메타, 통합 생성형 광고 모델 GEM 공개
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메타는 광고 추천을 통합한 GEM이 전환 18.9%·클릭률 12%를 개선했다고 자체 발표했다.
메타가 페이스북·인스타그램·릴스 등 광고 영역별로 나뉘어 있던 추천 시스템을 하나로 통합한 2026년형 생성형 광고 모델 GEM(Generative Ads Model)을 공개했다. 메타 엔지니어링은 GEM이 모든 광고 플랫폼의 데이터와 신호를 함께 학습해 인지도부터 전환까지 광고 추천을 최적화한다고 밝혔다.
메타가 제시한 자체 측정치에 따르면 GEM은 전체 광고 영역과 목표에서 전환을 18.9%, 광고 클릭률(CTR)을 12% 개선했다. 지난 1년간 표적 이용자 기준 전환 상승분은 페이스북 5.8%, 인스타그램 4.1%, 외부 사이트 전환 1.6%였다.
확장의 핵심은 최신 GPU와 공동 설계한 LLM형 아키텍처 쿤룬(Kunlun)이다. 이전 GEM보다 모델 복잡도를 2.5배 높이고 긴 이용자 활동 이력을 학습하면서, 대규모 사전학습에서 거대언어모델과 비슷한 확장 법칙을 관찰했다는 설명이다. 실시간 제공 비용과 지연 문제는 후처리 기술 루프FM(LoopFM)과 탄력적 사전 계산 기술 솔라리스(Solaris)로 보완했다. 메타는 루프FM이 이전 버전에 배치된 지식 증류와 함께 추가 연산이나 지연 없이 지능 전달량을 두 배로 늘렸다고 주장했다. 다만 공개된 수치는 메타의 자체 발표이며, 외부 검증 결과는 제시되지 않았다.
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출처
- Meta’s Generative Ads Model (GEM): Scaling the Central Model and Compute Engine for Frontier Ads AI — Meta Engineering · 자료: 2026. 10. 14.
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