[인사이트] 디지털 마케터가 알아야 할 GEM(Generative Ads Recommendation Model)의 핵심과 성과 최적화 전략

💡이번 콘텐츠는 Meta GEM: The Central Brain Accelerating Ads Recommendation AI Innovation 의 내용을 기반으로 디지털마케터가 알아야할 GEM의 핵심성과 최적화 전략을 구성하였습니다. Meta의 GEM(Generative Ads Recommendation Model)은 사용자 행동 데이터를 시퀀스 모델링으로 분석하여 구매 여정 단계별 타깃팅을 최적화합니다. 또한, 이미지, 텍스트, 비디오 등 멀티모달 데이터를 통합적으로 학습하여 진정한 소재 다양성을 확보하고, 교차 표면 학습을 통해 다양한 지면에서의 사용자 행동을 학습하여 배치 전략을 고도화합니다.GEM 시대 성과 최적화를 위한 5가지 실행 가이드라인은 타깃팅 범위 확대, 소재 전략 다양화, 배치..

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• · 2026. 2. 8.

(한글번역)Meta GEM: The Central Brain Accelerating Ads Recommendation AI Innovation

💡 이글은Engineering at Meta 사이트에 2025년 11월 10일에 게재된 Meta’s Generative Ads Model (GEM): The Central Brain Accelerating Ads Recommendation AI Innovation 콘텐츠를 한글로 번역한 콘텐츠 입니다. Meta의 Generative Ads Recommendation Model (GEM)은 광고 성과와 광고주 ROI를 향상하기 위해 설계된 대규모 Foundation Model입니다. GEM은 확장 가능한 아키텍처, 고도화된 Post-training 기술, 그리고 효율적인 학습 인프라를 활용하여 더욱 관련성 높고 개인화된 광고 경험을 제공합니다. 런칭 이후, GEM은 Instagram과 Facebook에서..

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• · 2026. 2. 8.

시퀀스 러닝: 개인화 광고 추천을 위한 패러다임의 전환 (Sequence learning: A paradigm shift for personalized ads recommendations)

Executive Summary이 문서는 Meta가 개인화 광고 추천 시스템을 기존의 DLRM(Deep Learning Recommendation Models) 방식에서 시퀀스 러닝(Sequence Learning) 기반으로 전환한 기술적 배경과 성과를 다룹니다.문제 정의 (Problem):기존 DLRM은 수작업으로 설계된 피처(Hand-engineered features)에 의존하여, 사용자의 행동 순서(Sequence) 정보를 놓치는 한계가 있었습니다.데이터 집계 과정에서 미세한(Granular) 정보가 손실되고, 중복된 피처로 인해 인프라 비용이 증가했습니다.해결책 (Solution):이벤트 기반 학습 (Event-based Learning): 사용자의 클릭, 전환 등 이벤트에서 직접 데이터를 학습..

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• · 2025. 11. 20.

메타 광고 알고리즘 GEM + Andromeda 최적화 가이드

💡메타 광고 알고리즘 GEM과 Andromeda 활용 시, 최소 5개 이상의 의미론적으로 다양한 소재(5~15개 권장)를 포함하는 것이 중요합니다. Andromeda 업데이트 이후 CTR 증가, CPA 감소 등 성과 지표가 개선되었으며, AI가 의미론적 다양성을 잘 분류할 수 있도록 ‘신호 설계’가 중요해졌습니다.1. 소재 수량 및 최적화 전략메타 광고 알고리즘 GEM과 Andromeda 활용 시, 초기 캠페인 설정에는 최소 5개 이상의 의미론적으로 다양한 소재(P.D.A 프레임워크: 페르소나, 욕구, 인지 단계 등)를 포함하는 것이 필수적입니다. 일반적으로 권장되는 최적의 소재 수는 5~15개이며, 이는 AI가 충분한 탐색(Exploration)을 수행하면서도 예산이 희석되지 않도록 보장합니다. 소재..

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• · 2025. 11. 19.