Image similarity в Meta: какие паттерны креативов ловит ML

Image similarity в Meta: какие паттерны креативов ловит ML

Meta давно смотрит не только на текст объявления, но и на визуальную близость к уже виденным креативам. В зоне риска оказываются не «похожие картинки вообще», а совпадения по ключевым признакам: композиция, крупные объекты, фон, цветовой баланс, кадрирование и повторяющиеся визуальные блоки.

Особенно часто триггерят: одинаковый first frame у видео, шаблонные лендинговые скриншоты, дублированные UGC-форматы, а также креативы, где меняют только текст на баннере, оставляя картинку почти без изменений. Для модели это выглядит как тот же самый creative family, просто в другой обёртке.

Отдельный сигнал — связка изображения с OCR и семантикой. Если на разных картинках один и тот же смысл, одинаковые обещания и похожая верстка, система может собрать их в один кластер даже без точного пиксельного совпадения. Поэтому «перекрасить фон» или слегка сместить элементы часто мало помогает: эмбеддинги всё равно остаются близкими.

Рабочая привычка здесь одна: перед масштабированием проверять не только уникальность текста, но и визуальную дистанцию между версиями креатива. Чем сильнее креативы похожи по структуре, тем выше шанс, что ML отнесёт их к уже рискованному семейству и будет банить пачкой.