Bei der Digital Marketing GmbH wird beobachtet, wie Meta verstärkt auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz setzt, um die Performance seiner Werbeplattformen auf ein neues Niveau zu heben. Im Zentrum stehen vier neue Technologien, die das Ranking und die Personalisierung von Anzeigen fundamental optimieren sollen. Meta kombiniert dabei modernste Machine-Learning-Ansätze mit einer effizienteren Infrastruktur, um sowohl Werbetreibenden als auch Nutzern bessere Ergebnisse zu liefern. Erste Testergebnisse zeigen klare Verbesserungen bei der Anzeigenqualität und bei den Konversionsraten.
Meta GEM: Präzisere Empfehlungen durch KI
Mit dem Generative Ads Recommendation Model (GEM) führt Meta eines seiner leistungsfähigsten KI-Modelle ein. Trainiert auf Tausenden von GPUs, ist GEM in der Lage, riesige Datenmengen in kürzester Zeit zu verarbeiten. Ziel ist es, Anzeigen noch exakter auf individuelle Interessen und Nutzerverhalten abzustimmen.
Dabei analysiert GEM nicht nur aktuelles Verhalten, sondern erkennt tiefere Zusammenhänge und Muster. Erste Tests, insbesondere im Umfeld von Meta Reels, zeigen eine Steigerung der Anzeigenkonversionen um bis zu 5 %. Mit der breiteren Einführung von GEM in weiteren Meta-Diensten werden zusätzliche Effizienzgewinne erwartet.
Meta Lattice: Eine neue Generation der Anzeigenarchitektur
Mit Meta Lattice vollzieht Meta einen Paradigmenwechsel in der Art, wie Werbeanzeigen gesteuert werden. Anstatt auf viele spezialisierte Einzelmodelle zu setzen, fasst Lattice verschiedene Funktionen in einem umfassenden Modell zusammen.
Dieses neue System nutzt Erkenntnisse aus unterschiedlichen Kampagnenzielen und Plattformen, um Kaufprozesse präziser abzubilden und subtilere Nutzerabsichten zu erkennen. Seit der Einführung von Lattice ist die Anzeigenqualität um nahezu 12 % gestiegen, die Konversionsraten verbesserten sich um bis zu 6 %. Auch intern bringt Lattice für Meta erhebliche Effizienzgewinne bei der Pflege und Weiterentwicklung der Modelle.
Meta Andromeda: Infrastruktur für hochpersonalisierte Werbung
Mit Meta Andromeda wird eine neue Hochleistungsinfrastruktur eingeführt, die auf dem Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) sowie dem NVIDIA Grace Hopper Superchip basiert. Diese Kombination ermöglicht eine Verzehntausendfachung der Komplexität bei den Modellen zur Anzeigenvorauswahl.
Durch die massiv gesteigerte Rechenkapazität lassen sich präzisere Prognosemodelle entwickeln, die sowohl bei der Auswahl der richtigen Anzeigen als auch bei der Wahl der optimalen Creatives eine bessere Performance ermöglichen. Meta berichtet von einer 8 %igen Verbesserung der Anzeigenqualität, wovon insbesondere Automatisierungstools wie Advantage+ und kreative GenAI-Werkzeuge profitieren.
Sequence Learning: Die Customer Journey neu denken
Ein weiterer technologischer Meilenstein ist Sequence Learning. Diese KI-Methode ermöglicht es, nicht nur einzelne Nutzeraktionen zu bewerten, sondern auch deren Abfolge besser zu verstehen. Daraus ergibt sich die Möglichkeit, Anzeigen entlang der tatsächlichen Customer Journey auszuspielen.
Früher wurden Nutzern Anzeigen für Produkte gezeigt, die sie bereits erworben hatten. Mit Sequence Learning können relevante Folgeschritte identifiziert werden: Beispielsweise wird nach dem Kauf einer Übernachtung in einem Skigebiet gezielt Werbung für Ausrüstung oder Skipässe ausgespielt. Erste Tests zeigen eine Konversionssteigerung um 3 % in ausgewählten Segmenten.
Da sich die Technologien noch in der Weiterentwicklung befinden, ist es ratsam, frühzeitig Testkampagnen aufzusetzen, um praktische Erfahrungen zu sammeln und die Learnings schrittweise in grössere Kampagnen zu überführen.
Verfasst: von David Guntern, CEO Digital Marketing GmbH
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