From User Sequences to Scaling Laws: A Multi-Stage Architecture for Meta’s Ads Ranking

AI 要約

Metaは広告ランキングシステムにおいて、ユーザーの行動履歴（シーケンスデータ）を活用したマルチステージアーキテクチャを構築・進化させている。静的な特徴量設計に頼らず、ユーザー行動の順序とタイミングをモデル化することで推薦精度を向上させるアプローチを採用。さらにスケーリング則（Scaling Laws）の適用により、モデル規模と性能の関係を体系化しており、Meta全体の広告収益および数十億ユーザーの体験に直接影響する重要な技術基盤となっている。