MoreLogin
Пользователь
- Регистрация
- 06.11.24
- Сообщения
- 69
- Реакции
- 1
Зачем Meta нужны прокачанные ИИ-модели, и как они меняют подход к рекламе?
Meta продолжает трансформировать рекламную экосистему с помощью искусственного интеллекта. Сегодня весь стек Meta Ads уже активно работает на основе нескольких мощных моделей, которые буквально "угадывают" поведение пользователя, подстраивают рекламу под контекст и даже способны вытащить "серый" креатив на нужный уровень открутки.
Разбираемся, что стоит за модными названиями GEM, Lattice, Andromeda и Sequence Learning — и как это можно использовать в своей работе.
Meta GEM — генеративный мозг персонализированной рекламы
GEM (Generative Ads Recommendation Model) — это интеллектуальная система от Meta, созданная для того, чтобы в реальном времени прогнозировать, какие объявления будут максимально уместными для конкретного пользователя. Она обучена на огромных объемах поведенческих данных и знает о пользователях почти всё: чем они интересуются, что искали, на что кликали, где задерживались дольше обычного.
Представь себе, что у Facebook есть личный AI-библиотекарь, который мгновенно пробегается по всей рекламной библиотеке и выдает ровно то, что сейчас будет релевантно конкретному человеку. Даже если креатив слабый, GEM может подтянуть его эффективность, если он попадает в точку интересов пользователя.
Что это даёт рекламодателю?
Если ты не можешь (или не хочешь) делать гениальный крео — ничего страшного. Главное, чтобы оно попадало в поведенческий паттерн нужной аудитории. GEM сделает остальное: найдет подходящий момент, нужного человека и "вынесет" ему баннер так, что тот кликнет.
Meta Lattice — единый центр принятия решений
Раньше в Meta существовали десятки отдельных моделей ИИ: под клики, под лиды, под Reels, под ленту — каждая работала в изоляции. Сейчас их объединили в единую мегамодель — Meta Lattice. Это как если бы раньше у тебя было 10 книг на разных языках, а теперь одна большая энциклопедия со сквозным смыслом.
Теперь Meta не просто "видит", что делает пользователь в моменте. Она собирает единый путь, объединяя поведение на всех уровнях: от просмотра Reels до переходов по ссылкам и покупок.
С внедрением своей модели Lattice, компания построила единый интеллектуальный движок, который объединяет поведение пользователя со всех точек касания: Facebook, Instagram, Reels, сайты с пикселем, приложения с SDK, рекламные кампании и т.д.
И вот тут возникает важный вопрос: а можно ли в эту систему “не вписаться” намеренно? Или точнее — обмануть её, используя антидетект-браузер MoreLogin?
Где пересекаются Meta Lattice и антидетект браузер MoreLogin?
И вот здесь становится интересно. С одной стороны:
Стабильный отпечаток, чистый IP, поведенческое соответствие — всё это позволяет войти в экосистему Meta как “новый, реальный юзер”, что особенно важно для запуска новых аккаунтов.
Что это значит для нас?
Если ты льешь трафик на оффер и делаешь это стабильно, с понятной стратегией — алгоритм начнет понимать твоего пользователя и помогать тебе масштабироваться. Главное — не прыгать с темы на тему, не переключаться с оффера на оффер каждые два дня.
Andromeda — умный движок подбора креативов
В 2024 Meta представили Andromeda — мощную систему, построенную на новых NVIDIA-чипах. Это позволило использовать в тысячи раз более сложные алгоритмы для подбора визуального контента под конкретного пользователя.
Если раньше алгоритм знал, что человек интересуется обувью, то теперь он понимает, какая именно модель кроссовок ему нравится, какой стиль и в каком контексте.
Что важно?
А ещё — автоматизация. Advantage+ creatives, DCO, пакетные загрузки креативов — всё это сегодня не просто полезно, а необходимо.
Sequence Learning — понимание пути пользователя
Sequence Learning — это система, которая не просто фиксирует конверсию, а анализирует весь поведенческий маршрут: от первого контакта до финального действия. Система отслеживает, что человек делал до и после показа рекламы, и подбирает контент под текущую фазу его “цифрового путешествия”.
Например, если пользователь искал жильё в Альпах — алгоритм не будет бесконечно показывать отели. Он предложит ему лыжное снаряжение, страховку, ски-пассы — всё, что логично дополняет его поведение.
Что нам с этого?
Это шикарный инструмент для длинных воронок. Алгоритм теперь "знает", что важны не только финальные депозиты, но и промежуточные шаги: регистрации, клики, лайки. Но, если вы ориентируетесь только на жёсткий ROI — нужно следить, чтобы Meta не уводила кампанию в "ознакомительную" фазу надолго.
Почему иногда странные креативы работают, а “логичные” — нет?
Алгоритмы Meta не оценивают баннер по тому, как он нравится тебе — они сравнивают поведенческий паттерн юзера с миллионами других и делают ставку на вероятность вовлечения. Поэтому неожиданные связки (картинка + оффер + текст) могут “выстрелить”, если в них есть что-то знакомое для мозга пользователя.
Иногда выигрывает не тот креатив, который “красивый” или “логичный”, а тот, что задел нейронку юзера — цветом, эмоцией, интонацией. Алгоритмы Meta не оценивают, насколько ты постарался — они просто считают вероятность клика. И если странный креатив попадает в нужный поведенческий паттерн — он будет работать.
Так что следующий раз, когда тебе захочется отбросить “неподходящую” идею — вспомни, что странность может быть твоим главным преимуществом.
Вывод
Meta идёт в сторону полной автоматизации: всё больше решений принимает ИИ, и всё меньше — человек. Твоя задача теперь — не просто крутить объявления, а понимать, как работает эта новая система, и использовать её силу в свою пользу:
Meta продолжает трансформировать рекламную экосистему с помощью искусственного интеллекта. Сегодня весь стек Meta Ads уже активно работает на основе нескольких мощных моделей, которые буквально "угадывают" поведение пользователя, подстраивают рекламу под контекст и даже способны вытащить "серый" креатив на нужный уровень открутки.
Разбираемся, что стоит за модными названиями GEM, Lattice, Andromeda и Sequence Learning — и как это можно использовать в своей работе.
Meta GEM — генеративный мозг персонализированной рекламы
GEM (Generative Ads Recommendation Model) — это интеллектуальная система от Meta, созданная для того, чтобы в реальном времени прогнозировать, какие объявления будут максимально уместными для конкретного пользователя. Она обучена на огромных объемах поведенческих данных и знает о пользователях почти всё: чем они интересуются, что искали, на что кликали, где задерживались дольше обычного.
Представь себе, что у Facebook есть личный AI-библиотекарь, который мгновенно пробегается по всей рекламной библиотеке и выдает ровно то, что сейчас будет релевантно конкретному человеку. Даже если креатив слабый, GEM может подтянуть его эффективность, если он попадает в точку интересов пользователя.
Что это даёт рекламодателю?
Если ты не можешь (или не хочешь) делать гениальный крео — ничего страшного. Главное, чтобы оно попадало в поведенческий паттерн нужной аудитории. GEM сделает остальное: найдет подходящий момент, нужного человека и "вынесет" ему баннер так, что тот кликнет.
Meta Lattice — единый центр принятия решений
Раньше в Meta существовали десятки отдельных моделей ИИ: под клики, под лиды, под Reels, под ленту — каждая работала в изоляции. Сейчас их объединили в единую мегамодель — Meta Lattice. Это как если бы раньше у тебя было 10 книг на разных языках, а теперь одна большая энциклопедия со сквозным смыслом.
Теперь Meta не просто "видит", что делает пользователь в моменте. Она собирает единый путь, объединяя поведение на всех уровнях: от просмотра Reels до переходов по ссылкам и покупок.
С внедрением своей модели Lattice, компания построила единый интеллектуальный движок, который объединяет поведение пользователя со всех точек касания: Facebook, Instagram, Reels, сайты с пикселем, приложения с SDK, рекламные кампании и т.д.
И вот тут возникает важный вопрос: а можно ли в эту систему “не вписаться” намеренно? Или точнее — обмануть её, используя антидетект-браузер MoreLogin?
Где пересекаются Meta Lattice и антидетект браузер MoreLogin?
И вот здесь становится интересно. С одной стороны:
- Lattice строит поведенческий профиль, сопоставляя множество факторов (от IP до глубины скролла).
- С другой — антидетект-браузер пытается создать “нового” человека, которого алгоритм раньше не знал.
- Ты хочешь, чтобы аккаунт выглядел как живой пользователь.
- Meta хочет понять, действительно ли это один и тот же человек, просто "переодетый".
Стабильный отпечаток, чистый IP, поведенческое соответствие — всё это позволяет войти в экосистему Meta как “новый, реальный юзер”, что особенно важно для запуска новых аккаунтов.
Что это значит для нас?
Если ты льешь трафик на оффер и делаешь это стабильно, с понятной стратегией — алгоритм начнет понимать твоего пользователя и помогать тебе масштабироваться. Главное — не прыгать с темы на тему, не переключаться с оффера на оффер каждые два дня.
Andromeda — умный движок подбора креативов
В 2024 Meta представили Andromeda — мощную систему, построенную на новых NVIDIA-чипах. Это позволило использовать в тысячи раз более сложные алгоритмы для подбора визуального контента под конкретного пользователя.
Если раньше алгоритм знал, что человек интересуется обувью, то теперь он понимает, какая именно модель кроссовок ему нравится, какой стиль и в каком контексте.
Что важно?
- Один креатив — это мало.
- Алгоритму нужно из чего выбирать.
- Вариативность = эффективность.
А ещё — автоматизация. Advantage+ creatives, DCO, пакетные загрузки креативов — всё это сегодня не просто полезно, а необходимо.
Sequence Learning — понимание пути пользователя
Sequence Learning — это система, которая не просто фиксирует конверсию, а анализирует весь поведенческий маршрут: от первого контакта до финального действия. Система отслеживает, что человек делал до и после показа рекламы, и подбирает контент под текущую фазу его “цифрового путешествия”.
Например, если пользователь искал жильё в Альпах — алгоритм не будет бесконечно показывать отели. Он предложит ему лыжное снаряжение, страховку, ски-пассы — всё, что логично дополняет его поведение.
Что нам с этого?
Это шикарный инструмент для длинных воронок. Алгоритм теперь "знает", что важны не только финальные депозиты, но и промежуточные шаги: регистрации, клики, лайки. Но, если вы ориентируетесь только на жёсткий ROI — нужно следить, чтобы Meta не уводила кампанию в "ознакомительную" фазу надолго.
Почему иногда странные креативы работают, а “логичные” — нет?
Алгоритмы Meta не оценивают баннер по тому, как он нравится тебе — они сравнивают поведенческий паттерн юзера с миллионами других и делают ставку на вероятность вовлечения. Поэтому неожиданные связки (картинка + оффер + текст) могут “выстрелить”, если в них есть что-то знакомое для мозга пользователя.
Иногда выигрывает не тот креатив, который “красивый” или “логичный”, а тот, что задел нейронку юзера — цветом, эмоцией, интонацией. Алгоритмы Meta не оценивают, насколько ты постарался — они просто считают вероятность клика. И если странный креатив попадает в нужный поведенческий паттерн — он будет работать.
Так что следующий раз, когда тебе захочется отбросить “неподходящую” идею — вспомни, что странность может быть твоим главным преимуществом.
Вывод
Meta идёт в сторону полной автоматизации: всё больше решений принимает ИИ, и всё меньше — человек. Твоя задача теперь — не просто крутить объявления, а понимать, как работает эта новая система, и использовать её силу в свою пользу:
- Да, алгоритмы вытянут слабый креатив — если он в нужном паттерне
- Да, можно масштабироваться — если делаешь это в рамках понятной стратегии
- Да, вариативность рулит — если ты готов готовить пачки креативов
- Нет, хаотичный подход не зайдёт — ИИ любит последовательность
