AI-verktøy kan akselerere og skalere Meta-annonseringskampanjer, men overdreven avhengighet kan føre til kostbare problemer. De to vanligste utfordringene er unøyaktig målretting og automatiserte annonseavslag. Å kjenne til disse risikoene og hvordan de håndteres gir bedre resultater.

Risiko ved målretting

Metas AI-systemer som Advantage+ Audience og Lookalike-målretting analyserer store datasett for å finne potensielle kunder. Hvis du overlater all målretting til AI, kan den prioritere volum fremfor kvalitet. Dette kan gi mange visninger og klikk, men svært få konverteringer eller salg.

For å redusere denne risikoen, kombiner alltid AI med egne målrettingsfiltre.

• Start med interesser, tidligere handlinger eller varme målgrupper (som besøkende på nettstedet);
• Følg med på konverteringsrate og ROAS for å måle lead-kvalitet;
• Hvis rekkevidden er høy, men konverteringene lave, snevre inn målrettingen eller bygg egendefinerte målgrupper basert på dine beste kunder.

Automatiserte annonseavslag

Metas AI skanner annonser for brudd på retningslinjer i tekst, bilder og landingssider. Selv om dette er nødvendig, feiltolker den ofte budskap – spesielt i sensitive nisjer som helse, økonomi eller selvhjelp. For eksempel kan en uskyldig setning som "føl deg trygg igjen" bli flagget for å gjøre personlige antakelser.

Måter å redusere avslag på:

• Gjennomgå Metas annonsepolitikk og følg kreative retningslinjer;
• Unngå å antyde personlige egenskaper eller følelsestilstander (f.eks. "lei av å være blakk?");
• Test nye annonser med små budsjetter først for å minimere risiko;
• Hvis annonsen feilaktig blir avvist, be om en manuell gjennomgang – menneskelige gjennomganger omgjør ofte feil.

For mange avslag svekker din kontokvalitetsscore, noe som begrenser kampanjens rekkevidde og effektivitet. Den beste tilnærmingen er å bruke AI for automatisering, men være aktivt involvert i strategi, kreativ gjennomgang og målgruppeanalyse.