meta pplans在2026年底之前啟用廣告創建和定位的全部AI驅動自動化，
這種自動化有望顯著流傳，並可能更便宜，特別是中等大小的企業。但是，較大的品牌表達了人們對割法創造性控制和AI生成內容的質量的擔憂。
增加對元的依賴，再加上過去涉及其自動化系統的問題，進一步充滿了這些行業的關注。 It’s noteworthy that Meta’s current ad platform already provides some AI tools capable of generating ad variations and implementing minor modifications.
Advertising, which accounted for over 97% of Meta’s 2024年的收入是這些雄心勃勃的AI努力。這些進步是由Meta在AI籌碼和數據中心等關鍵基礎設施上進行的大量投資所資助的。
在5月下旬在Meta的股東會議上講話，扎克伯格概述了他對這個AI-Drive的未來的願景:“在不久的將來，我們想實現某些目標，使我們能夠實現某些目標，以實現某些企業，他們可以實現某些目標，以實現某些目標，他們可以實現一定的目標，他們可以實現一定的目標，他們可以實現一定的目標，他們可以實現一定的目標，他們會努力實現一定的目標，他們會努力實現一定的目標，他們會努力實現一定的目標，他們會努力實現一定的目標。他們願意為每個結果付費，並連接其銀行帳戶，然後我們為他們做其餘的。”後來，他將這種變革性轉變描述為“廣告類別的重新定義”。
自動廣告的道路
Zuckerberg渴望獲得全自動廣告的未來。該AI驅動的廣告是Meta AI投資的四個關鍵戰略支柱之一。其他人包括通過AI生成的內容來提高用戶參與度，通過AI代理商通過WhatsApp等消息傳遞平台以及開發新的AI-NENITAIDE產品，例如獨立的Meta AI Assistant應用程序。 The company’s Q1 2025 earnings call further underscored its commitment by announcing increased capital expenditure for AI基礎架構。
設想的系統不僅旨在從頭開始製作S，還旨在實時個性化它們。例如，根據他們的上下文，汽車可能會為一個用戶和另一個用戶的城市景觀提供山景。 Llama API於4月作為預覽啟動，並可以通過a waitlist 是基礎組件。 4月6日推出的Llama 4一代模型與許多當前頂級AI模型一樣採用了高級專家（MOE）體系結構。 MOE技術通過僅針對任何給定的任務選擇必要的神經網絡組件有選擇地激活效率。
行業持懷疑態度和過去的障礙
，儘管梅塔的樂觀預測，但由AI產生的“無限創造力”的概念與廣告工業式的“無限態度”是與廣告中的相當大的態度相關的。關注點主要圍繞品牌安全問題和Meta自我報告的績效數據的可信賴性，如
在競爭性和謹慎的市場中導航
meta在廣告中並不孤立地追求AI。包括Snap，Pinterest和Reddit在內的競爭對手也正在對AI和機器學習工具進行大量投資，以爭奪擁擠的數字廣告市場中的廣告商。
由Google和Openai等科技巨頭提供的廣泛採用用於廣告的生成AI工具正在遇到阻力。營銷人員對品牌安全，保持創造性控制以及AI生成的內容的整體質量引起了人們的關注。
在這些變化中，據報導，扎克伯格強調了對AI解決方案的必要性，該解決方案的規模可衡量結果”。 Meta’s overarching objective, he indicated, is to establish an all-encompassing AI platform where businesses can define their goals and set budgets, subsequently allowing the system to manage the complete execution of their advertising campaigns.
Meta’s Broader AI Ecosystem And Challenges
Successfully implementing this AI advertising overhaul will demand substantial computing power and the development of獨特的，特定於品牌的AI模型。值得注意的是，許多品牌已經使用了第三方AI工具，例如Midjourney和Openai的Dall-E進行廣告視覺效果。 Meta表示，它正在探索將這些外部工具集成到其平台中的途徑。
該公司的更廣泛的AI策略非常依賴其Llama模型。儘管培訓成本很高，但這些模型還是開發了這些模型，據報導，梅塔探索了與Microsoft和Amazon的共同資助選項。 Zuckerberg一直強調Llama開源方法的好處，並通過其 llama github page。蘋果等競爭對手的生態系統。當Meta選擇在其自己的應用程序中阻止Apple Intelligence功能時，這種競爭性立場被突出顯示。
但是，這種方法並非沒有障礙。 Meta繼續面臨持續的挑戰，包括有關用於培訓其AI模型的數據的版權訴訟。關於調整這些模型以有效解決和減輕偏見的複雜性的複雜性，也有持續的公眾討論。
最終，扎克伯格設想AI與未來的硬件息息相關。他認為增強現實眼鏡，例如雷棕色元模型，是AI助手的理想界面，說:“很難想像您想要成為個人AI的某些事物的更好的形式，它具有有關您生活的所有背景，”