Meta详细介绍了AI在广告系统中的巨大价值，他们是如何改进提升了广告效果，你现在应该开始调整广告投放思维，信任并使用Advantage+等AI广告工具。
AI为用户的广告业务带来了更好的结果，广告工具，广告基础设施和排名系统协调工作，使广告更具相关性、有效性和个性化。
1、Meta GEM
生成式广告推荐模型 （GEM） 是一种强大的新型机器学习模型，可优化广告产品的结果，从而改善广告效果。GEM 使广告系统能够快速处理大量数据，以提供高度相关和个性化的广告，并实现了推荐系统的范式转变。
通俗解释：
GEM拥有一个超级大脑，可以在几秒钟内阅读整个图书馆的书籍，理解所有角色之间的关系，记住每一个细节，并将这些细节联系起来，以理解一个人在所有类型的活动中经历的事件顺序。
GEM能对数万亿条信息进行编目、分析和连接，使其非常智能和有效。GEM使得Meta的推荐系统可以从大量数据中学习，识别微妙的模式，并在正确的时间以低延迟向正确的人提供最相关的广告。
2、Meta Lattice
Meta Lattice 是广告排名架构，它能够将学习成果推广到各个广告活动目标和平台，而不是过去针对单个目标和平台进行优化的大量小型广告模型。这不仅因为我们运营的模型更少而提高了效率，而且还提高了广告效果。
通俗解释：
过去，我们有许多小型图书馆，每个图书馆都致力于历史或艺术等特定主题。每个图书馆都有自己的一套书籍和图书馆员。
Meta Lattice将所有这些小型图书馆组合成一个库，连接了来自所有学科的信息，可以帮助人们更快地找到更好的信息。在广告领域，这意味着我们可以使用一个强大的系统来改进广告向用户展示的方式，使其更具相关性和有效性。
3、Meta Andromeda
利用机器学习的强大功能来预测人们会觉得哪些广告最有趣。这有助于用户了解他们感兴趣的业务或商品，同时帮助广告主实现他们的目标，例如提高品牌知名度、获取新顾客和推动销售。
检索是我们多阶段广告推荐系统的第一步。此阶段的任务是从数千万个候选广告中选择数千个相关候选广告。在接下来的阶段中，更大、更复杂的排名模型会预测人员和广告主价值，以确定要向该人员展示的最终广告集。
4、Sequence Learning
Sequence Learning序列学习使广告系统能够考虑用户在看到广告之前和之后采取的动作顺序。可以更深入地了解用户的购买过程，从而在合适的时间投放更加个性化和相关性更高的广告。序列模型学习技术通过更深入地了解转化模式来更好地推断广告序列，从而优化未来的购买转化。
通俗解释：
例如，以前使用传统的聚合数据模型时，如果用户在一个滑雪胜地广告上完成转化，他们可能会继续看到其他滑雪胜地广告。随着我们最近对广告学习模式的改变，用户在购买滑雪场客房后会看到滑雪设备、缆车票或滑雪行李的广告，从而为购买旅程提供更相关的个性化广告。
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