今天，我们不会重温 Facebook 广告拍卖系统的运作方式——这在其他地方已经得到广泛报道。相反，我们将从 Meta 直接分享的最新洞察中进行分析，并从以绩效为导向的联盟营销人员的角度进行评估。
理解这些内容的最佳方式是批判性地阅读，并立即思考其对您自己的广告系列的影响。下文将分析目前支持 Meta 广告引擎的四个人工智能驱动系统。理解这些系统可能决定是能够盈利地扩大规模，还是损失全部预算。
Meta GEM：广告相关性
Meta GEM（生成式广告推荐模型）基于海量数据集进行训练，并持续实时分析用户行为。其目标是提供及时、情境感知且与用户个人相关的广告。您
可以将其视为 Facebook 内部的 AI 管理员——它可以快速读取整个存档，记住用户搜索了哪些内容、他们在哪里停留以及他们浏览了哪些内容。基于此，它会为每个用户选择最合适的广告。Meta
的目标很明确：最大限度地减少广告跳过，最大限度地提高用户参与度。有趣的是，如果创意效果较差，GEM 甚至可以给予它们第二次机会——前提是它们能够与受众的行为模式产生共鸣。
关键点：您并不一定需要完美无缺的创意。重要的是要与受众的动机和行为保持一致。关注相关性、清晰度和时机。如果效果不佳，很可能是广告没有抓住规律——而不是创意本身质量低劣。
Meta Lattice：跨活动目标的
此前，Meta 使用各自独立的 AI 模型来衡量不同的结果——转化率、应用安装量、Reels 浏览量等等。每个模型都独立运作，依赖各自有限的数据集。Lattice
改变了这一现状。Meta 将所有这些模型整合成一个统一的模型。现在，无论您的广告活动目标是什么，它都会被输入到一个统一的学习系统中。AI 会跨平台、跨格式追踪用户行为，构建用户旅程的全貌。
打个比方：您不再需要几个小型数据库，而是拥有一个互联的系统，可以识别更深层次的行为关联。据 Meta 称，这种架构已使广告效果提升 12%，转化率提升高达 6%。
这对营销人员来说意味着：持续的广告活动收益最大。如果您坚持清晰的方案、结构化的策略和稳定的投放，系统会随着时间的推移不断优化，最终对您有利。Lattice 更看重长期一致性，而非短期实验。
Meta Andromeda：创意匹配
2024年，Meta 部署了 Andromeda 模型——一款基于先进 NVIDIA 芯片运行的模型。此次升级使 Meta 能够使用更先进的算法将广告素材与用户匹配。
简而言之，该系统从理解一般偏好（例如“对运动鞋感兴趣”）发展到识别特定品味（例如“极简主义、白色网眼低帮鞋”）。其结果是，Advantage+ 和 GenAI 等自动化创意工具的广告质量和效率得到了显著提升。
这在实践中意味着：
单一的创意素材已远远不够。当算法能够从多种格式、风格和语调中进行选择时，其效果会更佳。信息、视觉效果、角度、情感和结构的变化至关重要。
自动化是您的盟友。利用 Advantage+ 创意素材、动态内容设置，并上传多样化的视觉素材。数据集越广泛，算法的性能就越强。
然而，真正的优势体现在大规模的白帽营销活动中。规模较小或非传统的广告主可能无法从这些模式中获得同样的收益。
序列学习：基于记忆的广告优化
序列学习是 Meta 的行为建模方法，它不仅考虑转化率，还考虑用户互动的完整时间线。它识别用户在决策过程中的阶段，并选择反映该阶段的广告。
过去，浏览阿尔卑斯山酒店的用户可能会无限期地看到酒店广告。现在，Meta 的系统可以根据逻辑顺序调整策略——展示滑雪装备、旅行通行证或冬季服装。这是基于人类思维的情境化再营销。
这对联盟营销人员来说意味着：序列学习非常适合长且多步骤的漏斗。该算法重视软互动——例如点击或注册——而不仅仅是购买。但是，如果您的 KPI 是直接存款或交易，那么除非它是更广泛的培育策略的一部分，否则此模型可能带来的好处有限。
Meta 正积极重塑其围绕人工智能的广告生态系统。凭借 GEM、Lattice、Andromeda 和 Sequence Learning 等创新技术，该平台正朝着可扩展的自动化方向发展，从而提升定位精度、广告相关性和用户体验。
手动控制正在逐渐消失。未来属于那些了解这些人工智能系统如何运作并构建与之协调一致的广告活动的人。虽然传统方法可能仍然有其用武之地，但如今保持竞争力意味着要适应平台的思维方式——而不仅仅是我们过去的广告投放方式。
