Close Menu
    Trending
    • Machine Learning in Finance: Next-Gen Budget Forecasting | by Kavika Roy | Jun, 2025
    • Discover How AI Can Transform the Way You Work With This $20 E-Degree
    • When Your Probabilities Lie — A Hands-On Guide to Probability Calibration | by Anirban Mukherjee | Jun, 2025
    • Why Qualitative Feedback Is the Most Valuable Metric You’re Not Tracking
    • ChatGPT-4.5: OpenAI’s Most Powerful AI Model Yet! | by Sourabh Joshi | Jun, 2025
    • Building Wealth While Building a Business: 10 Financial Habits That Pay Off Long-Term
    • Army Dog Center Pakistan 03457512069 | by Army Dog Center Pakistan 03008751871 | Jun, 2025
    • How Banking App Chime Went From Broke to IPO Billions
    Finance StarGate
    • Home
    • Artificial Intelligence
    • AI Technology
    • Data Science
    • Machine Learning
    • Finance
    • Passive Income
    Finance StarGate
    Home»Machine Learning»Πώς λειτουργεί το advantage+ audience της Meta; | by Knowcrunch | May, 2025
    Machine Learning

    Πώς λειτουργεί το advantage+ audience της Meta; | by Knowcrunch | May, 2025

    FinanceStarGateBy FinanceStarGateMay 1, 2025No Comments4 Mins Read
    Share Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Reddit Telegram Email
    Share
    Facebook Twitter LinkedIn Pinterest Email


    H Meta λάνσαρε για πρώτη φορά το benefit+ viewers το 2023, το οποίο πρόκειται για στοχεύει κοινά διαφημίσεων βάσει της τεχνητής νοημοσύνης. Σε αυτό το άρθρο θα αναλύσουμε πώς λειτουργούν τα benefit+ κοινά, πώς τα δομείς και πώς τα χρησιμοποιείς στις διαφημιστικές σου καμπάνιες.

    Τι είναι το benefit+ viewers της Meta;

    Η Meta δημιούργησε το Benefit+ Viewers με στόχο να προσφέρει στους entrepreneurs μια πιο έξυπνη, αποδοτική και ευέλικτη λύση για τη στόχευση στις διαφημιστικές καμπάνιες. Χρησιμοποιώντας την τεχνολογία μηχανικής μάθησης της πλατφόρμας, το Benefit+ Viewers επιτρέπει την αυτοματοποίηση και βελτιστοποίηση της στόχευσης, εντοπίζοντας τα κοινά με τη μεγαλύτερη πιθανότητα αλληλεπίδρασης και μετατροπής (conversion). Έτσι, οι διαφημιστές μπορούν να μεγιστοποιούν τα αποτελέσματά τους με λιγότερη προσπάθεια Η διαφορά ενός απλού κοινού σε σχέση με ένα benefit+ είναι ότι το δεύτερο λειτουργεί βάσει της συμπεριφοράς των χρηστών, αξιοποιώντας χιλιάδες δεδομένα για να προβλέψει ποιοι χρήστες είναι πιθανότερο να ανταποκριθούν στις εκάστοτε διαφημίσεις. Πρακτικά, αυτό σημαίνει ότι προηγμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης της Meta αναλύουν σε πραγματικό χρόνο τη συμπεριφορά των χρηστών και προσαρμόζουν τη στόχευση, εστιάζοντας στις ενέργειες και τα ενδιαφέροντά τους. Στην ουσία, το Benefit+ Viewers αποτελεί την εξελιγμένη μορφή του παραδοσιακού broad concentrating on (ανοιχτή στόχευση κοινού), ενισχυμένη πλέον με βελτιστοποιήσεις μέσω AI, για ακόμη μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα στις διαφημίσεις.

    Πώς ρυθμίζεται σε ένα advert set το benefit+ viewers;

    Η ρύθμιση του Benefit+ Viewers είναι ιδιαίτερα απλή. Παρόλο που μπορείς να δώσεις στη Meta σημαντικά indicators — όπως customized ή lookalike audiences, δηλαδή ήδη υπάρχοντα κοινά σου ή άτομα με παρόμοια χαρακτηριστικά — , το σύστημα δεν σου επιτρέπει να επιβάλεις αυστηρούς περιορισμούς στη στόχευση.

    Με άλλα λόγια, το Benefit+ Viewers προσφέρει μεγάλη ευελιξία και δύναμη μέσω του machine studying, αλλά δεν είναι ιδανικό για manufacturers που απαιτούν πλήρη έλεγχο και ακρίβεια στο concentrating on. Είναι όμως εξαιρετικό για εκείνες τις επιχειρήσεις που εμπιστεύονται την τεχνητή νοημοσύνη για την εύρεση του κοινού-στόχου τους.

    Κατά τη δημιουργία ενός νέου advert set, θα παρατηρήσεις ότι στη θέση του κλασικού “Viewers” panel εμφανίζεται πλέον η επιλογή Benefit+ Viewers.

    Βήματα για τη ρύθμιση του Benefit+ Viewers:

    1. Επίλεξε το διαφημιστικό goal (π.χ. Gross sales, Leads ή Site visitors).
    2. Στο πεδίο του κοινού (Viewers Part), επέλεξε Benefit+ Viewers.
    3. Πρόσθεσε προαιρετικά ένα υπάρχον customized ή lookalike viewers ή δημιούργησε ένα νέο, στο πλαίσιο του Benefit+ Viewers.
    4. Καθόρισε την τοποθεσία, την ηλικία, τη γλώσσα στόχευσης και τα κοινά που θέλεις να αποκλείσεις (π.χ. υπάρχοντες πελάτες) μέσα από το Viewers Controls.

    Μειονεκτήματα και πλεονεκτήματα της στόχευσης με benefit+ viewers

    Ένα από τα βασικά πλεονεκτήματα της χρήσης του Benefit+ Viewers στις καμπάνιες της Meta είναι η εξοικονόμηση χρόνου και, ενδεχομένως, price range, καθώς δεν απαιτείται χειροκίνητη ρύθμιση των χαρακτηριστικών του κοινού, όπως ενδιαφέροντα, ηλικίες ή customized audiences. Με τον τρόπο αυτό, η Meta αναλαμβάνει να εντοπίσει αυτόματα το κατάλληλο κοινό, προσαρμοσμένο στους στόχους που έχουν τεθεί για κάθε καμπάνια.

    Ωστόσο, το σημαντικότερο μειονέκτημα του Benefit+ Viewers είναι η απουσία πλήρους ελέγχου στη στόχευση, καθώς δεν παρέχεται ορατότητα ως προς το ποιοι χρήστες βλέπουν τις διαφημίσεις. Επιπλέον, όταν τρέχουν παράλληλες καμπάνιες με παρόμοια creatives, ενδέχεται να στοχεύουν τα ίδια άτομα, οδηγώντας σε αλληλοκάλυψη κοινού (overlap) και σε μειωμένη συνολική απόδοση των διαφημίσεων.

    Πότε είναι κατάλληλη η χρήση του Benefit+ Viewers;

    Η χρήση του Benefit+ Viewers ενδείκνυται κυρίως σε καμπάνιες consciousness, όπου ο στόχος είναι η αύξηση της απήχησης και της αναγνωρισιμότητας του model. Επίσης, αποτελεί ιδανική επιλογή όταν το διαφημιζόμενο προϊόν/υπηρεσία απευθύνεται σε ένα ευρύ, μαζικό κοινό χωρίς αυστηρά ή εξειδικευμένα χαρακτηριστικά.

    Σε αυτές τις περιπτώσεις, το Benefit+ Viewers μπορεί να αποδώσει εξαιρετικά αποτελέσματα, αξιοποιώντας τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης για την εύρεση των κατάλληλων χρηστών. Μάλιστα, όταν συνδυάζεται με δυναμικά creatives ή χρησιμοποιείται σε καμπάνιες retargeting, έχει διαπιστωθεί ότι μπορεί να προσφέρει υψηλότερο ROAS (Return on Advert Spend) σε σύγκριση με τα παραδοσιακά audiences.

    Η Meta έχει δημοσιεύσει σχετικά στατιστικά στοιχεία που αποδεικνύουν την αποτελεσματικότητα των Benefit+ κοινού σε καμπάνιες.

    Πότε πρέπει να αποφεύγεται η χρήση του Benefit+ Viewers;

    Όπως αναφέρθηκε και παραπάνω, η στόχευση μέσω Benefit+ Viewers έχει περιορισμό ελέγχου, γεγονός που την καθιστά λιγότερο κατάλληλη σε περιπτώσεις όπου απαιτείται προσέγγιση ενός πολύ συγκεκριμένου purchaser persona — όπως, για παράδειγμα, B2B choice makers ή ιατρικούς επαγγελματίες. Σε τέτοιες περιπτώσεις, συνιστάται η χρήση της κλασικής, guide στόχευσης, προκειμένου να επιτευχθεί μεγαλύτερη ακρίβεια στην επιλογή του κοινού.

    Συμπερασματικά, το Benefit+ Viewers αποτελεί μια εξαιρετική λύση για όσους επιθυμούν να αξιοποιήσουν την αυτοματοποιημένη βελτιστοποίηση που προσφέρει η Meta, αλλά δεν μπορεί να αντικαταστήσει τη στρατηγική λεπτομερούς στόχευσης.
    Η επιτυχία του, ωστόσο, εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τη σωστή δομή της καμπάνιας, την ποιότητα των διαθέσιμων δεδομένων και φυσικά από το περιεχόμενο — τόσο τα creatives όσο και τα κείμενα που χρησιμοποιούνται.

    Αν θέλεις να είσαι πάντα ενημερωμένος/η με ό,τι συμβαίνει στον κλάδο του digital advertising και να μπορείς να εφαρμόζεις τα πάντα πρακτικά, τότε να εκπαιδεύσου στη Knowcrunch:



    Source link

    Share. Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Email
    Previous ArticleLawn Care CEO’s Tips for Customer Relationships
    Next Article How Would I Learn to Code with ChatGPT if I Had to Start Again
    FinanceStarGate

    Related Posts

    Machine Learning

    Machine Learning in Finance: Next-Gen Budget Forecasting | by Kavika Roy | Jun, 2025

    June 15, 2025
    Machine Learning

    When Your Probabilities Lie — A Hands-On Guide to Probability Calibration | by Anirban Mukherjee | Jun, 2025

    June 15, 2025
    Machine Learning

    ChatGPT-4.5: OpenAI’s Most Powerful AI Model Yet! | by Sourabh Joshi | Jun, 2025

    June 15, 2025
    Add A Comment

    Comments are closed.

    Top Posts

    Tax season starts Monday. Here’s what you need to know

    February 20, 2025

    Your Resume Might Be Great, But This Is What Makes People Say ‘Hire Them’

    May 27, 2025

    Is Your Company Ready for AI? Signs You’re in It for Strategy, Not Just Headlines | by Medoid AI | Apr, 2025

    April 25, 2025

    Black Women Are Using Side Hustles to Mitigate the Pay Gap. Is It Helping or Hurting Them?

    March 5, 2025

    Slash ML Costs Without Losing Your Cool | by Baivab Mukhopadhyay | devdotcom | May, 2025

    May 3, 2025
    Categories
    • AI Technology
    • Artificial Intelligence
    • Data Science
    • Finance
    • Machine Learning
    • Passive Income
    Most Popular

    Breaking into Data Science as an Analytics Engineer | by Amber Walker | May, 2025

    May 25, 2025

    AI Isn’t the CEO — Why Human Judgment Still Rules in Business Decisions

    February 8, 2025

    JPMorgan Chase Will Allow Clients to Buy Bitcoin

    May 20, 2025
    Our Picks

    Overcoming legacy tech through agentic AI | by QuantumBlack, AI by McKinsey | QuantumBlack, AI by McKinsey | May, 2025

    May 8, 2025

    Lenovo Unveils AI Inferencing Server

    March 3, 2025

    DeepSeek vs. ChatGPT: Is the AI Race Shifting to China? | by Ashish Sharda | Feb, 2025

    February 6, 2025
    Categories
    • AI Technology
    • Artificial Intelligence
    • Data Science
    • Finance
    • Machine Learning
    • Passive Income
    • Privacy Policy
    • Disclaimer
    • Terms and Conditions
    • About us
    • Contact us
    Copyright © 2025 Financestargate.com All Rights Reserved.

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.