Meta масштабировала рекламную ИИ-модель GEM
Meta описала обновление GEM — единой модели для рекомендаций рекламы. По данным компании, система улучшила конверсию и кликабельность на рекламных поверхностях платформы.
13 октября 2026 года Meta опубликовала инженерный материал о развитии Generative Ads Model, или GEM. Компания переводит систему от отдельных оптимизаций для Facebook, Instagram и Reels к одной центральной фундаментальной модели, которая получает сигналы со всех рекламных платформ Meta.
По описанию Meta, GEM совместно работает с задачами верхней и нижней частей рекламной воронки: от повышения осведомлённости до конверсий. Центральная модель одновременно предсказывает клики и конверсии на разных поверхностях, а знания из более насыщенных данными задач помогают решать задачи, где данных о конверсиях меньше.
Компания заявляет, что за последний год GEM обеспечила улучшение конверсии на 18,9% и кликабельности рекламы на 12% на рекламных поверхностях и для целей Meta. Для переноса возможностей крупной модели в пользовательские системы Meta использовала постобучение и обмен вычислениями, чтобы не выполнять полную оценку всех рекламных кандидатов в реальном времени.
В публикации также описаны изменения вычислительной инфраструктуры: архитектура Kunlun, собственные вычислительные ядра и новые способы параллельного обучения на GPU. Meta позиционирует GEM как центральный вычислительный механизм для масштабирования рекомендаций рекламы, а не как отдельную модель для одного приложения.
Почему это важно
Переход к общей модели меняет устройство рекламных рекомендаций Meta: одна система может переносить знания между поверхностями и задачами. Для рекламодателей это, по заявлению компании, связано с улучшением конверсии и кликабельности.
