메타는 진화하는 광고 타겟팅 시스템과 확장되는 AI 처리 용량이 광고주에게 더 나은 결과를 제공하는 방법에 대한 새로운 통찰력을 공유했습니다.
광고주들이 주목하고 있습니다. 점점 더 많은 메타 광고 파트너들이 개선된 성과를 보고하고 있으며, AI 타겟팅이 그들이 놓쳤을 고객을 찾는 데 도움을 주고 있습니다.
새로운 개요에서 메타는 시스템이 어떻게 작동하는지, 그리고 지속적인 개선을 통해 메타의 모든 광고 제공에서 더 넓은 성능 개선을 어떻게 이끌어내고 있는지에 대한 더 많은 통찰력을 제공합니다.
메타에 따르면:
“메타의 가장 발전된 광고 기반 모델인생성형 광고 추천 모델 (GEM)은 LLM 영감을 받은 패러다임에 기반하여 수천 개의 GPU를 통해 훈련된 메타의 가장 큰 추천 시스템(RecSys) 기반 모델입니다. 대규모 언어 모델의 규모로 훈련된 업계 최대의 기반 모델입니다.”
명확히 하자면, 메타는 수년간 광고를 위한 고급 기계 타겟팅을 사용해 왔으며, 방대한 청중 관심사 및 참여 데이터 덕분에 메타는 사용자 관심사를 더 정확하게 식별하고 관련 광고를 표시할 수 있었습니다.
사실, 최신 AI 도구가 시장에 등장하기 전에도 메타는 이미 이 같은 LLM 기반 접근 방식을 타겟팅에 사용해 왔지만, 확장된 데이터 처리의 재구성as “AI” has changed the paradigm around how this is perceived.
본질적으로, 메타는 30억 사용자의 데이터, 그들이 좋아하는 페이지, 연결된 사람들, 관심사, 특성 등을 기반으로 심리적 타겟팅을 촉진한다는 비판을 받았습니다.
하지만 이제 모든 것이 "AI"라는 이름 하에 허용 가능한 관행일 뿐만 아니라, 메타의 데이터는 주요 이점으로 간주됩니다. 이 점을 염두에 두고, 모든 반발을 견뎌낸 후, 왜 저커버그가 AI 분야의 리더로서의 타이틀을 주장하고 싶어하는지 알 수 있습니다.
메타는 최신 GEM 모델이 타겟팅 시스템에서 상당한 진전을 나타낸다고 말합니다,"모델 확장과 고급 아키텍처, 지식 전이를 위한 사후 훈련 기법, 확장성을 지원하는 향상된 훈련 인프라를 사용하여."
“이러한 혁신은 광고 성과를 효율적으로 향상시키고, 광고 모델 함대 전반에 걸쳐 효과적인 지식 공유를 가능하게 하며, 수천 개의 GPU를 훈련에 최적화하여 사용합니다. GEM은 광고 RecSys에서 패러다임 전환을 이끌어내어, 사용자와 광고주의 목표를 공동으로 최적화하여 인지도, 참여도, 전환을 통한 광고 성과를 변혁합니다.”
요약하자면: 더 많은 사람들이 광고를 클릭하고, 더 많은 광고 고객들이 물건을 판매합니다.
성능 세부 사항으로는, 메타는 업데이트된 시스템이 이제:
- 주어진 데이터 및 컴퓨팅 양에서 광고 성과 향상을 4배 더 효율적으로 추진합니다기존 광고 추천 순위 모델보다.
- 지식 전이에서 2배 더 효과적이며, 더 넓은 광고 성과를 최적화하는 데 도움을 줍니다.
- 더 큰 컴퓨팅 용량을 기반으로 더 빠르고 효과적이며, 광고 결과의 더 효과적인 확장을 가능하게 합니다.
“GEM은 광고 콘텐츠와 광고 및 유기적 상호작용에서의 사용자 참여 데이터를 기반으로 훈련됩니다. 이 데이터에서 우리는 활동 기록과 같은 순서 기능과 사용자 및 광고 속성(예: 나이, 위치, 광고 형식, 창작 표현)과 같은 비순서 기능의 두 그룹으로 특징을 분류합니다. 각 그룹에 맞춤형 주의 메커니즘이 독립적으로 적용되며, 교차 기능 학습도 가능하게 합니다. 이 설계는 정확성을 향상시키고 각 주의 블록의 깊이와 폭을 모두 확장하여 이전 세대 모델의 4배 효율성을 제공합니다.”
그래서 메타의 광고 시스템은 이제 더 체계적인 용량을 가지며, 더 많은 정보를 처리하고, 더 많은 상관 데이터를 찾을 수 있게 되어 광고 성과가 향상됩니다.
이는 성능 데이터에서도 반영됩니다.
메타는 이전에 다양한 AI 기반 광고 타겟팅 옵션을 활용하는 광고주들이 눈에 띄게 개선된 광고 성과를 보았다고 공유했으며, 이러한 진화하는 시스템을 사용하여 광고를 생성하고, 타겟팅을 최적화하고, 예산을 관리하는 전체 광고 생성 과정을 자동화할 계획을 공개했습니다.
메타가 광고 시스템이 시간이 지남에 따라 개선된 성과를 이끌어낼 것이라는 신뢰를 얼마나 가지고 있는지 보여줍니다.
메타의 GEM 시스템은 메타의 "래티스" 아키텍처와 "안드로메다" 모델과 함께 작동하여 메타 광고 타겟팅을 최적화하는 데 각자의 역할을 합니다.
- 래티스는 메타가 "광고 라이브러리"라고 부르는 것으로, 광고 순위를 지원하여 각 캠페인에 최적의 배치를 보장합니다
- 안드로메다는 메타의 개인화 모델로, 각 사용자의 참여 기록과 관심사에 기반하여 광고의 관련성을 보장합니다
이 시스템들은 결합하여 메타의 계속 성장하는 기술 스택을 활용하여 각 사용자의 선호도를 더 많이 배우고, 타겟팅을 향상시킵니다.
이는 다시 말해, 메타의 규모에서 많은 데이터 포인트를 처리하는 것을 의미하며, 이는 매우 정확하고 가치 있는 광고 결과로 이어질 수 있습니다.
사실, 2015년으로 거슬러 올라가면, 페이스북은 이미 앱 내 활동을 기반으로 당신에 대해 거의 모든 것을 추론할 수 있는 충분한 데이터를 가지고 있다는 보고가 있었습니다.
이 용량은 최신 AI 모델에 의해 초강력화되어, 전반적으로 더 나은 광고 성과를 이끌어냈습니다.
메타의 이와 같은 역량을 고려하는 것은 흥미로우며, 어드밴티지+를 통해 메타의 진화하는 AI 기반 광고 옵션을 시도해 볼 가치가 있을 수 있습니다.
