Isso é interessante – o Facebook publicou um novo artigo de pesquisa que descreve sua nova abordagem proposta que permitiria essencialmente oferecer Otimização de Orçamento de Campanha em várias plataformas de uma campanha publicitária, em vez de ficar confinado a um único aplicativo.

O novo processo busca fornecer mais alternativas simplificadas para lances de anúncios automatizados, otimizando assim os gastos com anúncios em vários aplicativos a partir de um único fluxo de orçamento.

Conforme explicado pelo Facebook :

“ Considere um anunciante que usa a plataforma do Facebook para anunciar um produto. Eles têm um orçamento diário que gostaria de gastar em nossa plataforma. Os anunciantes querem alcançar os usuários onde eles passam o tempo, então eles distribuem seu orçamento em várias plataformas, como o Facebook , Instagram e outros. Eles querem um algoritmo para ajudar a fazer lances em seu nome nas diferentes plataformas e estão cada vez mais contando com produtos de automação para ajudá-los a alcançá-lo. “

  • O problema, diz o Facebook, é que à medida que o cenário da publicidade digital se torna mais congestionado, os anunciantes procuram cada vez mais diversificar seus gastos com publicidade, com base em onde seu público está ativo. Portanto, idealmente, eles seriam capazes de garantir que estão alocando o orçamento para as plataformas certas para atingir seu mercado-alvo, em vez de gastar muito em um ou outro.

    O conceito de Otimização de Orçamento de Campanha (CBO) é que ela aloca automaticamente seu orçamento de anúncio atribuído  em seus conjuntos de anúncios do Facebook escolhidos, a fim de garantir que os melhores desempenhos vejam o maior gasto, proporcionando, assim, o melhor retorno para seu investimento em publicidade.

    Mas com este novo processo, você também seria capaz de garantir o mesmo, no Facebook, Instagram, WhatsApp e Messenger (teoricamente), tudo a partir de uma campanha única e simplificada.

    “O algoritmo recebe um orçamento total (por exemplo, o orçamento diário) e um horizonte de tempo no qual esse orçamento deve ser gasto. Em cada etapa de tempo, o algoritmo deve decidir o lance que irá associar a cada plataforma, que irá ser inserido nos leilões para o próximo conjunto de solicitações em cada uma das plataformas. No final de uma rodada (ou seja, uma sequência de solicitações), o algoritmo vê a recompensa total que obteve (por exemplo, número de cliques) e o total orçamento que foi consumido no processo, em cada uma das diferentes plataformas. Com base apenas neste histórico, o algoritmo deve decidir o próximo conjunto de multiplicadores de lance que precisa colocar. “

    artigo de pesquisa de 24 páginas é tecnicamente denso, com muitas referências a modelagem de dados e ‘ Bandidos estocásticos’:

    “Seja yt (i) = λt (i) / k λt k1, i = 1,…, D o custo normalizado dos recursos. Para um parâmetro? ∈ [0, 1], para cada vetor y, para qualquer sequência de vetores de payoff c1,…, cτ ∈ [0, 1] d, a garantia de Hedge dá. “

    Sim, muito disso, por isso é difícil para não especialistas verificar uma compreensão completa do processo, mas o básico é que a opção, se for totalmente implementada, fornecerá mais maneiras para os anunciantes maximizarem seus gastos com publicidade, ao mesmo tempo diminuição da carga de trabalho.

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Fonte: Social Media Today