광고가 잊혀지지 않게 만드는 AI의 비밀은? 장기 광고 기억도(LTM:Long-Term Ad Memorability) 분석
메타(Meta)의 LTM(장기 메모리) 기술이 광고 추천 AI 및 사용자 유기적 행동 학습 모델에 가져온 구조적 변화와 최적화 인사이트를 정리합니다.
「한글번역」 Meta GEM: The Central Brain Accelerating Ads Recommendation AI Innovation
💡 이글은Engineering at Meta 사이트에 2025년 11월 10일에 게재된 콘텐츠를 한글로 번역한 콘텐츠 입니다.
AI 기반 동적 플래닝 - Dynamic media planning
안녕하세요! 이전 블로그 포스팅에서 언급한 “AI 기반 동적 플래닝”은 Google의에서 제시된 2026년 미디어 전략의 핵심 요소 중 하나예요. 이는 소비자의 유동적(fluid) 여정에 대응하기 위해 미디어 계획을
2026년 미디어 전략 - 변화하는 비디오 세상에서 승리하는 3가지 핵심 인사이트
안녕하세요, 마케터 여러분!2025년 말, 비디오 콘텐츠의 지형이 완전히 바뀌고 있습니다. 단순히 TV나 소셜 미디어에서 영상을 보는 시대는 끝났어요. 이제 소비자들은 스트리밍, 스크롤링, 검색, 쇼핑이 뒤섞인 파편
시퀀스 러닝: 개인화 광고 추천을 위한 패러다임의 전환 (Sequence learning: A paradigm shift for personalized ads recommendations)
ExecutiveSummary이 문서는 Meta가 개인화 광고 추천 시스템을 기존의DLRM(Deep Learning Recommendation Models)방식에서시퀀스 러닝(Sequence Learning) 기반으
메타(Meta) 광고 생태계의 진화: GEM 모델과 Andromeda 엔진의 상호작용 및 최적화 전략
메타의 GEM 모델과 Andromeda 엔진의 작동원리를 다루며, 대규모 광고 캠페인 통합과 의미론적 크리에이티브 다양성을 통한 성과 최적화 전략을 안내합니다.