近日，Meta公司公布了其最新AI广告投放系统的重要进展。基于生成式广告推荐模型（GEM）的新系统，正在通过增强的兴趣匹配能力为广告主带来更出色的投放效果。
越来越多的广告合作伙伴反馈，AI驱动的广告投放帮助他们找到了原本可能错失的潜在客户。Meta在最新技术概述中详细介绍了其系统运作机制，以及如何通过持续优化提升所有广告产品的整体表现。
Meta官方表示：”GEM模型是我们最先进的广告基础模型，采用大语言模型的设计理念，在数千个GPU上进行训练。这是行业内最大的推荐系统基础模型，其训练规模堪比大型语言模型。”
实际上，Meta多年来一直在使用先进的机器学习技术进行广告投放。凭借其庞大的用户兴趣和互动数据，Meta能够更准确地识别用户偏好并展示相关广告。在最新AI工具浪潮兴起之前，该公司就已采用基于大语言模型的方法进行广告定向多年。
值得注意的是，Meta曾因基于30亿用户数据进行心理特征定向而受到批评，包括用户点赞的页面、社交关系、兴趣特征等。但在”AI”的大旗下，这些做法不仅被广泛接受，Meta的数据优势更被视为核心竞争力。
GEM模型通过”模型扩展与先进架构、知识迁移的后训练技术，以及支持可扩展性的增强训练基础设施”实现了定向系统的重大进步。Meta强调，这些创新有效提升了广告表现，促进了广告模型间的知识共享，并优化了数千个GPU的训练效率。
在具体性能表现上，Meta表示更新后的系统：
- 在相同数据和计算量下，广告效果提升效率达到原始推荐排名模型的4倍
- 知识迁移效率提升2倍，有助于优化整体广告表现
- 基于更大计算能力实现更快速度和更高效率
GEM系统与Meta的”Lattice”架构和”Andromeda”模型协同工作，共同优化广告投放效果。Lattice作为”广告库”负责广告排名，确保每个广告活动获得最佳展示位置；Andromeda则是个性化模型，基于每个用户的互动历史和兴趣确保广告相关性。
随着这些系统的不断完善，Meta甚至计划最终实现全自动广告创建流程。广告主只需输入产品网址，系统就能自动完成广告创建、定向优化和预算管理。
考虑到Meta在这方面的技术实力，通过Advantage+尝试其不断进化的AI广告选项，或许能带来意想不到的投放效果。
