在线上数据收集规则不断变化、数字平台可用于广告定位的用户洞察日益受限的背景下，Mate（facebook）正致力于开发基于机器学习的新型广告定位模型。这些模型能够在无需同等程度个人使用数据的情况下，向每位用户投放更相关的广告。
这对于Mate（facebook）而言尤为重要，因为苹果iOS 14更新对其造成了尤其沉重的打击。在此次更新之后，许多用户阻止了Mate（facebook）在其应用内收集使用数据。
尽管这影响了Mate（facebook）的盈利，但近期其广告业务已呈现复苏迹象。同时，营销人员报告称，通过Mate（facebook）的自动化广告定位流程等工具（例如Advantage+），广告成效得到了显著改善。
那么，Mate（facebook）是如何在可用数据减少的情况下，向用户投放更相关的广告的呢？
本周，Mate（facebook）概述了其在这方面最新的系统性更新——推出名为“Meta Lattice”的新广告投放流程。该系统利用多个数据点，通过人工智能和其他预测技术来更好地预测可能的广告响应。
Mate（facebook）解释道：“Meta Lattice能够整体提升我们广告系统的性能。我们通过高容量架构增强了其性能，使我们的广告系统能够更广泛、更深入地理解数据中的新概念和关系，并通过联合优化大量目标来使广告主受益。”
简而言之，Lattice系统能够推断出用户更可能的反应，而无需依赖每个人大量的直接数据洞察。
该流程利用Mate（facebook）不同界面（例如动态消息、快拍、Reels）之间的知识共享，来扩展其对潜在用户兴趣和活动的映射。此前，所有这些元素都是孤立衡量的，但Mate（facebook）更先进的预测模型现在能够接收更广泛的数据点，以便更好地理解可能的个体行为。
这基本上是一个扩展了的、包含Mate（facebook）所有广告响应活动的数据库，当与其掌握的每位用户的所有其他信息进行交叉匹配时，Lattice系统能够通过更先进的映射更好地预测可能的广告兴趣。这更有效地利用了Mate（facebook）能够访问的所有数据，从而向人们展示更相关的广告。
“我们设计Meta Lattice是为了在新的数字广告环境中提升广告主的成效，因为在这个环境中，我们所能获取的细粒度数据减少了。此外，Lattice能够跨领域和目标泛化学习成果，这在模型训练数据有限时尤为关键。更少的模型也意味着我们可以主动、高效地更新模型，并适应快速变化的市场环境。”
此外，Lattice系统还能够更好地分析长期广告曝光及其对响应的相对影响。
“广告与观看广告的人之间的互动可能从几秒（例如，点击、点赞）到几天（例如，考虑购买、加入购物车，随后从网站或应用完成购买）不等。通过具有时间感知能力的多分布建模，Meta Lattice不仅能从新鲜信号中捕捉一个人的实时意图，还能从缓慢、稀疏和延迟的信号中捕捉其长期兴趣。”
据Mate（facebook）称，这种方法已将广告曝光质量提升了8%，并且每天都在变得更好，从而通过其自动化定位工具带来更好的结果。
事实上，如果您尚未考虑过Mate（facebook）的Advantage+广告，它们值得一看。再次强调，许多效果营销人员报告称，通过使用Mate（facebook）不断进步的广告定位工具，他们获得了强劲的成效。
而且，随着这些基于人工智能的系统利用更广泛的输入数据不断演进，它们很可能成为驱动广告响应的更重要的因素，这可以帮助您为您的产品定位正确的受众，而无需手动设置每个广告活动的参数。
