并非所有廣告主都通過購買金額或利潤來衡量ROAS,有些廣告主更看重首次購買、注冊訂閱,會通過根據這類自定義/非購買類事件來評估ROAS。因此,Meta也推出了針對非購買事件價值的ROAS優化方案,正在全球范圍內推廣。廣告主可為任意指定事件設置"轉化價值最大化"績效目標,從而實現與實際業務需求更匹配的投放優化邏輯。
比如,美妝品牌 Laura Geller 希望在以獲取新客戶為目標的廣告活動中提升廣告支出回報率(ROAS)。他們將“首次購買用戶”設置為自定義事件,與“價值優化”結合使用,有效地引導Meta廣告系統優先獲取那些能帶來更高 ROAS 的新客戶,而不僅僅是單純追求新客數量。與以往單純以新客戶獲取為目標的常規廣告活動相比,這次廣告活動的ROAS 提升了 46%。
不僅是增量,多方案跨渠道衡量廣告成效
廣告主在評估渠道或平臺的投資回報率(ROI)時,往往采用各自獨特的歸因方式。為更好契合不同企業的衡量標準,Meta 提供了多種歸因方案,助力廣告主實現更精準的效果評估與優化。
最近,Meta又在全球上線“增量歸因”(Incremental Attribution),這是目前市場上唯一能夠實時優化并報告增量轉化的產品。這一歸因設置可以與其他價值優化類工具配合使用,將廣告投放聚焦于真正能帶來新增客戶或收益的轉化,使增量優化變得前所未有的簡單。測試數據顯示,采用“增量歸因”的廣告主,其平均增量轉化相比常規投放活動提升了 46%。
如果廣告主是采用多點歸因(NTA)工具來衡量渠道表現,Meta現在提供更精細的點擊級歸因信息回傳能力。廣告主可通過與 Adobe Advertising、Northbeam、Rockerbox、Triple Whale 等合作伙伴的分析集成,向 Meta 共享某次點擊是否最終被歸因為一次轉化等數據。Meta將開放為期一年的"自定義歸因"(Custom Attribution)測試權限,參與測試的廣告主可以將其外部衡量工具中的洞察納入 Meta 的廣告優化體系,從而按廣告主自身衡量標準驅動更多實際業務成果。
從“管理 AI”到“引導 AI”,Meta 的核心目標是讓廣告主掌握主動權,將 AI 能力真正轉化為推動業務成果的引擎,讓廣告更智能,也更以業務為中心。通過此次AI 產品更新,Meta為廣告主提供了新的智能工具,幫助他們更清晰地向平臺傳達業務目標與衡量方式。這不僅有助于提升廣告投放的精準性,也將幫助企業實現更具戰略性的增長。
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