GEM

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 기술은 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

안드로메다는 후보 광고를 추리는 검색 엔진이다. GEM은 그 뒤에서 순위를 매기는 모델들을 가르치는 기반 모델이다.