Bạn có thể dự đoán hiệu suất quảng cáo trước khi chi tiêu bằng cách chấm điểm từng quảng cáo bằng một mô hình được đào tạo trên nhiều nhóm quảng cáo được gắn nhãn. Mô hình này đọc bản sao, hình ảnh, nhắm mục tiêu và cài đặt cũng như ước tính khả năng nhấp qua. Sử dụng điểm số để loại bỏ những khái niệm yếu nhất và tập trung vào các bài kiểm tra trực tiếp vào các bước gần nhất. Dự đoán thu hẹp lĩnh vực; nó không thay thế một bài kiểm tra và nó sẽ tự giải thích.
Những điểm chính
- Sáng tạo vẫn là yếu tố thúc đẩy lớn nhất cho kết quả quảng cáo và AI tổng hợp đã tăng số lượng quảng cáo cạnh tranh cho cùng một ngân sách lên gấp bội.
- Tính năng chấm điểm dự đoán ước tính hiệu suất từ chính quảng cáo, do đó, tính năng này hoạt động trước khi khởi chạy và trước khi tài khoản có bất kỳ lịch sử nào.
- Điểm chỉ hữu ích khi có lý do; các mô hình có thể giải thích được sẽ biến một con số thành một bản chỉnh sửa.
- Quy trình làm việc được thực hiện là dự đoán, cắt, kiểm tra, sau đó cung cấp lại kết quả thực để mô hình luôn được hiệu chỉnh.
Tại sao phải thử nghiệm trước quảng cáo trong 2026?
Bởi vì có nhiều quảng cáo để lựa chọn hơn bất kỳ ngân sách nào có thể kiểm tra. Sự sáng tạo quyết định phần lớn kết quả và nguồn cung về sự sáng tạo đã bùng nổ.
Phân tích của Nielsen về gần 500 chiến dịch cho thấy quảng cáo vẫn là yếu tố đóng góp lớn nhất vào việc tăng doanh số bán hàng, ngay cả khi thị phần của phương tiện truyền thông đã tăng từ 15% lên 36% trong 11 năm. Trong khi đó, Nhóm kỹ thuật của Meta đã báo cáo rằng hơn một triệu nhà quảng cáo đã sử dụng các công cụ AI tổng hợp của họ để tạo ra hơn 15 triệu quảng cáo trong một tháng và dự kiến số lượng quảng cáo trong hệ thống của họ sẽ tiếp tục tăng đáng kể.
Thử nghiệm A/B trực tiếp vẫn là tiêu chuẩn vàng nhưng mọi biến thể đều cần chi tiêu trước khi có thể đọc được kết quả. Nếu một nhóm đưa ra 40 ý tưởng và có đủ khả năng để thử nghiệm 6 ý tưởng thì câu hỏi thực sự là 6 ý tưởng nào. Thử nghiệm trước sẽ trả lời nó.
Người mẫu có thể dự đoán điều gì về một quảng cáo và điều gì không thể?
Một mô hình có thể ước tính khả năng mọi người tương tác với quảng cáo, đặc biệt là nhấp chuột, từ các tính năng mà mô hình có thể thấy trong quảng cáo và cách thiết lập quảng cáo. Nó không thể nhìn thấy cuộc đấu giá vào tuần tới, sự ra mắt của đối thủ cạnh tranh hoặc sự thay đổi tin tức.
- Có thể dự đoán: tỷ lệ nhấp tương đối giữa các khái niệm, tác động của các lựa chọn hình ảnh và nội dung cũng như sự phù hợp giữa quảng cáo và nhắm mục tiêu theo đối tượng.
- Khó hơn: chuyển đổi và doanh thu, điều này cũng phụ thuộc vào trang đích, giá cả và lượng hàng trong kho; hiệu ứng thương hiệu lâu dài; và các định dạng mà mô hình chưa từng thấy trước đây.
- Ngoài tầm với: sự kiện bên ngoài, thay đổi nền tảng đột ngột và áp lực đấu giá vào một ngày nhất định.
Vì vậy, điểm số là một công cụ hỗ trợ xếp hạng với mức độ tin cậy chứ không phải là một dự báo về kết quả. Trong các đại lý của SOMIN, các dự đoán luôn được hiển thị dưới dạng dự đoán và không có động thái chi tiêu nào mà không có người phê duyệt.
Việc chấm điểm sáng tạo mang tính dự đoán hoạt động như thế nào?
Nó tìm hiểu mối quan hệ giữa nội dung quảng cáo và cách thức hoạt động của các quảng cáo tương tự, sau đó áp dụng điều đó cho quảng cáo mới. Nghiên cứu được bình duyệt của chúng tôi tại SOMIN đã giải quyết được ba phần của vấn đề đó.
- Tính điểm trước khi ra mắt. SoCraft, được trình bày tại WSDM 2023, là một mô hình đa phương thức chấm điểm các quảng cáo Meta của nhà quảng cáo từ văn bản, hình ảnh, nhắm mục tiêu và cài đặt trước khi ra mắt.
- Giải thích điểm số. "Chống lại độ mờ" (ACM Multimedia 2023) dự đoán tỷ lệ nhấp cho các quảng cáo mới và giải thích các trình điều khiển bằng trợ lý LLM, SODA.
- Biến điểm số thành hành động. "Kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn và có tính dự đoán cho các đề xuất có thể thực hiện được trong tiếp thị sáng tạo" (ACM TOIS 2025) kết hợp các mô hình dự đoán hiệu suất quảng cáo với LLM, do đó, điểm sáng tạo trở thành đề xuất mà nhà tiếp thị có thể thực hiện.
Trong quá trình sản xuất, mô hình tính điểm đằng sau Đại lý truyền thông trả phí của SOMIN được đào tạo trên hàng chục nghìn quảng cáo được gắn nhãn và đạt 78% độ chính xác khi dự đoán lượt nhấp qua theo điểm chuẩn của khách hàng, gần gấp ba lần mức cơ bản của con người. Trong nghiên cứu điển hình SAMY, việc đọc nội dung trước khi chi tiêu cho truyền thông là một phần bằng chứng đằng sau lời chào hàng đã giành được khoản giữ chân trị giá hàng triệu bảng Anh. Danh sách đầy đủ các bài báo có trên trang nghiên cứu của chúng tôi.
Bạn nên sử dụng phương pháp thử nghiệm trước nào?
Cái rẻ nhất trả lời câu hỏi bạn thực sự có. Hầu hết các đội đều cần sự kết hợp.
| Phương pháp | Nó cho bạn biết điều gì | Thời gian và chi phí | Sử dụng tốt nhất cho |
|---|---|---|---|
| Thử nghiệm A/B trực tiếp hoặc thử nghiệm phân tách | Hiệu suất thực sự trong các cuộc đấu giá thực sự | Từ ngày đến tuần, cộng với ngân sách thử nghiệm cho mỗi biến thể | Sự lựa chọn cuối cùng giữa một vài khái niệm mạnh mẽ |
| Kiểm tra trước bảng điều tra hoặc khảo sát | Cách mọi người nói rằng họ phản ứng: nhớ lại, hiểu, thích | Số ngày, tính phí cho mỗi lần kiểm tra | Phim và truyền hình thương hiệu kinh phí cao |
| Mô hình tính điểm dự đoán | Khả năng tương tác liên quan đến các khái niệm khác, kèm theo lý do | Phút, không có chi phí truyền thông | Phân loại nhiều concept trước khi ra mắt |
| Ý kiến của LLM có mục đích chung | Lời phê bình hợp lý, không được đào tạo về kết quả quảng cáo | Giây | Động não và sao chép các chỉnh sửa, không phải dự đoán |
Tại sao các đội đấu tranh để chứng minh tác phẩm sáng tạo của họ?
Bởi vì họ đánh giá tính sáng tạo sau khi chi tiền, thường dựa trên các số liệu không phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Không gian làm việc tối ưu hóa quảng cáo của SOMIN thể hiện rõ điều này.
Mô hình khoảnh khắc chân thực của nó thể hiện những suy nghĩ "Tôi ước mình có thể cho thấy tác động thực sự của công việc sáng tạo của chúng tôi" và "Làm cách nào tôi có thể hiểu được tất cả dữ liệu này?" dành cho một người làm việc thông qua các số liệu quảng cáo kỹ thuật số. Nghiên cứu khoảng trắng 2026 tháng 10 của không gian làm việc về 128 bài đăng bao gồm một chủ đề (mẫu 23) về các doanh nghiệp tập trung vào các số liệu hời hợt như ROAS và CPA thay vì doanh thu và tạo khách hàng tiềm năng.
Một hiểu biết sâu sắc có liên quan, "Theo đuổi ảo tưởng khiến chúng ta mù quáng trước những cơ hội thực sự", áp dụng lý luận về chi phí cơ hội: khi các nhóm theo đuổi các số liệu phù phiếm, ngân sách sẽ chảy vào các chiến lược không tăng lợi nhuận (15 lượt tương tác trên 10 bài đăng). Trong không gian làm việc nghiên cứu khán giả, đề xuất phù hợp là "Biết một quảng cáo sẽ hoạt động trước khi bạn trả tiền cho nó", với kết quả rút ra từ người tiêu dùng là "Tôi có thể tự tin đầu tư vào các chiến lược thực sự hiệu quả".
Làm cách nào để bạn xây dựng quy trình làm việc trước khi thử nghiệm?
- Chọn số liệu cho mỗi mục tiêu. Nhấp qua để biết lưu lượng truy cập, tín hiệu khách hàng tiềm năng hoặc mua hàng cho chuyển đổi. Đừng đánh giá quảng cáo nhận thức chỉ dựa trên số lần nhấp chuột.
- Tạo ra phạm vi rộng chứ không phải sâu. Viết các khái niệm theo các góc độ và căng thẳng khác nhau, chứ không phải mười phiên bản của một dòng tiêu đề; sự đa dạng mang lại cho mô hình điều gì đó khác biệt.
- Cho điểm mọi thứ và đọc lý do. Lời giải thích là do chỉnh sửa xuất phát từ đâu: hình ảnh yếu kém, lợi ích bị chôn vùi, không phù hợp với khán giả.
- Giảm mức thấp nhất. Các khái niệm có điểm thấp hơn các khái niệm còn lại rõ ràng sẽ không đạt đến ngân sách thử nghiệm.
- Kiểm tra trực tiếp dải cao nhất. Bao gồm một ký tự đại diện có điểm thấp hơn mỗi vòng để mô hình được kiểm tra dựa trên điều gì đó mà nó nghi ngờ.
- Trả lại kết quả. So sánh mọi dự đoán với kết quả thực tế. Đại lý Paid Media của SOMIN thực hiện việc này sau mỗi vòng để vòng tiếp theo sắc nét hơn.
- Xem cho mệt. Quảng cáo đạt điểm cao vẫn hao mòn; ghi điểm lại và làm mới khi tần số tăng lên.
FAQ
AI có thể dự đoán quảng cáo nào sẽ hoạt động tốt nhất không?
Nó có thể xếp hạng các khái niệm theo khả năng tương tác với độ chính xác hữu ích: Mô hình của SOMIN đọc số lần nhấp với độ chính xác 78% trên các điểm chuẩn của khách hàng, gấp khoảng ba lần so với mức cơ bản của con người. Nó không thể đảm bảo người chiến thắng, vì vậy ban nhạc hàng đầu vẫn phải được kiểm tra trực tiếp.
Thử nghiệm trước sáng tạo là gì?
Đánh giá quảng cáo trước khi chạy, sử dụng bảng đối tượng, mô hình dự đoán hoặc thử nghiệm trực tiếp nhỏ để quyết định khái niệm nào xứng đáng với ngân sách truyền thông.
Tôi có cần lịch sử quảng cáo của riêng mình để dự đoán hiệu suất không?
Không. Một mô hình được đào tạo trên nhiều nhóm quảng cáo được gắn nhãn có thể chấm điểm quảng cáo nguội trước khi tài khoản có dữ liệu và sau đó chấm điểm lại khi có kết quả trực tiếp.
Thử nghiệm trước có thay thế thử nghiệm A/B không?
Không. Thử nghiệm trước quyết định điều gì đáng thử nghiệm; Thử nghiệm A/B xác nhận những gì hoạt động trong phiên đấu giá thực. Được sử dụng cùng nhau, chúng cắt giảm chi tiêu lãng phí cho những người thua cuộc rõ ràng.
Lấy danh sách ý tưởng cho chiến dịch tiếp theo của bạn và chấm điểm nó trước khi mọi thứ được sản xuất đầy đủ. Cắt phần thứ ba dưới cùng, kiểm tra dải trên cùng bằng một ký tự đại diện và ghi lại dự đoán so với thực tế cho mọi quảng cáo. Sau hai hoặc ba vòng, bạn sẽ biết mức độ tin cậy của điểm số trong hạng mục của mình và ngân sách kiểm tra của bạn sẽ dành cho những cuộc gọi khó thực hiện.
