A Meta a Facebookon, az Instagramon és a WhatsAppon is beengedi a Meta AI-t a hirdetések mögé, hogy valós időben a felhasználóhoz igazítsa a kreatívot, a szöveget és a megjelenítés ritmusát. A cél a kevesebb zaj és a több releváns találat, miközben a felhasználói oldalon átláthatóbbak és könnyebben elérhetők lesznek a vezérlők.
A változás lényege, hogy a rendszer nemcsak azt dönti el, kinek mutat egy hirdetést, hanem azt is, milyen formában érdemes azt megjeleníteni. A hirdető feltölt néhány kép- és szövegváltozatot, a Meta AI pedig ezek kombinációit folyamatosan teszteli, és dinamikusan a jobban teljesítő verziót részesíti előnyben. A tanulás valós időben történik, a felhasználói interakciók—például mennyi ideig időzöl egy bejegyzésen, görgetsz-e tovább, rákoppintasz-e a linkre—közvetlenül befolyásolják, hogy a következő alkalommal melyik kreatív és milyen hosszúságú szöveg jelenjen meg. Ezzel párhuzamosan a felülethez is igazodik a tálalás: a Reels gyors tempójához rövidebb, erősebb üzenetek társulnak, a feedben valamivel bővebb leírások kaphatnak helyet.
A profilozás a Meta saját ökoszisztémáján belüli jelekre épül, és a vállalat hangsúlyozza, hogy a felhasználók számára érthetőbbé válik, miért éppen egy adott hirdetést látnak. Az „Miért ezt a hirdetést látom?” panel közérthetőbb magyarázatot ad, és a hirdetési beállítások menüje is kézre állóbb lesz: innen könnyebb lesz finomhangolni az érdeklődési köröket, visszafogni bizonyos témákat, vagy jelezni, hogy egy adott típusú tartalomból kevesebbet szeretnél. Az európai piacon a szigorúbb szabályozás miatt nagyobb hangsúlyt kap a hozzájárulás, a korosztály-védelem és a transzparens kommunikáció, ezért az itteni felhasználók még több, jól látható választási lehetőséget kapnak.
Hirdetői oldalon a legnagyobb előny, hogy a manuális A/B tesztelés jelentős része automatizálható. A rendszer gyorsabban találja meg azt a kreatív-szöveg-közönség kombinációt, amelyből ugyanakkora büdzsé mellett több releváns elérés születik. Ugyanakkor az algoritmusok jellemzően a biztosan teljesítő variációkat preferálják, ami kreatív homogenizációhoz vezethet; a merészebb ötletek könnyen háttérbe szorulnak, ha nem kapnak tudatos kísérleti teret. Emiatt érdemes időnként szándékosan új hangot, új vizuált vagy más narratívát is beengedni, és hagyni, hogy a rendszer legalább egy-két hétig tanuljon az eredményekből.
Felhasználói szemszögből a változás akkor érezhető pozitívan, ha a személyre szabást tényleg kézben tudod tartani. A hirdetési beállítások időnkénti átnézése, az érdeklődések frissítése és a „nem érdekel” jelzések használata látványosan befolyásolja, mit kapsz legközelebb. A kockázat a túlzott szűkülés: ha minden jelzésed nagyon homogén képet mutat, a hírfolyamodban kevesebb új márka és kevésbé váratlan ajánlat jelenik meg. Ezen az tud segíteni, ha tudatosan hagysz némi „felfedezési teret”, és nem tiltasz le mindent, ami elsőre idegen.
Összességében a Meta AI bevonása nem a reklámmennyiség növeléséről szól, hanem arról, hogy ugyanannyi megjelenésből több legyen a találat. A siker kulcsa az egyensúly: a rendszer akkor működik jól, ha a hirdetők kreatív szabadsága megmarad, a felhasználók pedig tényleg értik és egyszerűen kezelni tudják, mi történik a háttérben. Ha ez a két feltétel teljesül, a személyre szabás nem tolakodó trükknek, hanem valódi szolgáltatásnak érződik majd.
