近日，Meta（facebook）发布了一份关于其广告系统后端AI技术的新说明，详细阐述了其广告系统如何通过人工智能进化，并为广告合作伙伴带来更好的投放效果。
在这份最新的解释性文件中，Meta（facebook）透露，其广告系统目前依靠三套独立的AI驱动功能，在其应用家族中将广告推送给最可能产生共鸣的受众。
这三套系统均基于Meta（facebook）庞大的广告数据库（包括用户互动数据）进行训练，因此能高度精准地把握每位用户的偏好，预测他们在不同应用中最可能感兴趣的内容。
这三大AI系统分别是：
- Meta GEM：该系统分析用户在Meta（facebook）全平台对广告的整体反应，能够识别驱动用户互动与行为的关键关联因素。Meta（facebook）表示：“借助GEM，我们的推荐系统从海量数据中学习，识别细微模式，并以低延迟在正确的时间向对的人提供最相关的广告。”
- Meta Lattice：该系统统筹管理Meta（facebook）平台上可用的各类广告资源，并决定如何向不同用户展示差异化的广告形式和促销活动。这确保了广告主能够获得更广泛的曝光和触及Meta（facebook）整个广告库存的机会。
- Meta Andromeda：该系统专注于学习每位用户的个人偏好，以确保Meta（facebook）的广告系统能够向你展示更具相关性和趣味性的促销信息。
此外，这些系统还由改进后的广告序列逻辑进行统筹，确保用户能在Meta（facebook）的各个应用中看到最相关的一系列广告。
Meta（facebook）举例说明：“例如，在过去传统的聚合数据模型下，如果一位用户点击了某滑雪度假村的广告，他后续可能还会看到其他滑雪度假村的广告。而随着我们广告学习模型的近期更新，当一个人购买了滑雪度假村的房间后，他现在将看到滑雪装备、缆车票或滑雪行李包的广告，从而提供更贴合其购买旅程的个性化广告。”
这些AI驱动的创新技术相结合，显著提升了广告互动率和效果，确保在每位用户的信息流中展示更相关的推广内容。
这意味着，Meta（facebook）的自动化广告解决方案（如Advantage+）在驱动实际效果方面正变得愈发强大。多位广告专家已持续称赞Meta（facebook）AI广告的优势一段时间，对于广告主而言，尝试利用这些工具，并依赖Meta（facebook）不断进化的定向技术来触达目标受众，或许是值得考虑的策略。
这似乎与我们以往的认知有些不同——通常认为，基于对受众的深入理解进行投放，会比完全依赖广告定向机器（这些机器显然也会为平台利益而优化）带来更好效果。但Meta（facebook）的这些AI组件正是在其各应用的实际广告反馈数据上训练的，能够识别与之相关的各种共性和特征。
值得广告主们深思。
