Meta przedstawia generację 2026 modelu GEM (Generative Ads Model) – największego foundation modelu dla systemów rekomendacyjnych w reklamach. Zamiast osobnych optymalizacji per domena (Facebook, Instagram, Reels) powstaje jeden centralny model uczący się na danych ze wszystkich platform reklamowych Meta. Według firmy GEM dał dotąd 18,9% wzrostu konwersji i 12% wzrostu CTR na powierzchniach i celach reklamowych, a w ostatnim roku dołożył 5,8% uplift konwersji na Facebooku, 4,1% na Instagramie i 1,6% w konwersjach off-site dla targetowanych użytkowników. Nowa architektura Kunlun, zaprojektowana pod najnowsze GPU, daje 2x większy wzrost wydajności niż poprzednia Interformer przy tym samym skalowaniu obliczeń oraz 2,5x wzrost złożoności modelu. Wiedza z GEM trafia do modeli obsługujących użytkowników dzięki technice post-trainingu LoopFM, która podwaja transfer inteligencji względem poprzedniej destylacji bez dodatkowego kosztu obliczeń i opóźnień. Jeden silnik jednocześnie przewiduje kliknięcia i konwersje na wszystkich powierzchniach – od konwersji off-site po instalacje aplikacji – a wiedza z danych kliknięć wspiera zadania konwersyjne z małą ilością danych. Trening skalowano do 4x większej liczby FLOPs, a wydajność end-to-end podwojono do 20-25% MFU na tysiącach GPU. Dla reklamodawców oznacza to lepsze dopasowanie reklam w całym lejku, od świadomości po konwersję, bez zmian po ich stronie.
Źródło: Meta — oryginalny artykuł ↗
Chcesz wiedzieć, jak ta zmiana wpłynie na Twoją stronę?
Nasz zespół analizuje każdą aktualizację Google w 48h i przekłada ją na konkretne działania dla klientów.
Bezpłatna analiza wpływu