Facebook'un AI + reklamcılığındaki uygulamasını ve keşfini bir makalede anlayın
2012'den bu yana, büyük veri ve makine öğrenimi teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, küresel reklamcılık pazarı sürekli patlayıcı bir büyüme yaşadı. Özellikle Facebook liderliğindeki teknoloji devi, güçlü sosyal ağıyla milyarlarca kullanıcı verisi biriktirdi ve reklamcılık pazarında büyük bir sıçrama yapmak için makine öğrenimini kullandı.
Facebook'un bu yılın ilk çeyreğine ilişkin mali raporuna göre, şirketin toplam geliri 8.032 milyar ABD doları olarak gerçekleşti ve bunun reklam geliri 7.857 milyar ABD dolarıydı ve toplam gelirinin% 98'ini oluşturarak geçen yılın aynı döneminde% 97'yi ve 2012'de% 84'ü aştı. Özellikle mobil reklamcılıkta, 2016'da% 97'ye varan toplam reklam gelirinin% 85'ini oluşturan gelir önemli ölçüde artmıştır.
Bu güçlü verilerin, Facebook'un mobil video reklamcılığını teşvik etme çabalarının verimli sonuçlar elde ettiğine inanmak için nedenleri var. Ayrıca şunu da merak etmemizi sağlıyor: Facebook, reklamcılık işinde elde etmek için yapay zekayı hangi uygulamaları kullanıyor?
Facebook'un hangi reklam ürünleri ve reklam biçimleri var?
1. Reklam ürünleri
Reklam ürünleri açısından bakıldığında, Facebook'un üç sağlam konumu olduğu iyi bilinmektedir:
Hedef Kitle Ağı
Facebook'un reklamcılık işi uzun yıllardır başlamıştır. 2012'de Facebook, marka sayfası işlevini başlatmaya başladı, pazarlamacılar Facebook'ta marka sayfaları oluşturabilir ve kullanıcıların beğenileri ve diğer iletişim davranışları Facebook'a gelir getirebilir. Aynı yılın ilk çeyreğinde, reklamcılık işi Facebook'un gelirinin% 84'üne katkıda bulundu.
2012'de Facebook, Instagram'ı 1 milyar dolara satın aldı. Facebook reklamlarıyla karşılaştırıldığında Instagram daha basit bir biçime, daha yüksek ücretlere ve daha iyi sonuçlara sahiptir. Resim Reklamları, Atlıkarınca Reklamları, 30'ların Video Reklamları gibi. Geçen yıl ağustos ayında başlatılan "Hikaye" dinamik hikaye işlevi de bu yılın Ocak ayında reklamverenlere reklam alanını açtı ve tam ekran yaklaşımı, reklamverenlerin ilgisini büyük ölçüde artırdı. Salesforce istatistiklerine göre Instagram'ın TO'su (tıklama oranı) Facebook'un yaklaşık iki katı.
Facebook, 2014 yılında bir mobil reklamcılık hizmeti olan Audience Network'ü (FAN) başlattı. Geliştiriciler reklam satmadan, hedeflemeden, reklam efektlerini ölçmeden ve kendi kendilerine ödeme kanalları sağlamadan para kazanabilirler. Facebook onlar için her şeyi yapabilir. Üç FAN reklam biçimi vardır: standart IAB banner reklamları, standart IAB geçiş reklamları ve yerel reklamlar. Ancak Facebook, yayıncıların ekranda aynı anda yalnızca bir reklam görüntüleyebileceğini belirtti. İlk aşamada Audience Network'ün reklam etkisi ideal değildi. Facebook, reklamverenler için daha kullanıcı dostu olan bir reklam alanı derecelendirme fiyatlandırma sistemi başlatmak gibi bir dizi iyileştirme önlemi uyguladı.
2. Reklam biçimi
Facebook'un resmi tanıtımına göre, reklam formu aşağıdaki 6 tür olarak özetlenebilir.
Resim Reklamlar: Tek resim içerikli reklamlar.
Video Reklamlar: Marka imajını dinamik resimler ve ses efektleriyle aktarın, genellikle 60'lar.
Dönen Reklamlar: Tek bir reklamda birden çok resim veya birden çok video görüntüleyin.
Slayt Gösterisi Reklamları: Kullanıcılarla herhangi bir internet hızında bağlantı kurabilen hafif video reklamlar oluşturun.
Kanvas Reklamlar (tam ekran reklamlar): WeChat Moments'taki H5 reklamlarına benzer şekilde, kullanıcılara resimler, videolar, metin ve bağlantılar yoluyla tam ekran etkileşimli deneyimler sağlayabilir.
360 Video Reklamlar (VR panoramik reklam): Bunu anlamak nispeten kolaydır. Facebook'un kendi VR teknolojisi nispeten iyi olduğu için, bu reklam formatı etkileşim ve reklam etkileri açısından diğerlerinden daha iyidir ve tabii ki reklam maliyetleri de daha yüksektir.
3. Bahsetmem gereken Haber Kaynağı Reklamları
Yukarıdaki 6 tür, Facebook'un üç ana ürününde görünen en temel reklamcılık türleridir. Facebook reklamcılığı için, reklamcılar arasında çok popüler olan ve belirtilmesi gereken başka bir form daha var: Haber Kaynağı Reklamları.
Haber Kaynağı Reklamları, bilgi akışı reklamcılığı, yani kullanıcı haberlerine reklam ekleme ve farklı içerik kaynaklarına göre kullanıcılar için farklı sunum yöntemlerini eşleştirme olarak da bilinir. Reklamın yenilikçi formu 2011'de ve resmi olarak 2012'de piyasaya sürüldü. Başlangıcından bu yana geçen dört yıl içinde, reklamcılık işi Facebook'a yaklaşık 40 milyar dolar gelir sağladı.
Bu reklam biçimine yanıt olarak, Facebook aşağıdaki 4 işlevi başlattı:
Önerilen Sayfa (beğenebileceğiniz genel sayfa): Bu işlevin amacı, kullanıcıların daha fazla kişi veya şeyle bağlantı kurmasına izin vererek içeriğin kullanıcının "haberlerinde" görüntülenmesini sağlamaktır.
Sayfa Gönderisi (genel hesap gönderi tanıtımı): Kullanıcılarda her gün görünen 1500 kadar yeni şey olduğundan, sıradan kullanıcıların bu kadar çok bilgiye göz atması zordur. Facebook, reklamverenlerin herkese açık hesap tanıtımının ihtiyaçlarını hesaba katmak için, daha fazla promosyon ücreti verdiği sürece bu sayfaya girebilir.
Önerilen Uygulama (beğenebileceğiniz bir uygulama): Bu özellik yaygın olarak mevcuttur. Herkesin Çin'deki Sina Weibo ve Taobao'da gördüğüne inanıyorum. Eski Facebook mühendisi Lian Qiao'ya göre, bu özellik, özellikle oyun endüstrisinde reklam efektlerinde iyi geri bildirimlere sahip.
Video Reklamlar: Görünen sayfanın farklı olması dışında yukarıda bahsedilenle benzerdir.
Lian Qiao, Leifeng.com'a, bu dört işlev için Video Reklamların en yüksek reklam dönüşüm oranına sahip olduğunu, ardından Sayfa Gönderisi ve Önerilen Uygulama ve en alttaki Önerilen Sayfa olduğunu söyledi. Ancak Facebook aynı zamanda yeni reklamcılık biçimleri de geliştiriyor.
AdRoll tarafından 2014 yılında yapılan bir ankete göre, Haber Kaynaklarında görünen reklamların TO'su, sağ sütundaki geleneksel başlığın 49 katıdır ve Facebook'un Beğen, Yorum Yap ve Paylaş gibi kendi özellikleri de reklamverenleri özellikle tercih etmektedir. reklam formu. Sektördeki bazı kişiler, Facebook'un geri dönüşünün ana nedenlerinden birinin, bu reklam biçiminden elde edilen gelirin katkısı olduğunu söyledi.
Facebook reklam içeriğinin sürekli yenilenmesiyle, Google'ın reklamcılık işi de tehdit altına girdi. Analistlere göre eMarketer, bu yılki Instagram reklam gelirinin Google ve Twitter'ın mobil reklam gelirini aşabileceğini tahmin ediyor.
Facebook reklamcılıkta hangi AI teknolojilerini kullanıyor?
Facebookun reklam biçimi Googledan daha geleneksel olsa da, kullanıcı verileri daha iyidir. Hatta eski sahibinin reklamlarına yorum yapan eski bir Facebook çalışanı bile var, "Facebook kullanıcıların neyi sevdiğini biliyor." Analizin arkasındaki sebep, Facebook'un milyarlarca kullanıcısına ek olarak, AI teknolojisinin de buna çok katkıda bulunmuş olmasıdır.
Facebook, kullanıcıların durum güncellemelerini, yüklenen resimleri, videoları, check-in'leri, beğenileri ve hatta Bağlantılı Uygulamaları (bağlı uygulamalar) ve diğer ilgili verileri taramak için AI teknolojisini kullanarak, akıllı teslimat ve hassasiyet elde etmek için kullanıcıların dijital dosyalarını ve kullanıcı portrelerini oluşturabilir. Pazarlama hizmetleri.
Daha önce Leifeng.com tarafından bildirildiği üzere:
Facebook'ta, yapay zeka geliştirmeye yön veren iki laboratuvar var: Biri, Yann LeCun tarafından yönetilen ve temel yapay zeka araştırmalarına odaklanan FAIR laboratuvarı, diğeri ise makine öğrenimi uygulamalarına odaklanan AML (makine öğrenimi uygulaması) laboratuvarı. AI teknolojisi, çeşitli Facebook ürünlerinde kullanılmaktadır.
İkisi, kendi odak noktaları ile yakın işbirliği içinde çalışır. Bunların arasında, AML laboratuvarı 2015 yılında Candela tarafından yönetildi. AML, Facebook'un alt satırını iyileştirmek için sıralama, reklam, arama, dil çevirisi, konuşma tanıma, otomatik video altyazıları oluşturma ve doğal dil anlama gibi tüm alanlarda daha iyi algoritmalar sağlamayı amaçlamaktadır. 2012'de Candela, reklamcılık departmanının başkanı olarak Facebook'a katılmak için Microsoft'a atladı ve reklamcılığı daha alakalı ve etkili hale getirmek için makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak şirketin reklamcılık operasyonlarında reform yapmayı hedefledi. Bu nedenle, üç yıl sonra, AML laboratuvarına liderlik etmek ve eşzamanlı olarak reklam departmanını yönetmek üzere transfer edildi.Bu, Candela ve Facebook için bir fırsattır.
Bunun nedeni, Facebook'un reklamcılık işi söz konusu olduğunda, insanların ulaşamayacağı bir sisteme, yani reklam tıklama sayısının gerçek zamanlı tahminine ihtiyaç duymasıydı. Sonunda Candela, ekibini makine öğrenimine dayalı yeni bir sistem oluşturmaya yönlendirdi ve bu işlevi başarıyla uyguladı. Bu eylem aynı zamanda Candela'yı sistemin daha fazla hizmete genişletilebileceği konusunda ikna etti.
Buna dayanarak, FAIR Labs ile karşılıklı işbirliği yoluyla Facebook, birkaç yıl içinde reklamcılık işinde AI teknolojisini uygulamak için birçok girişimde bulundu.
1. Bir makine öğrenimi platformu oluşturun
Leifeng.com'un önceki raporlarına göre Candela, ekibini daha yüksek kaliteli veriler elde etmek için bir makine öğrenimi platformu oluşturmaya yönlendirdi. Hepimizin bildiği gibi, Facebook'un günlük 1 milyardan fazla aktif kullanıcısı var, bu nedenle şirket her gün çok fazla veri oluşturuyor. Makine öğrenimi platformu bu verilere dayanarak sürekli olarak eğitilebilir. Test etmeye başladıklarında, sonsuz kullanıcı davranışı örnekleri de olabilir. Candela, "Bu, reklam ekibinin birkaç haftada bir yeni bir modelin lansmanından her hafta yeni bir modelin lansmanına kadar çok hızlı ilerlemesini sağladı." Reklam tıklama oranlarını tahmin etmede büyük bir değişim gibi büyük bir başarı elde ettik. Üstelik bu modeller sonunda bir platform haline gelecektir, bu platformun en büyük avantajı yeniden kullanılabilirliktir.
2. FB Öğrenci Akış platformu
Platformun kuruluşunun başlangıcında, Facebook'un AML ekibi esas olarak beş unsuru dikkate aldı: performans, yeniden kullanılabilirlik, otomasyon, eksiksiz sistemler ve uygulamalı araştırma toplulukları. Platformun kurulmasından sonra, yalnızca Facebook tarafından dahili olarak kullanılmasına rağmen, "yeniden kullanılabilirliği" tüm AML ekibini şaşırttı.
Örnek olarak Instagram'ı ele alalım. Geçen yıl haziran ayında Instagram Haber Beslemelerini sıralamaya başladı ve şirketten birkaç mühendis bu işlevi kısa sürede tamamladı. Geçtiğimiz birkaç yılda, aynı besleme işlevi, sıfırdan inşa etme sürecini gerektiren büyük bir projeydi. Bu nedenle, bu ilerleme büyük ölçüde platformun yeniden kullanılabilirliğine bağlanabilir, mühendisler kendi algoritmalarını diğer mühendisler tarafından yayınlanan WorkFlow temelinde oluşturabilir.
Candela'ya göre, Facebook'un Haber Beslemelerinde zengin medya reklamcılığı konusunda uzmanlaşmış yeni bir dikey reklamcılık işi olduğunu varsayarsak, bu işten sorumlu ekipte çok fazla makine öğrenimi uzmanı olmadığında, platform üzerinden tüm şirketi gezebilirsiniz. Bu şekilde geliştirilen her deney ve ürün prototipi, hedeflerini karşılayan modülleri yakalayabilir.
3. Derin Metin sistemi
Yapay zekanın bir diğer temel teknolojisi olan doğal dil ile ilgili olarak, AML, Facebook'un günde 4 milyardan fazla çeviri işlevini işlemesine yardımcı olmak için makine öğrenimi ile birleştirilebilen bir "Derin Metin" sistemi kurdu. Ek olarak, sistem bir saniyede yirmiden fazla dilde binlerce e-postanın içeriğini anlayabilir.
Sinir ağının eğitimi ve modelin gerçek verilerle test edilmesi yoluyla Facebook, çok ince dil farklılıklarını zaten tespit edebiliyor, hangi kullanıcının belirli bir alandaki bir restoran veya alışveriş merkezi hakkında soru sorduğunu doğru bir şekilde tespit edebiliyor ve ardından bir talimatı tetikleyip ilgili bilgileri karşılaştırabiliyor. Bağlantı, kullanıcının Haber Kaynağında görüntülenir. Bir kişi bir öneriyi paylaştığında, makine öğrenimi de ilgili restoranın veya alışveriş merkezinin konumunu kullanıcının Haber Kaynağı'nda gösterir.
Yukarıda belirtildiği gibi, Önerilen Sayfa, Önerilen Uygulama ve Haber Kaynaklarındaki diğer işlevler sistemin desteğinden ayrılamaz. Özellikle, bu sayfadaki reklamları zorlamak, sistemin metin işlemesini ve Facebook'un temel AI teknolojisini takip edecek ve böylece reklamın zekasını artıracaktır.
4. Lumos bilgisayar görüş platformu
AML ekibi, Facebook platformundaki tüm görüntüler ve videolar için, onları daha iyi işlemek amacıyla "Lumos" adlı bir makine öğrenimi vizyon platformu da kurdu. Platform, Facebook'un "görsel korteksi" olarak kabul ediliyor ve şirketteki herkes kendi model çözümlerini oluşturmak için Lumos'taki sinir ağının çeşitli işlevlerini kullanabilir.
Leifeng.com'a göre, Facebook'un Instagram, Messenger, WhatsApp ve Oculus hepsi bu görsel işleme yöntemini kullanıyor. Uzun vadede Facebook, Haber Beslemelerinde hangi içeriğin kullanıcılara gösterileceğinden emin olmak için Lumos'u doğal dil platformuyla entegre edecek.
Sonuç
Aslında, FAIR ve AML'nin iki büyük laboratuvarının sürekli araştırmasıyla, Facebook'un AI + reklamcılıkta uygulanması da sürekli bir keşif süreci olacak. Candela'nın bu yılki @Scale konferansında söylediği gibi, Facebook yapay zekaya sahip değilse, varoluş temelini kaybedecek. Reklamcılığın yapay zeka ticari inişinin en başarılı alanlarından biri haline geldiği günümüz ortamında, Facebook kesinlikle buna daha fazla önem verecektir.
Facebook için AI + reklamcılık yalnızca bir "büyük para ağacı" değil, aynı zamanda diğer ürünlere ve işletmelere genişletmek için bir model olarak kullanılabilecek başarılı bir durumdur. Dış rekabette Facebook, Google ve Microsoft ile de gurur duyabilir.
