Meta AI升级广告质量暴涨12%！投放秘籍大公开。

Meta在广告排名领域的AI创新：广告主应如何应对？洞察分析

Meta的人工智能技术发展已不再是简单的产品更新，它们正在从根本上重塑广告排名、个性化推荐及投放方式。这些深层次的变革，其影响已在广告账户后端悄然显现：投放效率更高、内容关联性更强、转化率持续提升，以及创意与受众的匹配度更加智能化。

在幕后，Meta通过新一代AI模型，悄然重构了其广告基础设施的核心部分。这些升级并非是那些引人注目的“尝试新功能”类型，而是决定了谁能看到你的广告、何时看到以及系统为何选择该创意的那些“无形杠杆”。

新媒网跨境获悉，对于所有在2025年管理Meta广告的从业者而言，了解这些技术革新及其深远意义至关重要。

一、Meta GEM：驱动广告相关性的“超级大脑”

GEM是什么？
GEM（生成式广告推荐模型）是Meta最新推出的大规模机器学习模型，它在数千个图形处理器（GPU）上进行训练。与Meta此前使用的任何模型相比，GEM能够以更快的速度摄取和解读海量数据。

可以将其理解为广告系统的全新“超级大脑”：它能够读取数万亿个数据点，理解用户行为模式，并在精准的时刻预测并投放最合适的广告。所有这些都以更低的延迟和更高的准确性完成。

对广告主有何意义？
更精准的预测，意味着更高效的广告投放。
更高效的投放，则直接带来更出色的广告表现。
更强的个性化，意味着能吸引到更符合需求的优质流量。

实际表现：
当GEM模型在Meta短视频（Reels）平台上线后，转化率最高提升了5%。目前，Meta已将GEM的应用范围扩展至整个平台。

二、Meta Lattice：从分散到统一的巨型知识库

Lattice是什么？
过去，Meta针对不同的广告目标和展示版位，会采用不同的独立模型进行处理。例如，一个模型用于潜在客户开发，另一个用于促成购买；短视频（Reels）一个模型，信息流（Feed）又一个模型，幕后还有数十个其他模型协同工作。

而Lattice的出现，将所有这些分散的模型整合为一个庞大且相互关联的“知识库”。它不仅能够掌握更广泛的信息，更重要的是，它能理解整个用户旅程中各个环节之间的关联性。

对广告主有何意义？
Lattice意味着广告系统学习的速度更快，视角也更加全面：
减少了模型之间的信息孤岛。
对中下漏斗行为的预测能力显著增强。
对多触点客户旅程的理解更为深入。
在执行广泛的动态创意策略时，投放效率得到显著提升。

实际表现：
广告质量提升约12%，转化率最高增长6%。

新媒网跨境了解到，这可以被视为Meta近年来最重要的后端系统变革之一。

三、Meta Andromeda：幕后的个性化“专属管家”

Andromeda是什么？
Andromeda是Meta基于MTIA和英伟达Grace Hopper芯片构建的全新机器学习硬件管道。简而言之，它极大地提升了Meta在广告检索环节所能使用的模型复杂性。在这一环节，系统需要从数百万条广告中筛选出数千条潜在匹配项。Andromeda使得Meta能够以更高的准确性选择出最合适的创意内容。这就像一位专属管家，他不仅知道你喜欢鞋子，更清楚你度假时会穿红色人字拖，周末则会选择越野跑鞋。

对广告主有何意义？
随着广告主上传的创意变体日益增多，Andromeda在以下方面提供了关键支持：
将最合适的创意匹配给最精准的用户。
更快地展示高度相关的广告。
提升多元化创意库的价值。
以更智能化的方式赋能Advantage+自动化广告产品。

实际表现：
广告质量提升8%。这显著增强了Advantage+智能购物广告（Advantage+ Shopping）、Advantage+应用推广（Advantage+ App Campaigns）以及生成式AI创意（Creative GenAI）的投放效果。

四、Sequence Learning：理解用户旅程的“记忆游戏”

Sequence Learning是什么？
序列学习（Sequence Learning）使Meta能够理解用户在看到广告前后，其一系列动作发生的时间顺序。

它不再将用户的行为视为孤立的事件（例如“点击 → 购买”），而是将其视为一个完整的叙事过程（例如“浏览 → 保存 → 加入购物车 → 研究 → 购买 → 复购”）。

对广告主有何意义？
这是Meta迄今为止最接近理解用户意图和时机的技术。

经典案例：
如果某用户曾预订过一次滑雪度假村的房间，旧模型可能会持续向其展示更多的度假村房间信息。
而新模型则能理解整个旅程：它会转向推荐滑雪装备、缆车票、旅行箱或其他相关配件。

实际表现：
在早期测试中，转化率提升了3%。

随着隐私保护的加强导致可用信号量的减少，基于序列建模的技术变得至关重要。

这些创新对当前媒介购买者意味着什么？

Meta的AI升级揭示了几个关键趋势，广告主应积极顺应：

1. 创意内容的数量与多样性空前重要。
   原因在于，系统现在能够更精准地将创意内容、用户和意图进行匹配。
   因此，实现创意多样化不再仅仅是建议，而是成为了广告投放的“基本功”。

2. 广泛受众定位策略将持续变得更加智能化。
   在Lattice、GEM和Andromeda模型共同赋能广告排名的情况下，即使是广泛的受众，也能在较少人工干预的情况下获得更出色的个性化体验。

3. Advantage+自动化广告产品将持续超越手动控制的投放效果。
   这些后端技术的升级进一步强化了Advantage+智能购物广告、Advantage+应用推广以及Advantage+受众定位产品的表现。

4. 广告账户策略应假定Meta正转变为一个预测性引擎，而非仅仅是反应性引擎。
   这意味着创意、营销方案以及落地页的质量，其重要性将超越那些简单的投放设置和“小技巧”。

5. 第一方数据和购买后信号的价值日益凸显。
   序列学习模型能够更好地奖励那些向系统提供清晰事件数据的广告主。

总结

Meta在人工智能领域的创新并非简单的渐进式调整，它们正在重写广告投放的核心机制。对于广大广告主而言，这意味着：
更强大的广告表现。
更智能的个性化推荐。
更高效的广告支出。
更精准的创意匹配。
以及一个自动化将承担更多繁重工作任务的未来。

新媒网跨境认为，在2025年，在Meta平台上取得成功，将有赖于高质量的创意内容和有吸引力的营销方案，同时结合对Meta AI系统如何评估、排名和投放广告的深入理解。值得欣慰的是，这些升级已全面上线，其早期表现提升的数据已充分证明了其价值。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/meta-ai-boost-ad-quality-up-12pct-secrets.html