В инженерном блоге Meta пишут, что модель тренируется на тысячах GPU и лежит в основе рекомендаций рекламы во всех ключевых плейсментах.
Магия чисел
На словах все красиво, но плюсом идут и красивые цифры: утверждается, что GEM уже дал +5% конверсий в Instagram и +3% конверсий в Facebook Feed на уровне всей платформы.
Отдельные маркетинговые и SaaS-разборы подтверждают эти цифры и указывают, что выгоду больше всего увидели e-commerce и high-volume рекламодатели:
«GEM AI model boosts conversions 5% on Instagram, 3% on Facebook Feed» — Dataslayer
«Your campaigns are getting 5% better conversions on average» — Spotlight Social Advertising
Ну а Meta Business в статье про AI-инновации в ранжировании Ads подчеркивает, что GEM — ключевой блок всей AI-архитектуры Ads. То есть по факту ваши кампании в Meta уже работают через эту модель, хотите вы этого или нет.
«AI-мозг» выше всех форматов
Особенно важно, что GEM — это не отдельная «галочка в настройках», а общая модель, которая управляет и Reels, и Feed, и Stories, и Marketplace. Меньше веса у ручного таргета, больше — у сигналов и крео. В разборе от Spotlightsocial говорится, что GEM особо «любит» объявления с высокой вовлеченностью и быстрым сигналом (клики, просмотр до конца, сохранения).
Как приручить дракона
Модель также определяет, кому показать объявление, исходя из огромной истории поведения и конверсий. Короче, он решает многое, но по-прежнему у нас в руках остаются:
- выбор цели,
- качество и структура событий,
- разнообразие креативов,
- воронка после клика.
И если вы отмечаете как «конверсию» все подряд (клик по кнопке, скролл, псевдо-лид), GEM будет с радостью масштабировать именно это: очевидно, неэффективно.
Также в обзорах советуют не закапывать кампании в 100 интересов и микротаргет. Куча узких интересов и сложных аудиторий дают все меньший выигрыш против широкого сигнала. Meta продолжает агрессивно пушить Advantage+ и broad-подход, так что придется строить кампании под GEM, а не против него.
