Meta: модель GEM для рекламы, конверсии выросли на 5% в Instagram

Рекламная система Meta персонализирует рекламу для людей и стремится максимизировать результат каждого рекламного показа. Ежедневно на платформах происходят миллиарды взаимодействий пользователей с рекламой, но значимые сигналы, такие как клики и конверсии, встречаются редко. Данные разнородны: цели рекламодателей, форматы креативов, сигналы измерения и поведение пользователей в разных каналах показа. Компания поставила задачу построить единую крупную модель, способную обучаться на этих данных и улучшать работу остальных рекламных моделей на Facebook, Instagram и в бизнес-сообщениях.

Generative Ads Recommendation Model (GEM) — фундаментальная модель для рекламных рекомендаций, построенная по принципам, близким к большим языковым моделям. Компания называет её крупнейшей фундаментальной моделью для рекомендательных систем в отрасли. Модель обучается на данных о рекламе и вовлечённости пользователей, в том числе на длинных последовательностях действий, и учитывает особенности разных поверхностей — Facebook, Instagram и бизнес-сообщений. Знания GEM передаются сотням моделей, которые напрямую ранжируют рекламу для пользователей: через дистилляцию знаний, обучение представлений и разделение параметров.

GEM запущена в начале 2025 года. По данным компании, во втором квартале её запуск на Facebook и Instagram дал рост конверсий рекламы на 5% в Instagram и на 3% в ленте Facebook. Для обучения использованы тысячи графических процессоров; новый стек обучения дал 23-кратный рост эффективных вычислений на обучении при 16-кратном росте числа GPU. В третьем квартале улучшения архитектуры удвоили отдачу от добавляемых данных и вычислений. Компания планирует распространить обучение GEM на мультимодальные данные органического контента и рекламы и охватить все основные поверхности Facebook и Instagram.