Facebook ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อโฆษณาแบบเฉพาะบุคคลอย่างไร

• โฆษณาใดจะถูกแสดงให้ผู้คนเห็นนั้น ถูกกำหนดโดย 2 ปัจจัยหลัก

1. กลุ่มลูกค้าเป้าหมายที่ผู้ลงโฆษณาเลือก

→ ลูกค้าที่ถูกเลือกตามอายุ/เพศ/แอ็กชัน เป็นต้น ผ่านเครื่องมือที่ Facebook จัดให้ หรือกลุ่มลูกค้าแบบ Lookalike

2. ผลการประมูลโฆษณา

→ รวบรวมโฆษณาที่ผู้ใช้นั้นอยู่ในกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย แล้วเข้าสู่ขั้นตอนการประมูล

→ เลือกโฆษณาที่มีมูลค่าสูงสุดจากการผสม 3 ค่านี้

a. ราคาเสนอ: ราคาเสนอที่ผู้ลงโฆษณาตั้งไว้สำหรับโฆษณานั้น

b. อัตราการกระทำโดยประมาณ: ค่าประมาณว่าคนคนหนึ่งจะตอบสนองต่อโฆษณาหนึ่งหรือเกิดการคอนเวอร์ชันจากโฆษณานั้นมากน้อยเพียงใด

c. คุณภาพโฆษณา: ประเมินปัจจัยต่างๆ เช่น ฟีดแบ็กจากคนที่เห็นหรือซ่อนโฆษณา และคุณลักษณะที่ทำให้คุณภาพลดลง

• แมชชีนเลิร์นนิงถูกนำมาใช้กับการส่งมอบโฆษณาอย่างไร

1. อัตราการกระทำโดยประมาณ: พิจารณาพฤติกรรมผู้ใช้ เนื้อหาโฆษณา เวลา และการโต้ตอบ เพื่อคาดการณ์โอกาสที่ผู้ใช้จะทำสิ่งที่ผู้ลงโฆษณาต้องการ

→ เช่น จะคลิกโฆษณาหรือคลิกโพสต์ในแอป Facebook หรือไม่

→ และจะเข้าชมเว็บไซต์ภายนอก Facebook ซื้อสินค้า หรือติดตั้งแอปหรือไม่ โดยตรวจสอบผ่านพิกเซล การล็อกอิน โซเชียลปลั๊กอิน เป็นต้น

2 คุณภาพโฆษณา (Ad Quality)

→ สะท้อนความเห็นของผู้ที่เห็นหรือซ่อนโฆษณา

→ ยังพิจารณาด้วยว่ามีข้อความในภาพมากเกินไป ใช้ภาษาหวือหวา หรือมีลักษณะเป็นเหยื่อล่อให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมหรือไม่