O LLM Marca o Início da Era dos Anúncios Ultra-Personalizados

Resumo:

• Explique como a Meta poderia gerar 1.000 anúncios personalizados por menos de $1 (ou seja, $0,0000164 por anúncio)
• Explique por que seu gráfico social inigualável lhes dá uma vantagem em dados que nenhum concorrente pode replicar
• Quem seria impactado? Isso quebra a mais antiga limitação da publicidade: a troca entre personalização e escala
• Visão geral de 20.000 pés. A economia e as implicações estratégicas para plataformas, anunciantes e sua privacidade são muito mais complexas do que a maioria percebe

O Império de Anúncios Inigualável da Meta

97,6% ou $160 bilhões do total de $164 bilhões de receita da Meta em 2024 vieram de publicidade no Facebook, Instagram, Messenger e WhatsApp.

Quando comparado aos outros gigantes da publicidade, o Google gera apenas 75% de sua receita com publicidade.

A Meta não apenas sabe muito sobre seus usuários. Ela possui um sistema nervoso digital inigualável que se estende por plataformas e dispositivos e captura como os humanos realmente se comportam e se conectam.

O Facebook rastreia navegação e engajamento; o Instagram captura preferências visuais e identidade aspiracional; o WhatsApp monitora padrões de comunicação e dinâmicas conversacionais.

A coleta de dados vai além dos pontos de contato óbvios, aqueles ocultos dos usuários comuns:

• O Facebook Pixel rastreia você na web mais ampla.
• Os serviços de autenticação da Meta o seguem em aplicativos de terceiros.
• O Oculus mapeia seus movimentos físicos enquanto …
• Dispositivos Portal ficam na sua sala de estar.
• Sem mencionar que os óculos Ray-Ban AR verão literalmente o que você vê.

Cada plataforma fornece uma dimensão diferente de entendimento para os perfis dos usuários da Meta (seus). Mas a rede de dados da Meta não para aqui. O real poder reside no gráfico social da Meta.

Nenhuma outra empresa mapeia relações humanas com tal precisão granular. Eu criei este ecossistema interativo multilayer para explicar melhor o império da Meta.

O Google sabe o que você procura. A Amazon sabe o que você compra. A Meta pode não apenas criar um perfil360 de você, mas também quem influencia suas decisões e como esses padrões de influência fluem. Isso é extremamente relevante quando você tenta decifrar o comportamento de compra.

A Transparência de Rastreamento de Aplicativos da Apple deu um golpe, certamente. Mas a infraestrutura de coleta de dados da Meta permanece inigualável em escopo e integração.

O metaverso poderia se provar mais do que apenas um projeto de vaidade de Zuckerberg. Se feito bem e no momento certo, pode ser o objetivo final de coleta de dados. Como um produto de consumo, é questionável. Como plataforma de coleta de dados, pode se mostrar revolucionário.

Essa abrangência tentacular através de plataformas, dispositivos e relações é o motivo pelo qual a Meta está única e estrategicamente posicionada para explorar LLMs na publicidade de maneiras que outros gigantes da tecnologia não podem igualar.

Agora temos a mesma compreensão de alto nível do império da Meta. Isso levanta a questão,

Como Funciona a Publicidade?

Os Actos de Equilíbrio da Personalização de Anúncios.

No fundo, a publicidade é um cabo de guerra entre mensagens hiper-individualizadas e direcionadas que levam o alvo (por exemplo, você) a agir (comprar, assinar, preencher uma pesquisa, …) vs. alcançar um número suficiente de pessoas para tornar o custo de criar essa mensagem comercialmente viável.

Esse ato de equilíbrio determina a estratégia, o orçamento e a execução de cada campanha.

O FizzBuzzer dos Bilionários – Marketing Ultra-Dirigido

Se eu quisesse vender um FizzBuzzer de $10 milhões para Bill Gates, Warren Buffett e Jeff Bezos, eu pesquisaria o máximo possível sobre eles.

Faria uma pesquisa exaustiva sobre cada comprador potencial:

• Suas filosofias de investimento e estruturas de decisão
• Seus círculos sociais e conselheiros de confiança
• Seus padrões de uso de produtos semelhantes
• Seus pontos de dor individuais que o meu FizzBuzzer resolve de forma única

… e assim por diante.

Então, usando todas essas informações, eu elaboraria o discurso perfeito para cada um deles individualmente.

Com essa inteligência, elaborei três discursos totalmente diferentes. Cada um é projetado com precisão para seu alvo. Suponha que minha mensagem seja convincente o suficiente para criar uma probabilidade de conversão de 50% para cada bilionário. Então, a matemática básica de valor esperado dita que eu poderia razoavelmente gastar até $14.999.999 nesta campanha ($15M de retorno esperado menos $1 de lucro).

Esse é um orçamento de marketing e tanto para direcionar três pessoas.

O FizzBuzzer do Mercado de Massa – Marketing Baseado em Persona

Agora, imagine que o FizzBuzzer vale apenas $5, de modo que quase todos no mundo ocidental poderiam comprá-lo.

De repente, a mensagem individualizada se torna economicamente impossível. A logística disso significaria que eu teria que me limitar a alguns estereótipos (“persona”) e elaborar algumas mensagens que se alinhem amplamente com seus interesses.

Não poderia escrever uma mensagem para cada cliente em potencial individualmente, muito menos fazer uma pesquisa tão aprofundada. A personalização se torna superficial, talvez inserindo seu nome ou localização em modelos idênticos.

Quebrando a Limitação Histórica da Publicidade

Durante séculos, a publicidade funcionou sob uma limitação econômica fundamental: Quanto mais profunda a personalização, maior o custo de criação por mensagem, forçando os profissionais de marketing a comprometerem a relevância à medida que o tamanho da audiência aumenta. Essa troca entre personalização e escala definiu cada estratégia de campanha já criada.

Até agora.

Mensagens Publicitárias Personalizadas via LLM

O que ainda é um problema hoje é escrever uma mensagem para apenas você.

Atualmente, esse é o trabalho da empresa que cria o anúncio. Mesmo que a caixa de ferramentas de publicidade da Meta permita segmentar e dividir usuários em grupos, eles ainda precisam decidir qual texto do anúncio e imagem vão para qual grupo. É claro que eles olharão os dados sobre quais anúncios funcionam, ajustarão o texto e repetirão a experiência. Todas as táticas usuais de otimização de campanhas publicitárias ainda se aplicam.

Antes de mergulharmos na economia propriamente dita, faça um experimento de pensamento comigo: imagine que o custo de gerar um anúncio para apenas você foi para quase $0.

A cópia publicitária é uma daquelas áreas onde a precisão não é necessária e pode até restringir a criatividade. Direcionalmente correta é boa o suficiente para todas as linhas de marketing (excluindo as letras pequenas). Diferente de documentos legais ou financeiros.

Trabalhando com muitas pequenas empresas, posso dizer que o LLM já está gerando muita cópia de marketing.

É a melhor cópia de todas? Não. É um bom custo-benefício? Sim.

Agora pense em conectar esse motor de linguagem aos dados da Meta

1. Eles sabem muito sobre você e seus amigos
2. Eles podem se comunicar diretamente com você no momento e lugar certos, e estão criando mais espaços para fazê-lo (metaverso, óculos AR, … )
3. Eles podem gerar um anúncio só para você, com limites e diretrizes definidos pelos proprietários da marca
4. Eles podem rastrear se o anúncio funcionou, para que seu gerador de anúncios possa aprender o que funciona e o que não funciona imediatamente e melhorar

Novamente, apenas a Meta possui as informações e a rede para rastrear como suas decisões reverberam por toda uma rede de relacionamentos, dando a eles a base de dados que a IA precisa para se tornar verdadeiramente eficaz em escala.

Se você é um proprietário de marca, isso soa como o Santo Graal. Você pode criar um número infinito de anúncios verdadeiramente individuais, com um sistema que pode aprender o que funciona e o que não funciona para cada indivíduo.

Então, seus dólares de publicidade têm uma chance muito maior de se converter em vendas em comparação com os anúncios dos dias anteriores ao LLM.

Você também pode delegar muito disso ao sistema automatizado da Meta, em vez de pagar caros criativos e gerentes de anúncios.

Assim, a Meta obtém mais de seus dólares de publicidade (uma vez que possui um maior ROI para as marcas) e pode cobrar um prêmio por seu serviço totalmente automatizado. É uma vitória dupla para a Meta.

A Economia dos Anúncios Hiper-Personalizados

Não ainda.

Tecnico, os componentes existem.

Este não é um caso de precisar de um grande salto para frente em inovação. A Meta precisará conectar os vários elementos, o que levará tempo. Inevitavelmente, isso criará alguns bugs, ciclos de testes, etc. Não há nada novo em engenheiros de software evoluindo um produto, muito menos fazendo isso na escala que a Meta precisaria.

Mas mesmo agora, você poderia montar um protótipo funcional alimentando um LLM com informações sobre você, informações sobre o produto que está vendendo e algumas descrições dos pontos-chave da sua campanha publicitária e exemplos do tom de voz. Ele retornará a você variações infinitas de cópia de publicidade mais ou menos decente.

Precisamos falar sobre a economia disso. Isso vai ser um pouco nerd. Então sinta-se à vontade para pular.

Vamos começar com o custo de operação. Estou usando um modelo simplificado aqui para focar nos elementos principais, em vez de tentar ser exato. Uma vez que você entende a mecânica, saberá o que observar.

Detalhamento dos Custos Operacionais

Vamos assumir uma posição extrema e supor que todas as impressões de anúncios na Meta fossem geradas instantaneamente. A Meta tem cerca de 2 bilhões de usuários ativos diariamente, e eles veem cerca de 6-10 anúncios por sessão.

• Portanto, no extremo, isso significa gerar 20 bilhões de anúncios por dia.

Há bastante pesquisa sobre o comprimento da cópia de anúncios e o comportamento do usuário. Anúncios de formato curto tendem a estar na faixa de 10 a 15 palavras, enquanto os anúncios de formato longo em termos de anúncios da Meta chegam até 40-50 palavras. Vamos pesar nossa média ligeiramente para o lado curto e dizer que o anúncio médio teria 22 palavras. Uma palavra é cerca de 1,3 tokens…

• cerca de 28,6 tokens por anúncio gerado.

Mas não podemos esquecer o lado de entrada, que também impulsiona os custos de computação, já que cada token de entrada precisa ser processado. Entre informações sobre a pessoa, informações sobre o produto e diretrizes gerais, é fácil ver como isso poderia ser um prompt de 1000 palavras ou cerca de 2 páginas A4. Isso dá cerca de 1300 tokens. Escalando para nosso volume total de anúncios, estamos olhando para um impressionante

• 26 trilhões de tokens diariamente, embora a maioria esteja do lado da entrada.

Vamos começar com um modelo Llama de 70 bilhões de parâmetros. Gerar um token de saída leva duas vezes o número de parâmetros em Operações de Ponto Flutuante (FLOPS). Portanto, no nosso caso, isso equivale a 140 bilhões de FLOPS por token de saída.

• Cada anúncio (28 tokens de saída) exigiria 28 × 140 bilhões = 3,92 trilhões de FLOPS.

Agora, vamos basear nossos cálculos em chips Nvidia H100:

• Um cluster de H100 consome cerca de 1500 Watts por GPU
• Um H100 pode calcular cerca de 9,89 × 10¹⁴ FLOPS por segundo para modelos de precisão de 16 bits

Portanto, gerar um anúncio levaria 0,00396 segundos. Em termos de energia, isso é 0,00396 × 1500 = 5,95 segundos de Watt, ou 0,00165 Watt-horas.

Isso é um pouco otimista, no entanto, pois as GPUs não funcionam a 100% de capacidade. De fato, dados mostram que 10% é uma boa estimativa para carga durante a inferência.

• Isso dá 0,0165 Watt-horas para gerar os tokens de saída.

Em contexto, a média de bateria de smartphone pode conter entre 5 a 15 Watt-horas.

Os tokens de entrada são uma questão diferente, pois o custo está principalmente em calcular as matrizes de atenção. Fundamentalmente, esse custo escala proporcionalmente ao produto da dimensão do modelo, profundidade do modelo e ao quadrado do comprimento da entrada. Nosso exemplo de entrada de 1000 palavras faria isso chegar a cerca de 0,12 Watt-horas.

Juntando tudo:

0,14 Watt-horas por impressão de anúncio.

Quão Viável é essa Economia de Anúncios Potencializados por LLM?

• Gerar 20 bilhões desses anúncios personalizados diariamente exigiria 2.730.299 kWh.
• O custo médio de energia em um data center é entre $0,10 e $0,15 por kWh. Vamos pegar o ponto médio em $0,12 por kWh.
• Isso resulta em uma conta de energia de $327.000 diariamente,
• ou cerca de $120 milhões anualmente.

Isso é menos de 0,1% das receitas atuais da Meta.

Colocando de outra forma, um anúncio custaria $0,0000164 em termos de energia.

Estou ciente de que ignoramos vários elementos neste modelo simplificado. 1

Coisas como o investimento para adquirir GPUs adequadas e substituí-las a tempo, a necessidade de capacidade adicional de data center e a equipe que vem junto. Podemos discutir sobre os tokens de entrada.

Mas igualmente não consideramos que as GPUs estão se tornando mais eficientes. A Meta pode provavelmente rodar um modelo muito menos “geral” que seria muito mais eficiente, e começamos pela suposição extrema de que cada anúncio seria gerado na hora, em vez de agrupar e reutilizar anúncios.

No final das contas, mesmo que esse cálculo esteja muito longe, por um fator de 1000… você está falando sobre o custo de um anúncio gerado just-in-time e just-for-you custar $0,016. É justo dizer o seguinte:

A Meta é capaz de gerar 1000 anúncios personalizados por menos de $1.

O que isso significa para os Anunciantes?

$0,016 é o custo mais alto do lado da Meta para um anúncio hiper-personalizado.

E quanto ao anunciante?

Embora tudo isso varie bastante por setor, estou novamente usando médias amplas para ilustrar o ponto.

A taxa média de cliques é de cerca de 0,9%-1%, ou seja, você obterá cerca de 10 em 1000 impressões no seu funil. Você pode otimizar sua conversão a partir daí.

• O CPM (custo por 1000 impressões) varia de cerca de $8-$10.

Portanto, aqui está a pergunta de um milhão de dólares para você, como anunciante: Você pagaria $1 a mais por anúncios hiper-personalizados?

Que tipo de aumento na taxa de conversão você precisaria ver para justificar isso? Meu instinto é que pode valer muito mais do que $1 para você.

Claro, o maior obstáculo não é a tecnologia em si. O maior obstáculo será encontrar as guardrails certas e a inevitável regulamentação que se seguirá.

Regulamentações + Alinhamento

Por um lado, você quer um nível de liberdade para gerar uma cópia apropriada (~alucinação se você insistir…nada de errado em a cópia de marketing ser o resultado de alucinações). E para chegar lá, será necessário alimentar informações relevantes sobre você E alguma política geral “socialmente aceitável” E permanecer dentro das diretrizes definidas pela marca.

Suspeito que o último desses 3 seja onde as marcas precisarão se sentir à vontade. Elas não poderão verificar cada anúncio que vai para todos, mas conseguem confiar o suficiente no gerador de anúncios para deixá-lo solto?

Ou ainda estamos na fase de eu e meu código gerado pelo Cursor? É um protótipo legal, mas não está pronto para o horário nobre.

O que leva a toda uma discussão em torno do alinhamento da IA.

Esse sistema seria premiado e reforçado pelo clickthrough. Toda publicidade está, em última análise, jogando com a emoção de certa forma. As máquinas simplesmente farão isso melhor…. onde desenhamos a linha? E como essa linha muda ao longo do tempo conforme a sociedade muda?

Nesse sentido, a Meta tem um enorme incentivo para entender como definir guardrails em torno da saída gerada pelo LLM, seja tendo outro LLM (“agente”… arquitetura), verificações humanas ou outras coisas que criem transparência.

Direção do Trânsito em Relação aos Anúncios Hiper-Personalizados

Não sei para onde vai, mas imagine o potencial financeiro se as marcas começarem a confiar na máquina. Se você é a Meta, vale a pena investir muito tempo e capital. E ao longo de alguns anos, acho que podemos muito bem ver isso surgindo.

Será devagar a princípio, limitado e controlado …

E a próxima coisa que você verá é uma sobreposição de anúncios nos seus RayBans que te sugere entrar na JD Sports na esquina para comprar os tênis que você conversou ontem com seu amigo, com um desconto para a versão rosa choque, porque eles combinam com aquele traje que você estava usando na festa no último sábado.

Assustador? Sim.

Tecnicamente possível? Sim.

Maior barreira? Limites para que as marcas possam confiar nos anúncios gerados e as pessoas não fiquem em pânico.

Considerações Finais

Já estamos acostumados a anúncios “personalizados” agora, no sentido de que vemos anúncios que se presumem do nosso interesse.

No entanto, o anúncio em si ainda é bastante genérico. As decisões de compra geralmente não são feitas de imediato, particularmente para itens de maior valor.

Embora a publicidade hiper-personalizada deva, em teoria, ter um desempenho melhor, na prática, será um tanto estranha até que nós, como sociedade, nos acostumemos. Mudanças sociais tendem a levar um tempo. E com essa mudança e os desafios de alinhamento, há um enorme potencial para coisas darem errado, muito errado.

Relativamente a isso, suspeito que muitas normas de privacidade (e regulamentações) tentarão desacelerar o cenário “último” que expus neste artigo.

Uma área de resistência também seria as pessoas se tornarem mais conscientes sobre os dados que estão compartilhando. Não quero pensar na complexidade de obter consentimento do usuário ou transparência sobre o que é e o que não é capturado e processado com os óculos da Meta. Esses desafios estão presentes hoje, mas se tornariam cada vez mais complexos neste novo mundo e poderiam afetar a segmentação.

Eu também concordaria parcialmente que a Meta não é o único jogador em uma posição forte.

Você poderia fazer um argumento muito semelhante sobre o Google.

O Google sabe muito sobre você através do YouTube, pesquisa, Google Drive/Gmail e o ecossistema Android, caso você esteja nele. Na verdade, você poderia argumentar que, entre seus e-mails de envio e suas consultas de pesquisa, eles têm um controle muito melhor sobre a intenção de compra.

No entanto, a diferença-chave, na minha opinião, é a falta de um mapeamento de rede social forte e uma identificação mais fragmentada. São referências e compartilhamento de informações entre amigos ou de sua rede influenciadora que realmente impactam. As pessoas tendem a comprar coisas quando outras pessoas em sua rede também as confiam.

Falando tecnicamente, eu tenho 1 login do Facebook/Instagram, cerca de 3 contas do Google e várias contas de negócios do Google, o que também complica o problema.

O Google também tem um problema estrategicamente diferente da Meta. O jogo central deles de resultados de busca impulsionado por anúncios pode estar sob ameaça, à medida que “pesquisa” potencialmente se transforma em resumos de resultados de pesquisa impulsionados por LLM.

A Nova Guerra de Motores de Busca Perplexidade vs. Busca do Google

Para finalizar, este artigo pinta um quadro do futuro. Um que eu quase posso garantir que não se concretizará na íntegra.

No entanto, se realmente dermos passos em direção à criação de anúncios totalmente autônomos, e dermos à Meta mais dados para aprender e otimizar… eu realmente acredito que eles estão muito bem posicionados para obter uma vantagem significativa no jogo da publicidade e capturar uma grande parte do potencial.

Isso depende da capacidade deles de executar a tecnologia, envolver marcas e capturar mais da vida de sua (cada vez maior) base de usuários. Por outro lado, acreditamos que nós, como consumidores, estaremos bem com anúncios hiper-dirigidos.

1. Nota: Este cálculo foca nos custos principais de inferência. Fatores adicionais como sobrecarga do sistema, ajuste fino, armazenamento de dados e requisitos de processamento em tempo real aumentariam os custos, mas não o suficiente para mudar a economia fundamental – anúncios personalizados em escala continuam sendo extraordinariamente econômicos.
2. Isso não é um conselho de investimento, mas olhar para o negócio da Meta através da lente da evolução tecnológica potencial.