
Meta继续依托人工智能为零售和电子商务企业提供支持,帮助其优化运营表现,并在恰当的时间和地点触达消费者。
通过其平台,Meta持续优化以AI为驱动的工具,例如“仙女座”(Andromeda),该工具能够分析海量广告数据,并找出触达理想客户的最有效方法。
在此背景下,Meta 为 Advantage+ 广告系列推出了新功能和广告位,通过为广告系统提供更多选择,从而提升线上和线下的销售业绩。
Meta最引人注目的创新之一是拓展全渠道广告业务,这使广告主能够同时针对实体门店和线上平台的顾客进行定向投放。自去年以来,Meta一直致力于向习惯在实体店购物的消费者展示突出附近门店位置的广告。 如今,广告主可以更广泛地使用这些全渠道广告,包括引导顾客前往最近且有现货的门店,以及展示促销信息以激励消费者前往实体店消费。
根据初步评估结果,与传统广告活动相比,全渠道广告的每次获客成本(CPA)降低了15%,广告投资回报率(ROAS)提高了12%。该功能将于今年夏天在全球范围内上线,帮助广告主更轻松地为购物旺季做好准备。
美国鹰牌(American Eagle)首席营销官克雷格·布罗默斯(Craig Brommers)分享了他对全渠道广告效果的看法: “针对18至24岁的目标消费者群体,我们的全渠道广告投资回报率提高了48%。 我们对这一成果感到非常兴奋,并将把这一策略融入我们的营销活动中。”
除了全渠道广告外,Meta还在优化工具方面持续创新,以提升在线销售额。由AI驱动的“商店广告”与“Advantage+”广告系列协同工作,能够识别在Facebook或Instagram商店中购买意愿最高的用户。该工具使广告主能够更轻松、更精准地触达潜在客户,确保广告展示给最有可能购买的用户。
在未来几个月内,Meta将推出一种简化的支付体验:当顾客在商店中将商品加入购物车后,系统会将其重定向至广告的网站以完成购买。此外,Meta计划在澳大利亚和台湾地区测试新市场,以评估此项优化的效果。
Meta 还正在增强其系统在推广特定偏好设置的同时,从产品目录中展示更多商品的能力。 例如,一家时尚公司可以重点推广夹克,并让系统尝试展示可能吸引消费者的连衣裙。在初步测试中,广告主的广告投资回报率(ROAS)提升了14%,欧洲的Boden和拉丁美洲的Dexter等品牌通过实施这一优化措施,均取得了令人满意的成果。
Meta 还扩大了“增量 归因”(Incremental Attribution)的适用范围,这是一种新的归因配置,通过机器学习来提升增量转化率,从而进一步优化这些改进。
Meta 继续探索面向零售和电子商务行业的新型生成式人工智能应用。其中一项创新是将服装虚拟化,并将其穿在人工智能生成的虚拟模特身上。这提升了消费者体验,使消费者在购买前更容易想象产品的实际效果。
此外,Meta 还在持续探索如何为广告图册生成背景,并优化广告文案的个性化程度。这使广告主能够优化产品展示方式,并制作出更具吸引力的广告信息。
除了季节性营销活动外,Meta 还正在推出新工具,帮助广告主在全年创造关键营销时刻,并将客户兴趣转化为实际购买。
从今年春季开始,Meta将开始在Facebook通知中测试广告功能,使广告商能够更轻松地触达那些曾与广告互动或对相关内容表现出兴趣的用户。该功能让消费者能在不同的场景中收到促销提醒。
另一项重要创新是,在广告中分发促销代码之前可先要求用户提供电子邮箱地址,这使广告商能够与消费者建立更紧密的联系。此外,Instagram 将支持全球范围内的页面链接,广告商可以在单张图片或视频广告中突出显示多个落地页,从而简化用户查找最感兴趣内容的过程。
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