10 月，Meta 更新了 GEM，也就是决定 Facebook 和 Instagram 上每条广告给谁看的那个模型。对投手来说，这不是工程博客里一条抽象的新闻。它决定了现在广告系列该怎么搭、哪些手动设置还有意义，以及为什么素材比定向更重要。
Meta 的 GEM 模型是什么？
GEM（Generative Ads Recommendation Model，生成式广告推荐模型）是 Meta 最主要的广告 AI 模型，基于和大语言模型相同的原理构建。以前，每个版位（Facebook 动态、Instagram、Reels、快拍）和每个目标都有各自的模型。现在，一个模型同时从一个人在 Meta 所有应用里的行为中学习：他在 Instagram 上看什么，有助于预测他在 Facebook 上会做什么，反过来也一样。
GEM 和 Andromeda 有什么不同？
Andromeda 和 GEM 工作在广告投放的不同阶段。Andromeda 从数百万条广告里挑出那些可能适合某个人的，而读取素材视觉模式的正是 Andromeda。随后 GEM 给这份候选名单排序，决定先展示哪条。简单说，Andromeda 决定你能不能进场，GEM 决定你能不能赢。Andromeda 带来的那些控制项，我们在另一篇文章里讲过：2026 年的 Meta Andromeda。
Meta 怎么说效果
据 Meta 自己的说法，GEM 在 2025 年上线时，让 Instagram 上的转化提升了 5%，Facebook 动态上提升了 3%。在 2026 年 10 月的更新中，公司报告称在其各个版面和目标上，转化提升了 18.9%，CTR 提升了 12%。这些是 Meta 自己的数据，不是独立测量。但方向很清楚：平台在这个模型上持续投入，并期待广告主不要妨碍它。
怎么为 GEM 搭建广告系列
宽泛定向。 宽泛受众或进阶赋能型受众（Advantage+），不加窄兴趣。模型能看到很长的用户历史，会自己找到对这条广告感兴趣的人。
紧凑的结构。 更少的广告系列和广告组，每个里面更多预算，不做不必要的复制。模型从信号中学习，分散的预算会让它在每个点上拿到的数据更少。
干净的转化信号。 像素（Pixel）配合转化 API，并回传事件价值。针对每周大约能达到 50 次的事件做优化。
别去动广告系列。 在学习期给它 2-3 天，每次把预算提高 20-30%。我们放量也是同样的方式：每天一次 +20-30%，在广告账户时区的一天开始时调整。
为什么素材现在就是定向？
GEM 根据广告本身的内容把广告匹配给人。所以受众更少地由广告组设置决定，更多地由你展示什么、怎么展示决定。在含义上不同的素材（不同的痛点、不同的优惠、不同的角度）会为模型打开不同的受众。只换了按钮颜色的十个副本什么也打不开。格式也要保持多样：给 Reels 的竖版视频、静态图片、轮播。
还要不要排除版位？
可以，但手动控制每个月都在变少。一些广告账户已经显示警告：很快将无法在广告组层面排除版位、平台和设备。此外，一个默认勾选的复选框允许 Meta 在每个被排除的版位上花掉最多 5% 的预算。
剩下的手段：
- 广告账户设置里的版位控制。它们对所有广告系列生效，对已在投放的广告系列，修改可能需要最多 48 小时才生效。
- 广告组层面的价值规则：不想要的版位上的出价最多可以降低 90%。
- 每次复制广告组后，都要重新检查那个 5% 的复选框，因为复制有时会把设置重置为默认值。
通过 Meta AI 启动广告系列
一种基于文字的启动方式已进入测试阶段：你描述目标、预算和时间，Meta AI 自己提出结构和设置。测试过的投手说，提示词写得具体的话，大约需要 10 分钟。但其中一位的账户两次触发了检查点，第二次是自拍验证。目前这个工具值得在备用账户上测试，而不是在正在用的账户上。
这对博彩投手意味着什么
GEM 奖励的恰恰是博彩领域最难拿到的东西：稳定的信号和学习的时间。广告账户的寿命往往比模型学习所需的时间还短，所以一切能比单个账户活得更久的东西都在升值：一个有真正不同角度的素材库、干净的转化信号，以及容易迁移到新账户的紧凑结构。我们的结论：ABO 继续用来找素材，但赢家应该更早合并到 CBO 里，预算集中在一个地方。这正是我们在 Facebook 买量课程里教广告系列搭建的方式。
如果你想在真实投放中、而不是靠反复试错，为 Meta 的新模型搭建广告系列，我们会带你看清整个流程是怎么运作的。
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