Meta hat neue Einblicke in die Weiterentwicklung seiner KI-gestützten Werbesysteme gegeben. Mit den Modellen GEM, Lattice und Andromeda will der Konzern die Relevanz und Effizienz von Anzeigen deutlich steigern. Werbekunden sollen so bessere Ergebnisse erzielen – mit weniger manuellem Aufwand.

Drei Systeme, ein Ziel: Bessere Anzeigen

Mit dem Generalized Entropy Model (GEM) analysiert Meta riesige Datenmengen, um Nutzungsverhalten besser zu verstehen und Anzeigen zur richtigen Zeit an die passenden Personen auszuspielen. Das System ist bereits breit im Einsatz, etwa bei Meta Reels, wo es die Conversion-Rate um bis zu fünf Prozent gesteigert hat.

Lattice, die neue Ranking-Architektur, ersetzt mehrere kleinere Modelle, indem sie Werbezielsetzungen und Plattformformate zusammenführt. Dies ermöglicht eine umfassendere Auswertung des Nutzerverhaltens entlang der Customer Journey. Laut Meta verbessert Lattice die Anzeigenqualität um bis zu zwölf Prozent.

Andromeda hingegen ist ein vollständig neu entwickeltes System aus Hardware und Software, das eine deutlich höhere Modellkomplexität ermöglicht. Es sorgt für eine präzisere Personalisierung von Anzeigen – beispielsweise durch die Auswahl des individuell passendsten Creatives. Die Qualitätssteigerung wird mit acht Prozent beziffert.

Anzeigen entlang der Nutzerreise

Ein zentrales Element der Weiterentwicklung ist das sogenannte Sequence Learning. Diese Technik berücksichtigt nicht nur Einzelaktionen, sondern ganze Abfolgen von Nutzerverhalten. So wird beispielsweise nach der Buchung eines Skiurlaubs nicht weiter für Skihotels geworben, sondern für passende Ausrüstung oder Liftpässe. Dies soll nicht nur Relevanz, sondern auch die Conversion-Raten steigern – laut Meta um drei Prozent.

Automatisierung rückt stärker in den Fokus

Auch automatisierte Werbelösungen wie Advantage+ profitieren von den KI-Innovationen. Diese Systeme lernen aus echten Nutzerinteraktionen und identifizieren Muster, die sich herkömmlicher Zielgruppenplanung entziehen. Zwar setzen manche Werbetreibende weiterhin auf manuelle Steuerung, doch die neuen Technologien dürften den Trend zur KI-gestützten Automatisierung weiter verstärken.