
A Smart+ erősen támaszkodik az automatizálásra, gépi tanulásra és előrejelző MI-re a kampány megvalósításának, költségvetésének, célzásának és kreatív optimalizálásának irányításában. A manuális bemenetek továbbra is elérhetőek, de a rendszer úgy van kialakítva, hogy a legtöbb optimációs döntést önállóan hozza meg, azzal a céllal, hogy javítsa a megtérülést, csökkentse az üzemeltetési erőfeszítést és csökkentse a kreatív fáradtságot.
Automatizált-elsőként működő kampánystruktúra
A hirdetők választhatnak a következő lehetőségek között:
-
Teljesen automatizált kampányok, ahol a költségvetés elosztását, a közönségválasztást és optimalizálást elsősorban az AI kezeli a kampányköltségvetés optimalizálásán (CBO) keresztül.
-
Manuális kampányok, amelyek nagyobb kontrollt biztosítanak a hirdetéscsoporti szinten, bár jelentősen kevesebb Smart+ automatizálásra való támaszkodással.
Élettartamra szóló költségvetések is elérhetők teljesen automatizált kampányokban, ami tovább csökkenti a folyamatos kézi módosítások szükségességét.
Eszközcsoportok és katalógusvezérelt optimalizálás
A Smart+ keretein belül a hirdetők egyetlen hirdetéscsoporton belül több eszközcsoportot (hirdetést) hozhatnak létre. Ez lehetővé teszi a rendszer számára, hogy automatikusan tesztelje és priorizálja a különböző kreatív formátumokat, üzenetváltozatokat, termékkészleteket és célcímeket.
Amikor egy termékkatalógus összekapcsolódik, a Smart+ katalógusjeleket használ a kiszállítás dinamikus optimalizálására a jósolt teljesítmény alapján.
Tömeges menedzsment nagy volumenű hirdetők számára
A nagyszabásban működő márkák és ügynökségek számára a Smart+ tartalmaz nagy mennyiségű importálás és export funkciót. Kampányok, hirdetéscsoportok és hirdetések tömegesen létrehozhatók vagy szerkeszthetők Excel vagy CSV fájlokkal, így gyorsabb telepítést támogatnak, miközben a nagy reklámfiókok között konzisztens marad.
Következmények az e-kereskedelmi hirdetők számára
A Smart+ egyértelmű elmozdulást tükröz az MI által vezetett teljesítménymarketing felé a TikTokon. Az e-kereskedelmi márkák számára ez kevesebb kézi optimalizálási feladatot, gyorsabb tanulási fázisokat és nagyobb automatizált döntéshozatali arányt jelent, miközben szükség esetén továbbra is korlátozott stratégiai kontrollokat tartanak fenn.