Meta는 광고 모델 출시별 매출 변화와 인프라 사용 여부를 연결해 학습부터 배포까지 7개 플랫폼을 평가했습니다. 연산 자원, 팀 규모와 경력, 모델 복잡도 및 출시 시기를 통제하자 사용률이 낮은 학습 확장 플랫폼의 출시당 추가 매출 기여가 널리 쓰이는 기반 플랫폼의 약 두 배로 추정돼 다음 투자 배분을 바꿨습니다. 첫 반기 약 258건을 두 반기로 확대해 안정성을 점검했지만, 관측되지 않은 교란이 없다는 가정에 의존합니다. 무작위 실험 수준의 확증은 아니므로 사용 가능한 비도입 비교군과 출시별 기록이 선행돼야 합니다.