Зі зростанням автоматизації Meta Ads багато рекламодавців задаються питанням, чи варто повністю покладатися на ШІ, чи залишатися при ручних методах. Насправді найкращі результати досягаються стратегічним поєднанням обох підходів.

Таргетинг на основі ШІ

Інструменти машинного навчання Meta, такі як Advantage+ та Lookalike Audiences, аналізують великі набори даних, щоб знайти людей, які з найбільшою ймовірністю здійснять конверсію. Цей підхід:

• Швидкий і масштабований;
• Ідеальний для роботи з великими наборами даних;
• Чудово підходить для виявлення нових можливостей.

Обмеження полягає в тому, що ШІ іноді може охоплювати занадто широку аудиторію, залучаючи користувачів, які не ідеально відповідають вашій цільовій групі.

Ручний таргетинг

Ручний таргетинг найкраще працює, коли ви вже добре знаєте свою аудиторію або просуваєте нішовий продукт. Він забезпечує:

• Повний контроль над інтересами, поведінкою та демографією;
• Кращу ефективність при невеликих бюджетах;
• Точність для кампаній з високими ставками.

Аналітика на основі ШІ

ШІ може швидко надавати такі інсайти, як:

• Відображення піків конверсій (наприклад, Instagram Stories у вечірній час);
• Автоматичне виділення найефективніших сегментів;
• Надання рекомендацій щодо оптимізації в реальному часі.

Традиційна аналітика

Хоча вона повільніша, традиційні методи дозволяють глибше аналізувати:

• Довгострокові тенденції ефективності;
• Виявлення втоми від реклами або зниження CTR;
• Порівняння результатів кампаній за кілька періодів.

Найефективніший підхід — використовувати ШІ для масштабування та пошуку нових можливостей, а ручні методи — для точного налаштування та керування кампаніями.