Meta广告新大脑GEM，助广告转化率翻倍！

Meta推出了一项名为“生成式广告模型”（Generative Ads Model, 简称GEM）的全新AI“大脑”，旨在革新其广告平台。这项于2025年启动的AI基础模型，通过为每位用户提供更具相关性、更个性化的广告，来提升广告表现及广告主的投资回报率（ROI）。本质上，GEM能够分析Facebook、Instagram以及其他Meta旗下产品中的海量数据，更准确地预测哪些广告（更重要的是，哪些广告序列）能够引起用户的共鸣。新媒网跨境获悉，自2025年初悄然上线以来，Meta报告称GEM已显著提升了广告效果——数据显示，GEM已促使Instagram上的转化率平均增长5%，Facebook动态消息上的转化率平均增长3%。在随后的一个季度中，随着Meta对模型的进一步优化，这些增幅更是翻了一番。

对于广大广告主而言，GEM的到来标志着广告领域正向AI驱动迈进。本文将深入解析GEM的运作机制、它对广告制作流程带来的变革、其赋能的新能力，以及对广告系列表现和策略的深远影响。文章旨在帮助Meta平台上的广告主理解并充分利用GEM的创新，从而取得更优的投放效果。

GEM是什么？为何它如此重要？

GEM（Generative Ads Recommendation Model）是Meta旗下最先进的广告优化模型，堪称其广告投放体系中的一个全新核心AI“大脑”。它基于大规模机器学习原理构建，与大型语言模型（LLM）背后的技术异曲同工，但其应用专注于广告推荐。据Meta工程团队透露，GEM在空前规模下进行了训练（涉及数千个图形处理器和LLM级别的参数），旨在成为Meta广告排名系统的核心。其目的是通过从庞大的用户行为和广告主内容数据集中学习模式，从而提升整个广告平台的相关性和表现。

Meta官方信息强调，GEM具备增强广告相关性和提升投资回报率的能力。作为一款统一模型，GEM能够在Facebook、Instagram、Messenger等多个平台之间共享学习成果，从而在恰当的时机向恰当的用户展示恰当的广告。过去，每一个版位（例如Instagram快拍与Facebook动态消息）都拥有独立的优化模型；如今，GEM打破了这些信息孤岛。例如，如果一名用户倾向于在Instagram上观看视频广告，但在Facebook上会快速划过视频内容，GEM便会学习到这一偏好，并在Instagram上优先向其展示视频内容以获得更好的效果。同时，GEM还会考量用户跨设备、跨时间的完整旅程——何时浏览，何时购买——从而动态调整广告投放。总体而言，Meta将其称之为广告系统的新“中央大脑”，能够提供与用户偏好更匹配、更个性化的广告体验，同时改善广告主的投放成果。

简而言之，GEM之所以重要，是因为它有望在减少人工干预的情况下实现更高的广告表现。它在后台持续微调广告定位和序列，这有助于提高广告主的转化率和广告支出回报。GEM的运作模式与一名经验丰富的媒体采购师在后台进行手动定位和序列调整类似，但其通过算法自动完成优化，极大地提升了效率。

GEM与Meta广告工具的集成

值得注意的是，GEM并非一项需要广告主手动开启的功能——它已深度融入Meta的广告平台。Meta已于2025年第二季度前后，在后台为所有广告主运行GEM，无需额外选择加入。无论每月广告支出是500美元还是50万美元，广告主的Facebook和Instagram广告系列都已受到GEM算法的影响。

在Meta广告管理工具（Ads Manager）中，广告主的工作流程依然熟悉——仍旧创建广告系列、广告组和广告。然而，在底层，GEM正在驱动着竞价和投放决策。如果此前广告主曾限制投放版位或使用非常窄的定位，现在或许应放宽这些限制，让AI有更多空间去“学习”和优化。Meta期望广告主将GEM视为媒体采购师的延伸，在后台以算法方式进行工作。

Meta也更新了其最佳实践建议，推荐在对广告系列进行重大修改前，至少等待7天（此前的建议是3-4天）。这样做的目的是让GEM有充足的时间收集数据并稳定广告表现。

在底层技术层面，Meta的广告技术栈由多个协同工作的AI组件构成。Andromeda是决定具体展示哪个广告的投放引擎，Lattice是一个处理广告排名的庞大模型，而GEM则是为这两者提供洞察的核心智能。例如，Andromeda利用来自GEM的信号来投放最优广告，而Lattice则利用GEM的输出更有效地对广告进行排名。GEM扮演着“中央大脑”的角色，为整个广告网络中的这些系统提供洞察。

GEM与广告管理工具以及智能投放（Advantage+）的集成是无缝的——广告主无需进行任何特殊操作来“启用”它，但应调整其策略以充分利用其优势。

新的AI驱动创意能力

GEM是Meta更广泛地推广生成式AI创意功能的一部分，旨在使广告主更容易制作出高效广告。过去一年中，Meta曾推出多项AI创意增强功能，但在初期推广过程中，部分广告主对其效果反馈不一，系统行为有时超出预期。

然而，如同Meta大多数功能的推出一样，这些工具也将逐步成熟和完善。随着其性能的提升，它们将更好地与GEM协同工作，共同完成核心任务：使广告更具相关性并为每位用户量身定制。通过自动化部分创意流程，Meta使广告主能够快速生成多种广告变体和格式。这极大地促进了测试和个性化，因为GEM（即“大脑”）可以为不同的受众细分或个体匹配最优创意。

Meta的目标是明确的：简化广告制作流程，将AI注入创意层，使广告创意制作更快、更具规模化。

GEM如何改变广告创意和广告系列工作流程

GEM的引入从根本上改变了广告主运营Facebook和Instagram广告系列的方式。过去，在Meta广告平台上取得成功往往需要密集的人工优化——比如细化受众、找到一个“致胜”创意并充分利用它、持续调整预算或复制广告系列以保持领先。随着GEM的出现，许多这类手动微观管理变得不再高效，一套新的投放策略正在浮现。

以下是广告主在工作流程和策略上的主要转变：

从单一广告到多广告序列： 这是一个关键变化——过去，Meta的算法可能只会选择一个表现最好的广告并尽可能多地展示。现在，GEM能够跨越多个广告序列进行优化，精心安排用户从首次曝光到转化的整个旅程。它关注的是“什么顺序的广告通常能促使用户购买”，而非将每个广告孤立看待。这意味着广告主应将广告系列设计为漏斗或叙事序列，而不仅仅是投放单一广告。在实际操作中，广告主应提供多样化的广告素材，供GEM进行轮换，从而为每位用户找到合适的广告序列。例如，一个潜在客户可能首先看到一个引发好奇心的短视频，随后是一个解决产品痛点的广告，接着是展示社交证明或评论的轮播图，最后是一个折扣优惠——GEM将根据系统预测用户所需来决定谁看到什么以及以何种顺序展示。
需要更多创意多样性： 由于GEM正在为不同用户匹配不同的创意（并学习哪些创意对哪些用户有效），广告主需要比以往更庞大的创意库和更多元的视角。有观察表明，广告的“生命周期”现在变得更短——单个广告可能无法像以前那样长时间保持良好表现，因为算法会迅速饱和那些适合单一信息的受众。Meta的系统现在期望广告主提供针对不同类型用户的多重广告概念，以便为合适的细分受众轮换展示新的信息。因此，除了漏斗多样性，广告主还需要确保创意类型丰富多样，例如图片、GIF动图、低成本视频、高制作水准视频以及轮播图等。
减少手动定位的依赖： GEM的优势在于通过其AI为广告找到合适的受众。Meta一直在减少手动定位选项（例如移除许多详细兴趣定位），并鼓励更广泛的定位，而GEM加速了这一趋势。这并不意味着广告主完全不能进行定位，但确实意味着应更多地依赖Meta的AI自动化能力。广告系列的设置可能会变得更简单（更少的广告组，更宽泛的定义），重心将从受众细分转移到创意和信息传递上。
更长的学习阶段和更少的重置： 随着GEM评估更多信号（跨应用且跨时间），它需要足够的数据才能进行优化。频繁的编辑或重置广告系列现在会带来更大的负面影响，因为它们会清除GEM已积累的学习成果。强烈建议广告主避免过去那种“日内交易”广告管理工具的习惯——例如频繁开关广告系列、复制广告组以利用算法漏洞，或每48小时就进行预算突变。相反，广告主应选择一个策略，并让它至少运行一周，以便GEM充分校准。如果在最初几天表现不佳，请克制住重启的冲动；这可能只是AI在测试各种组合。Meta更新后的建议是等待7天以上再进行重大更改，以便GEM有稳定的学习窗口。因此，保持耐心，让算法有时间学习新广告系列。那些持续干预并重置学习过程的广告主，可能无法让AI达到稳定的表现。
关注创意和数据，而非操作技巧： 总体而言，GEM将广告主的工作重心从微观优化转向创意策略和数据质量。我们真正进入了“创意即定位”的时代。因此，广告主应投入更多时间来制作引人入胜、多样化的创意，并为算法提供充足的创意素材，而不是痴迷于手动定位规则。此外，数据完整性对GEM的成功至关重要。确保Meta Pixel或Conversions API设置准确，能够追踪更深层次的漏斗事件（例如添加到购物车、订阅、购买等），而不仅仅是点击或线索。GEM利用这些信号来建模用户旅程。拥有更优质数据（准确的转化事件、线下上传数据、高匹配质量）的品牌，将为GEM提供更多学习素材，从而获得优势。投入时间和资源到创意策略、创意执行和数据完整性上，将在GEM时代获得竞争优势。

拥抱GEM时代

GEM代表了Meta广告平台运作方式的根本性演进。它不仅仅是一次功能更新，而是对广告投放架构的全面重塑。从孤立的版位优化到统一的AI大脑，再到协调Meta整个生态系统中多广告序列的转变，对广告主而言，这带来了深远的影响。

其含义是明确的：在广告管理工具中手动操作和“日内交易”的时代已经结束。在GEM时代取得成功，需要接受一个新现实：耐心和战略性思考胜过战术性的微观管理。那些继续沿用旧有策略——狭窄定位、单一“爆款”创意、频繁重置广告系列——的广告主，将发现自己是在与算法对抗，而非协同工作。

相反，GEM会奖励那些能够提供它所需资源的人：讲述故事的多样化创意资产、描绘客户旅程的干净转化数据，以及让机器学习发挥作用的耐心。广告主在Meta平台上的角色正在从操作者转向策略制定者。当GEM处理谁何时看到什么广告的复杂协调工作时，广告主则专注于机器无法复制的领域——深入理解客户，创作能够引起共鸣的信息，并确保数据基础设施能够捕获有意义的信号。

对于许多广告主而言，这种转变可能会让人感到不适。为了算法优化而放弃细粒度控制，需要信任，尤其考虑到Meta在AI推出过程中曾出现的不确定性和波动性，这种信任并非轻易获得。然而，Meta报告的性能提升以及持续改进的轨迹表明，适应这一趋势至关重要。GEM已经实时运行在所有账户中，无论广告主是否调整其方法，它都在学习和优化。

新媒网跨境认为，那些能够全面拥抱这一转变的广告主将在新的格局中蓬勃发展：他们构建的是创意系统而非单一的“爆款”广告，他们思考的是客户旅程而非孤立的转化，他们以周而不是天来衡量成功。GEM不仅改变了广告的投放方式，也重新定义了高效的Meta广告主。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/meta-ai-gem-doubles-ad-conversion-rates.html