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Meta、広告ランキングを強化：LLMタグ、GEM、Andromeda
言語モデルが、商品の特徴にもとづいて広告に自動でラベルを付けるようになりました。Metaによると、新しい広告の学習期間が短くなります。広告主側で変更する設定はないとのことです。
Metaは、FacebookやInstagramに表示する広告を2段階で選んでいます。高速なシステム「Andromeda」が、配信対象の数千万件の広告を少数の候補に絞り込み、より大規模なランキングモデルが最終的に選びます。Metaは2026年10月28日、この両方の強化策を説明しました（AdExchanger報道）。新たに加わったGenRecsは、大規模言語モデルを使い、広告のテキストと画像から、スタイル、フィット、色、ブランドなどの商品特性を、共通の語彙ですべての広告にラベル付けします。
新しい広告は、ゼロからのスタートではなくなります。ラベルを手がかりに、すでに成果の出ている商品と照らし合わせられるためです。Metaの広告インフラを統括するマット・スタイナー氏によると、これで学習フェーズが短くなります。学習フェーズとは、広告にどんな人が反応するかをシステムがまだ探っている最初の期間で、なくなるわけではありません。広告主が設定を変える必要はないとも述べています。
PPC Landが要約したエンジニアリングの投稿によると、Andromedaは配信対象の全広告（毎秒10億件超）を、1台のGPUサーバーで処理するようになりました。Metaは、2025年以降のFacebookでのコンバージョンが2.4%増えたのはAndromedaのおかげだとしていますが、比較の基準は示していません。中核のランキングモデルGEMは、1人ひとりの行動履歴を、従来の2倍さかのぼって参照します。スタイナー氏は「ターゲティングの重要性は、時間とともに薄れつつある」と見ています。
MetaのAndromedaの投稿は、同社のクリエイティブツールが数億件の新しい広告を生み出したとしています。AI広告の数字をまとめた一覧には、利用者数に関するMeta自身の公表値を載せており、本日F8を追加しました。第3四半期の広告主は約1000万社で、Metaの最高財務責任者が10月21日に示した数字です。
したがって、広告主がMetaのツールで、すでに配信中の商品広告の新バージョンを作ると、その新しい広告は、成果の出ている広告と商品ラベルを共有します。これが、スタイナー氏の言う学習が速くなるケースです。
