Meta revela suas novas ofertas em seu Performance Marketing Summit

Nos últimos 18 meses, a Meta passou por mudanças significativas nos negócios e melhorou os resultados fiscais no segundo trimestre

A Meta teve um excelente trimestre no último trimestre com resultados positivos e, para encerrar o final de um ano financeiro de montanha-russa, a gigante da tecnologia revelou suas novas ofertas em seu Performance Marketing Summit.

O Performance Marketing Summit, realizado em Sydney e Melbourne, com um próximo em Brisbane, apresentará novos produtos e soluções da Meta aos principais parceiros.

Nos últimos 18 meses, a Meta passou por mudanças significativas no negócio – desde reestruturações a lançamentos e reformulações de novos produtos – e melhores resultados fiscais no segundo trimestre.

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Easton

Easton, diretor administrativo da Meta para ANZ, começou com uma reflexão sobre a família de aplicativos da empresa – Facebook, Messenger, Instagram e WhatsApp – que continuou a crescer na Austrália e na Nova Zelândia, com 3 bilhões de pessoas fazendo login todos os dias e 3,8 bilhões pessoas fazendo login mensalmente.

Easton destacou três razões pelas quais a empresa teve um crescimento forte e saudável em sua família de aplicativos, começando com ajustes nos componentes do mecanismo de descoberta com a adição de um mecanismo de recomendação de IA que analisa o conteúdo no qual o usuário está interessado e fornece mais informações.

O segundo foi o boom dos vídeos curtos, mais conhecidos como Reels. Easton observou que 200 milhões de pessoas se envolveram fortemente com o conteúdo, especialmente na Austrália. Completando os pontos da Easton está a adição de novos produtos e serviços que atendem às necessidades de seus clientes.

Do lado do valor do anunciante da empresa, Easton observou que, além das mudanças na empresa, a Meta se concentrou em reconstruir sua plataforma de anunciantes e garantir a entrega de resultados relevantes aos clientes.

A gigante da tecnologia concentrou-se em investir o progresso em IA e publicidade contextual. Easton disse: “Gastamos muito tempo garantindo contextualmente que nossos blocos de anúncios se ajustem aos formatos e plataformas que usamos”.

Easton forneceu uma visão geral de seu roteiro de inovação, investimento de curto e médio prazo em IA e foco contínuo no metaverso.

Ian Stone, líder de marketing de produto da Meta ANZ, discutiu como as marcas podem capitalizar as soluções de negócios da empresa de tecnologia e como seu investimento em IA desempenha um papel importante.

Atualmente, o AI Sandbox está disponível apenas na América do Norte com parceiros selecionados. É a primeira oferta pública de IA generativa para criar criatividade.

“Você começa a criar variações de texto, diferentes formas de atingir o público, gerar planos de fundo e afloramento de imagens. A capacidade disso quando você começa a passar por milhões de pequenas empresas, que não têm agências de criação e não têm designers gráficos, começa a realmente nivelar o campo de atuação e a ajudar as pequenas empresas”, disse Stone.

“Isso está em sua infância; não é algo que você possa comprar no momento. Mas acho que é uma excelente visão de onde nossos investimentos gentis em IA levarão no futuro próximo”, acrescentou.

Stone observou que a Meta está se concentrando nos resultados de compra e em como isso levará a anúncios no ponto de venda, conversão ou reengajamento.

“Estamos tentando incentivar os anunciantes a tentarem pensar sobre a forma como configuram a publicidade de diferentes maneiras. O papel da segmentação quando você está comprando um público é muito importante para garantir que você tenha eficiência e não esteja desperdiçando impressões. Quando você compra resultados, a segmentação detalhada pode proibir o desempenho.

Stone observou que os dados são fundamentais e que o ecossistema está mudando com o início da descontinuação dos cookies.

“Os avanços que fizemos na API de conversões, permitindo que os anunciantes utilizem seus dados próprios, ainda são fundamentais para o marketing de desempenho. Depois de implementado, quando você analisa nossos recursos de aprendizado de máquina, o treinamento resultante dos dados é tão bom quanto a semente dos dados.