Como a Meta usa inteligência artificial nos anúncios?

Meio & Mensagem
11 de maio de 2023 - 18h01

Não é de hoje que a Meta usa inteligência artificial em seus aplicativos e serviços. Desde o início do feed, em 2006, quando ainda se chamava Facebook, a companhia já utiliza machine learning e IA em todos os seus serviços, inclusive, no sistema de anúncios.

Durante o evento virtual Meta Business Updates, realizado nesta quinta-feira, 11 a empresa apresentou novos recursos de IA para melhorar o desempenho das campanhas dos anunciantes.

Já na quarta-feira, 10, foi a vez do Google colocar a inteligência artificial no centro da conversa durante a conferência anual, realizada nos Estados Unidos.

Meta apresenta recursos de inteligência artificial para seu sistema de anúncios (crédito: divulgação)

AI Sandbox

O primeiro recurso apresentado pela Meta foi o AI Sandbox, que está testando versões de novas ferramentas, incluindo recursos generativos de inteligência artificial para anúncios. Entre essas novas ferramentas estão: variação de texto, que cria diversas versões de texto para destacar pontos importantes do conteúdo do anúncio; geração de plano de fundo, que gera imagens de plano de fundo a partir de entradas de texto; e formatação de imagem, que ajusta os ativos criativos para caber em diferentes proporções.

Esses recursos estão sendo testados em um pequeno grupo de anunciantes e, segundo a empresa, a partir de julho, serão expandidos gradualmente para mais marcas. A Meta tem planos de adicionar algumas dessas ferramentas em seus produtos ainda esse ano.

Meta Advantage

Além do AI Sandbox, a Meta também divulgou novos recursos da suíte Meta Advantage, que têm o objetivo de ajudar os anunciantes a aproveitarem a inteligência artificial de forma mais rápida. São eles:

● Transformando campanhas manuais em campanhas de compra Advantage+: disponível no Gerenciador de Anúncios, o recurso permite que ao clicar em “duplicar”, o anunciante transforme uma campanha atual em campanha de compra Advantage+. O recurso será implantado gradativamente para as marcas com acesso às campanhas de compra Advantage+ no próximo mês.

● Usando vídeo em anúncios de catálogo: novo recurso permite que anunciantes usem vídeos de marca ou de demonstração para clientes ao invés de apenas imagens estáticas de produtos nos anúncios de catálogo. Posteriormente, a ideia é que a empresa utilize IA e machine learning para mostrar dinamicamente o melhor vídeo para as pessoas no Feed, Stories, Facebook Watch e Reels. Os anunciantes ainda poderão usar o vídeo em suas campanhas de vendas manuais ou em campanhas de compra Advantage+, com ou sem lojas como destino. O produto está em fase de teste com anunciantes selecionados, porém a Meta pretende lançá-lo de forma mais ampla ainda neste ano.

● Lançando comparações de desempenho: novo relatório automático que permite que as mercas comparem as campanhas de vendas manuais com as de compra Advantage+, para que possam entender os benefícios da automação. Esse recurso também está sendo implementado gradualmente para anunciantes que utilizam a compra Advantage+.

● Melhorando o desempenho com o público Advantage+: com o recurso, anunciantes que usam o público Advantage+ poderão adicionar informações de público como sugestões para orientar quem vê um anúncio. Isso permitirá que o sistema de anúncios encontre mais pessoas fora dessas sugestões. Para anunciantes que precisam de restrições rígidas, como uma idade mínima para determinados produtos ou parâmetros de localização, a ferramenta oferecerá isso, no nível da campanha, por meio de uma nova seção chamada “Controles de público”. O recurso também está em fase de testes para um grupo selecionado de anunciantes, mas nos próximos meses, a Meta abrirá para empresas.

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Investimentos em infraestrutura e modelagem de IA

Durante o evento, a Meta ainda revelou que tem investido bilhões de dólares anualmente em uma infraestrutura e modelagem de IA, principalmente voltado para os anúncios. E companhia está usando modelos de IA maiores e mais complexos em seu sistema de anúncios, visando melhorar o desempenho das marcas nas suas plataformas.

Neste sentido, recentemente, a companhia lançou a Meta Lattice, uma arquitetura de modelo que aprende a prever o desempenho de um anúncio em uma variedade de conjuntos de dados e metas de otimização que antes eram suportadas por vários modelos menores e isolados.

Essa arquitetura é capaz de melhorar o desempenho do sistema de anúncios da Meta de maneira completa. Um exemplo são os resultados da implantação dessa arquitetura no Instagram. Segunda, a companhia, otimização conjunta de valor resultou em melhores experiências de anúncios para as pessoas, mostrando uma melhoria de aproximadamente 8% na qualidade dos anúncios.

Desenvolver menos modelos mais robustos também está ajudando a Meta a ter um sistema de anúncios mais ágil na adoção de futuras inovações de IA. A companhia espera que a transição para Meta Lattice permita que sua frota melhore a eficiência computacional, liberando recursos para explorar novas fronteiras em inteligência artificial.

O recurso também permite uma adaptabilidade mais rápida ao cenário de um mercado em constante mudança. Segundo a Meta, a Meta Lattice foi projetado para melhorar o desempenho dos anunciantes num ambiente de publicidade digital onde o acesso aos dados estão cada vez mais restritos.

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Funcionalidades da Meta Lattice

● Compreensão holística dos objetivos dos anunciantes e das pessoas: a arquitetura consegue entender os padrões de uso comuns e os padrões de engajamento de anunciantes únicos e latentes de fontes de dados heterogêneas, por meio de aprendizado multidomínio e multitarefa e armado por técnicas de ativação esparsas. Esse recurso permite que as pessoas recebam recomendações de anúncios mais relevantes sobre produtos e superfícies emergentes, mesmo que haja poucos dados para aprender,
por meio de uma melhor generalização.

● Lidando com feedback atrasado: com a modelagem multi distribuição com
consciência temporal, a Meta Lattice é capaz de capturar não apenas a intenção em tempo real de uma pessoa a partir de novos sinais, mas o interesse de longo prazo de sinais lentos, esparsos e atrasados.

● Equilibrando vários domínios e objetivos: a estrutura também consegue equilibrar o desempenho em vários domínios e objetivos e atingir um status em que nenhum objetivo pode ser melhorado sem prejudicar o resto.

● Rumo à otimização global: a arquitetura é capaz de reduzir o número de previsões e hiperparâmetros, aproveitando os relacionamentos de tarefas subjacentes no modelo. A Meta Lattice aprende automaticamente seu valor ideal do conjunto de hiperparâmetros no sistema de anúncios.

● Dimensionamento de modelo avançado: a ferramenta tem trilhões de parâmetros com centenas de bilhões de exemplos de milhares de domínios de dados, incluindo as superfícies da plataforma Meta e nossos produtos voltados para anunciantes.

● Maximizando a eficiência do Capex de IA: anteriormente, centenas de modelos eram treinados, servidos e otimizados separadamente, agora, a Meta introduz dois níveis de compartilhamento de recursos: compartilhamento horizontal entre domínios, objetivos e estágios de classificação por meio de otimização conjunta; e compartilhamento hierárquico entre modelos upstream grandes e de alta capacidade para modelos verticais downstream leves. Com isso, a companhia consegue reduzir significativamente a quantidade de necessidades computacionais.