Andromeda es el sistema de aprendizaje automático (ML) propiedad de Meta, diseñado para optimizar la obtención de anuncios recomendados, aportando mejoras significativas tanto a los anunciantes como a las audiencias. Esta herramienta es esencial para el sistema publicitario de Meta, ya que utiliza el poder del ML para predecir qué anuncios interesan más a cada persona.
Esto ayuda a los usuarios a descubrir productos o servicios relevantes, mientras que los anunciantes consiguen objetivos como aumentar la notoriedad de marca, captar nuevos clientes e impulsar las ventas. En este artículo, conocerás algunos de los retos del sistema y el impacto de esta tecnología en los anuncios digitales.
Retos y oportunidades de la automatización y la IA generativa
El sistema Andrómeda funciona por etapas. La primera etapa se denomina recuperación, que selecciona unas miles de opciones relevantes de entre decenas de millones de anuncios y, a continuación, modelos más complejos clasifican los anuncios en función de su valor tanto para los usuarios como para los anunciantes, determinando el conjunto final que se muestra.
Esta etapa presenta desafíos, principalmente debido a restricciones de escala en dos aspectos: volumen de candidatos a anuncios y requisitos de baja latencia.
- Volumen de candidatos: La recuperación procesa miles de veces más anuncios que las etapas siguientes. Funciones como la segmentación predictiva, que mejoran significativamente los resultados de los anunciantes, exigen una gran potencia de cálculo. Además, la adopción de herramientas de IA generativa para la creación y optimización de contenidos aumenta exponencialmente el número de anuncios.
- Baja latencia: Seleccionar los anuncios con rapidez es fundamental para garantizar la pertinencia y la fluidez de la experiencia del usuario. Como la publicidad es cada vez más dinámica, se requieren actualizaciones frecuentes para ajustar los modelos en tiempo real.
Estos retos exigen optimizaciones sustanciales para aumentar la complejidad de los modelos sin comprometer el rendimiento de la inversión en la infraestructura.
¿Cómo mejora Andromeda la eficiencia y el rendimiento de los anuncios?
Andromeda aprovecha el superchip Grace Hopper de NVIDIA para realizar innovaciones en la fase de recuperación de anuncios:
- Redes neuronales profundas personalizadas: Gracias a su mayor capacidad de paralelismo, es capaz de procesar interacciones más complejas entre los datos del usuario y los anuncios. Este avance ya se ha traducido en un aumento del 6% en la tasa de recuperación y una mejora del 8% en la calidad de los anuncios.
- Indexación jerárquica: La eficaz indexación de Andromeda gestiona el crecimiento exponencial de las creatividades publicitarias, facilitando la implementación de tecnologías generativas basadas en IA.
- Eficiencia en el desarrollo de IA: El sistema simplifica los procesos, reduciendo la necesidad de lógica basada en reglas y permitiendo la optimización de extremo a extremo.
Un nuevo enfoque para la recuperación personalizada de anuncios
Antes de Andromeda, los sistemas de recuperación de Meta aplicaban una personalización limitada, utilizando modelos aislados y heurísticas complejas. Esto dificultaba la escalabilidad y se traducía en un bajo rendimiento. Andromeda supera estas limitaciones mediante:
- Red neuronal profunda de última generación: Diseñada para la escalabilidad, captura relaciones complejas entre los intereses de los usuarios y los productos, aumentando la relevancia de las recomendaciones.
- Elasticidad del modelo: Ajusta la complejidad del modelo en tiempo real en función de los recursos disponibles, optimizando el uso de la infraestructura.
- Recuperación optimizada del modelo: Las innovaciones en arquitectura y algoritmos permiten una mayor eficiencia en las consultas de inferencia, mejorando la capacidad de procesamiento de anuncios en más de 3 veces por segundo.
Andrómeda: ¡El futuro de los anuncios digitales!
Andrómeda representa un avance significativo en el sistema de anuncios de Meta, permitiendo una mayor personalización y optimización del rendimiento. Con su innovadora arquitectura, el sistema allana el camino para una mayor evolución, incluyendo soporte para funciones autorregresivas y una mayor diversidad de anuncios.
La perfecta integración con MTIA y las GPU comerciales de última generación promete multiplicar por 1.000 la complejidad de los modelos, lo que aportará aún más valor a anunciantes y usuarios.
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