# GEM

> 출처: https://retn.kr/glossary/gem/ · 수정 2026-10-26 · 리텐션 주식회사

**정의:** LLM 방식으로 만든 메타의 대형 광고 추천 기반 모델로, 학습한 지식을 광고 순위를 매기는 여러 모델에 전해 준다.

**다른 이름:** 메타 생성형 광고 추천 모델, Generative Ads Recommendation Model

## 실무에서 뜻하는 것

GEM은 Generative Ads Recommendation Model의 약자다. 광고와 반응 데이터로 학습한 큰 모델이다. GEM은 광고를 직접 고르지 않는다. 대신 실제 서비스에 쓰이는 수백 개의 모델에 학습한 지식을 전한다. Meta 엔지니어링 블로그에 따르면 GEM은 2025년 초부터 Facebook과 Instagram에 적용됐다. Meta는 도입 후 Instagram 광고 전환이 5%, Facebook 피드 광고 전환이 3% 늘었다고 밝혔다. 광고주는 GEM을 직접 설정할 수 없다. 광고주가 바꿀 수 있는 것은 GEM이 배우는 재료, 곧 소재와 전환 신호다.

## 리텐션에서 쓴 예

[시그널 엔지니어링 2.0: CAPI 너머, 메타 알고리즘을 훈련시키는 기술](/blog/meta-signal-engineering/)은 GEM을 소재와 전환 신호를 함께 배우는 모델로 보고 운영 규칙을 세웠다. 같은 앵글의 소재 3개는 신호 1개로, 다른 앵글의 소재 3개는 신호 3개로 센다. 구매 이벤트에 high_aov 같은 태그를 붙이는 방법도 소개한다. 어떤 소재가 객단가 높은 고객을 데려오는지 모델이 배우게 하려는 것이다.

## 헷갈리기 쉬운 것

[[andromeda]]는 후보 광고를 추리는 검색 엔진이다. GEM은 그 뒤에서 순위를 매기는 모델들을 가르치는 기반 모델이다.