Meta ra mắt Sequence Learning – Thay đổi toàn diện cách Facebook Ads hiểu hành vi người dùng
Trong kỷ nguyên của quảng cáo số, nơi mọi cú nhấp chuột đều được theo dõi và phân tích, Meta (Facebook) vừa tạo nên bước ngoặt lớn trong lĩnh vực quảng cáo cá nhân hóa bằng việc công bố Sequence Learning – một mô hình học sâu mới giúp hệ thống hiểu hành vi người dùng không chỉ qua dữ liệu, mà còn qua thứ tự và ngữ cảnh hành vi.
DLRM đã lỗi thời: Meta chuyển mình sang Sequence Learning
Trong suốt hơn một thập kỷ, Meta sử dụng DLRM (Deep Learning Recommendation Model) để phân phối quảng cáo. DLRM dựa trên các đặc trưng rời rạc (sparse features) do kỹ sư thiết kế thủ công – ví dụ: tuổi, giới tính, sở thích, hành vi.
Tuy nhiên, mô hình này đã chạm giới hạn bởi 3 yếu tố:
- Mất ngữ cảnh hành vi: DLRM không phân biệt thứ tự hành vi (A → B → C khác hoàn toàn với C → A → B).
- Mất chi tiết sự kiện: Hành vi người dùng bị rút gọn thành dữ liệu tĩnh, không phản ánh sắc thái.
- Phụ thuộc con người: Việc thiết kế đặc trưng đòi hỏi suy đoán thủ công, trong khi AI có thể tự học tốt hơn.
Sequence Learning là gì? Và vì sao nó quan trọng?
🚀 Theo Meta Engineering:
“Sequence Learning là kỹ thuật sử dụng các mô hình học sâu xử lý tuần tự hành vi người dùng – như cách AI hiểu ngôn ngữ – từ đó đưa ra đề xuất quảng cáo mang tính ngữ cảnh cao và cá nhân hóa sâu hơn.”
Tức là gì?
- Mỗi hành vi của người dùng trên Facebook – từ xem video, lướt bài, nhấp quảng cáo cho đến mua hàng – đều được giữ đúng thứ tự thời gian.
- AI không còn “gán nhãn” người dùng dựa vào đặc điểm cứng, mà hiểu hành trình hành vi thực tế.
- Thay vì chỉ “biết bạn từng làm gì”, Meta giờ “biết bạn làm gì – theo thứ tự nào – và tại sao”.
Sequence Learning hoạt động như thế nào?
Meta sử dụng hệ thống mô hình học sâu tương tự như Transformer (được dùng trong ChatGPT, Google Translate...), áp dụng vào chuỗi hành vi người dùng:
- Mỗi hành động trên nền tảng sẽ tạo thành một phần tử trong chuỗi thời gian.
- Hệ thống sẽ học được ý định, ngữ cảnh, và dự đoán chính xác hành vi tiếp theo.
- Sequence Learning giúp cải thiện cả đề xuất quảng cáo và hiệu suất chiến dịch.
7 chiến lược tối ưu Facebook Ads theo Sequence Learning
Các bước quan trọng để nhà quảng cáo thích nghi và tận dụng tối đa hệ thống mới:
1. Tối ưu hành trình người dùng – không chỉ target đặc trưng
Xây dựng chuỗi hành vi rõ ràng: từ tiếp cận nội dung → nhấp landing → chuyển đổi → remarketing.
Hành vi phải có thứ tự mạch lạc để AI học được.
2. Thiết lập Conversion API chuẩn chỉnh
Gửi các sự kiện chi tiết: ViewContent, AddToCart, Purchase... kèm thời gian, ID, dữ liệu người dùng.
Tránh gửi trễ, thiếu event_time vì điều này làm sai chuỗi hành vi.
3. Tập trung vào chất lượng sự kiện
Không nên "spam" tracking nhiều sự kiện không liên quan.
Chỉ nên gửi các hành vi phản ánh đúng mục tiêu chuyển đổi.
4. Đầu tư vào creative định hướng hành vi
Nội dung nên theo logic rõ ràng: gây chú ý → cung cấp giá trị → khơi gợi hành động → dẫn dắt chuyển đổi.
Creative không chỉ đẹp, mà phải dẫn đường cho hành vi.
5. Tracking cả các hành vi nhỏ
Các sự kiện như scroll, time_on_page, video_view_%… giúp Meta “đọc” chuỗi hành vi chính xác hơn.
Dùng để remarketing theo logic: Ai đã xem sản phẩm A → vào B → quay lại A → thoát?
6. Thử nghiệm target rộng (Broad Audience)
Sequence Learning giúp AI học và lọc hành vi chính xác, nên đôi khi target rộng hiệu quả hơn.
Quan trọng là phải tracking dữ liệu hành vi đầy đủ.
7. Đo lường theo hành trình – không theo điểm gãy
Đừng chỉ nhìn CTR hay CPA tức thời.
Hãy phân tích chuỗi hành vi tích lũy: click → xem sản phẩm → quay lại → mua hàng sau 1 ngày.
Kết luận: Quảng cáo Facebook đã bước sang thời kỳ "hiểu bạn như con người"
Meta không chỉ cải tiến thuật toán – họ đang tái định nghĩa cách máy hiểu con người. Sequence Learning mở ra một tương lai nơi hệ thống không chỉ “biết bạn là ai” mà còn biết bạn đã và sẽ làm gì theo logic thời gian.Hashtag: #marketing ,#metaai ,