Meta je objavila novi uvid u to kako njeni AI sistemi menjaju način targetiranja oglasa i zašto sve više oglašivača beleži bolje rezultate čak i kada ne koriste komplikovane ručne postavke kampanja. U centru priče je njihov novi model pod nazivom GEM i ideja da se preporuke oglasa tretiraju isto kao veliki jezički modeli, uz obradu ogromne količine podataka na hiljadama GPU sistema.
Rezultat je jednostavan za oglašivače, više relevantnih oglasa i više konverzija. Tehnologija iza toga, vrlo komplikovana.
Šta je GEM i zašto je Meta toliko ponosna na njega
Meta svoj novi sistem opisuje kao Generative Ads Recommendation Model (GEM), najnapredniji foundation model za oglase koji koristi paradigmu velikih jezičkih modela i trenira se na hiljadama GPU jedinica. Po njihovim tvrdnjama, radi se o najvećem modelu za preporučivanje oglasa u industriji.
Važno je naglasiti da Meta već godinama koristi napredne algoritme za preporuke i mašinsko učenje kako bi pogodila korisnička interesovanja. Razlika je u tome što sada:
- sistem radi na znatno većoj skali
- koristi arhitekturu inspirisanu LLM modelima
- i postaje centralni sloj koji napaja sve oglasne proizvode, od klasičnog feeda do automatizovanih Advantage+ kampanja.
Meta tvrdi da je GEM doneo paradigmatsku promenu u načinu na koji njihov sistem uparuje ciljeve korisnika i oglašivača na svim nivoima levka, od podizanja svesti do konverzija.
Kako tačno GEM uči šta da prikaže kome
GEM ne gleda samo oglase, već i ponašanje korisnika u širem smislu. Model se trenira na:
- sadržaju oglasa
- podacima o angažovanju na oglasima
- ali i na organskim interakcijama korisnika.
Iz tih podataka izvlače se dve grupe signala:
- sekvencijalne karakteristike kao što su istorija aktivnosti, prethodni klikovi i interakcije
- nensekvencijalne karakteristike poput demografije, lokacije, formata oglasa ili reprezentacije kreacije.
Na svaku grupu primenjuju se prilagođeni attention mehanizmi, uz mogućnost da model uči odnose između različitih tipova signala. Ideja je da se poveća preciznost i bolje iskoristi ogromna količina podataka koju Meta svakodnevno prikuplja.
Prema internim podacima kompanije, novi pristup donosi:
- do 4 puta veću efikasnost u poboljšanju performansi oglasa u odnosu na prethodne modele
- 2 puta bolji prenos znanja između različitih modela u oglasnom ekosistemu
- brže treniranje i lakše skaliranje performansi zahvaljujući unapređenoj infrastrukturi.
U praksi, to znači da sistem brže uči šta funkcioniše, bolje generalizuje između različitih tipova kampanja i efikasnije troši računske resurse.
Lattice, Andromeda i Advantage+: Kako se sve uklapa?
GEM nije jedini deo slagalice. Meta navodi da ovaj model radi zajedno sa još dva ključna sistema:
- Lattice je svojevrsna oglasna biblioteka, zadužena za rangiranje oglasa i odabir optimalnog prikaza za svaki oglasni slot.
- Andromeda je model za personalizaciju, koji pokušava da razume preferencije svakog korisnika na osnovu istorije angažovanja i interesa.
Kombinacija ovih sistema i novog GEM modela omogućava Meti da obradi ogromnu količinu signala i pronađe oglas koji je najrelevantniji za konkretnog korisnika u tom trenutku.
Za oglašivače, sve ovo se najvidljivije oseća kroz AI opcije kao što su Advantage+ kampanje, gde se veliki deo posla prepušta samoj platformi. Meta već otvoreno govori o viziji u kojoj će sistem:
- generisati kreativna rešenja
- sam birati targetiranje
- optimizovati budžet i bidding
dok od oglašivača očekuje praktično samo URL proizvoda i osnovne poslovne ciljeve.
Šta ovo znači za oglašivače i korisnike?
Za oglašivače, poruka je jasna, Meta želi da se veruje AI sistemu više nego manuelnim podešavanjima. Interni podaci kompanije govore da oni koji koriste AI pogonjene opcije targetiranja u proseku vide bolje performanse, jer sistem pronalazi kupce koje bi ručno targetiranje lako propustilo.
Za korisnike, ovo znači još personalizovanije oglase i osećaj da im se sve više prikazuje sadržaj koji ih zaista zanima. Istovremeno, otvara se i stara dilema oko količine podataka koje je jedna platforma poput Mete u stanju da iskoristi za modelovanje ponašanja tri milijarde ljudi.
Ipak, u trenutnom tržišnom okruženju, upravo ta skala se posmatra kao velika konkurentska prednost. Dok odgovor mašina u pretrazi sve više preuzima posao tradicionalnog „otvorenog weba“, Meta pokušava da pokaže da njeni AI sistemi za oglase mogu da pruže stabilne, merljive rezultate u svetu u kome se signali brzo menjaju, a kolačići nestaju.
Za brendove i performance oglašivače, poruka je prilično pragmatična, vredi testirati Advantage+ i druge AI funkcije i uporediti ih sa klasičnim ručnim pristupom. Meta je uverena da će mašine dugoročno donositi bolje rezultate od ljudi.
