Modelo GEM da Meta: como funciona a entrega de anúncios do Facebook em 2026

Em outubro, a Meta atualizou o GEM, o modelo que decide quem vê cada anúncio no Facebook e no Instagram. Para um media buyer, não é uma notícia abstrata de um blog de engenharia. Ela define como uma campanha deve ser montada agora, quais configurações manuais ainda fazem sentido e por que o criativo importa mais do que a segmentação.

O que é o modelo GEM da Meta?

GEM (Generative Ads Recommendation Model) é o principal modelo de IA de anúncios da Meta, construído sobre os mesmos princípios dos grandes modelos de linguagem. Antes, cada posicionamento (Feed do Facebook, Instagram, Reels, Stories) e cada objetivo tinham o seu próprio modelo. Agora, um único modelo aprende com o comportamento de uma pessoa em todos os apps da Meta ao mesmo tempo: o que ela assiste no Instagram ajuda a prever o que ela vai fazer no Facebook, e vice-versa.

Qual a diferença entre o GEM e o Andromeda?

O Andromeda e o GEM atuam em etapas diferentes da entrega de anúncios. O Andromeda escolhe, entre milhões de anúncios, aqueles que podem servir para uma pessoa, e é o Andromeda que lê o padrão visual de um criativo. Depois, o GEM ranqueia essa pré-seleção e decide o que é exibido primeiro. Em resumo: o Andromeda decide se você entra no jogo, e o GEM decide se você ganha. Falamos dos controles que o Andromeda trouxe em um texto separado: Meta Andromeda em 2026.

O que a Meta diz sobre os resultados

Segundo a própria Meta, no lançamento em 2025 o GEM trouxe um aumento de 5% nas conversões no Instagram e de 3% no Feed do Facebook. Na atualização de outubro de 2026, a empresa relata uma melhora de 18,9% nas conversões e de 12% no CTR em todas as suas superfícies e objetivos. São números da própria Meta, não uma medição independente. Mas a direção é clara: a plataforma está investindo no modelo e espera que os anunciantes não atrapalhem.

Como montar uma campanha para o GEM

Segmentação ampla. Público amplo ou Advantage+ Audience, sem interesses estreitos. O modelo enxerga um histórico longo do usuário e encontra sozinho as pessoas interessadas no anúncio.

Uma estrutura compacta. Menos campanhas e conjuntos de anúncios, mais orçamento em cada um, sem duplicatas desnecessárias. O modelo aprende com sinais, e um orçamento espalhado dá a ele menos dados em cada ponto.

Um sinal de conversão limpo. O pixel junto com a Conversions API, com o valor do evento sendo enviado. Otimize para um evento que chegue a cerca de 50 por semana.

Não mexa na campanha. Dê a ela 2-3 dias na fase de aprendizado e aumente o orçamento em 20-30% por vez. Nós escalamos do mesmo jeito: +20-30% uma vez por dia, no início do dia no fuso horário da conta de anúncios.

Por que o criativo agora é a segmentação?

O GEM combina anúncios com pessoas com base no que o próprio anúncio contém. Por isso, o público é definido menos pelas configurações do conjunto de anúncios e mais pelo que você mostra e como mostra. Criativos que diferem no sentido (outra dor, outra oferta, outro ângulo) abrem públicos diferentes para o modelo. Dez cópias com outra cor de botão não abrem nada. Varie também os formatos: vídeo vertical para Reels, imagens estáticas, carrosséis.

Ainda vale excluir posicionamentos?

Dá, mas o controle manual diminui a cada mês. Algumas contas de anúncios já mostram um aviso de que, em breve, não será mais possível excluir posicionamentos, plataformas e dispositivos no nível do conjunto de anúncios. Além disso, uma caixa de seleção ativada por padrão permite que a Meta gaste até 5% do orçamento em cada posicionamento excluído.

O que resta:

• Controles de posicionamento nas configurações da conta de anúncios. Eles valem para todas as campanhas, e as mudanças em campanhas já rodando podem levar até 48 horas.
• Regras de valor no nível do conjunto de anúncios: o lance em um posicionamento indesejado pode ser reduzido em até 90%.
• Depois de cada duplicação de conjunto de anúncios, confira de novo a caixa dos 5%, porque a cópia às vezes volta as configurações para o padrão.

Lançando uma campanha pela Meta AI

Surgiu em beta um lançamento por texto: você descreve o objetivo, o orçamento e o prazo, e a Meta AI propõe sozinha a estrutura e as configurações. Media buyers que testaram dizem que, com um prompt específico, leva cerca de 10 minutos. Mas um deles teve a conta caindo em checkpoint duas vezes, e o segundo foi uma verificação por selfie. Por enquanto, vale testar a ferramenta em contas reserva, não nas que estão em operação.

O que isso significa para um media buyer de gambling

O GEM recompensa exatamente o que é mais difícil de conseguir em gambling: um sinal estável e tempo para aprender. As contas de anúncios muitas vezes vivem menos do que o modelo precisa para aprender, então tudo o que sobrevive a uma única conta ganha valor: uma biblioteca de criativos com ângulos realmente diferentes, um sinal de conversão limpo e uma estrutura compacta, fácil de levar para uma conta nova. Nossa conclusão: o ABO continua para encontrar criativos, mas os vencedores devem ser consolidados em CBO mais cedo e o orçamento mantido em um só lugar. É exatamente assim que ensinamos a montar campanhas no nosso programa de media buying no Facebook.

Se você quer montar campanhas para os novos modelos da Meta em lançamentos reais, e não na base da tentativa e erro, nós mostramos como o processo funciona.

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