Meta发布GenRecs Tokenization广告推荐方法

Meta Engineering 于2026年10月20日发布 GenRecs Tokenization，用稳定语义词表中的 token 表示每个广告、商品和页面，替代为每个条目维护专属 ID 的做法。该方案与 Meta 的 GEM 和 Adaptive Ranking Model 配合，据 Meta 内部数据（2026年2月测量）在广告主各场景带来 +0.35% 的转化提升。Meta 称，该方案让模型能借助共享概念理解没有历史互动的新广告和新商品，并支持跨广告系列迁移与 LLM 扩展收益；其结构化词表方法使 GenRecs 可用于检索与排序，覆盖广告、商品、页面和像素等各类条目。上述效果数据来自 Meta 内部测量，为该公司单方说法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。