Meta 又整活了~這次不是小修小補，而是直接把廣告投放底層邏輯換了個“AI 引擎”：Andromeda 算法。

很多投手和老板最近都在崩潰：ROAS 一天 4.0，隔天掉到 1.0；昨天瘋狂出單，今天顆粒無收。

到底怎么回事？今天就帶你拆解Meta新算法的四大核心模塊，以及廣告投手應該怎么應對。

一、Andromeda 到底是個啥？

一句話：它是 Meta 的新 AI 投放引擎，負責在毫秒內決定向誰展示哪條廣告。

以前系統只能做粗放匹配，比如“用戶喜歡鞋子 → 推鞋類廣告”。

現在 Andromeda 能做到“用戶喜歡紅色沙灘拖鞋 → 推一雙紅色沙灘拖鞋廣告”。

精準度直接拉滿！

但問題也隨之而來：因為 AI 還在學習階段，廣告表現會出現大幅波動。昨天投得好好的，今天突然掉線，就是這個原因。

二、四大 AI 模塊，誰在背后操盤？

1. Meta GEM?——?廣告大腦

   瞬間處理海量數據，理解用戶行為模式。

   例子：你最近看了健身視頻，GEM 就會猜你可能想買蛋白粉或運動鞋。

2. Meta Latis?——?廣告排名架構

   把原本分散的廣告目標（流量、轉化、互動）整合到一個大模型里。

   好處：一個流量廣告的經驗可以直接幫轉化廣告優化。

3. Meta Andromeda?——?決策引擎

   在一個廣告組里挑出最有可能轉化的那條廣告，在毫秒內決定給誰看。

4. Sequence Learning?——?記憶系統

   不再盯著單一行為，而是看用戶整個旅程。

   例子：買了酒店房間，就不再推酒店，而是推滑雪裝備和纜車票。

   
   

三、廣告主的生存指南：三大核心策略

1. 信號穩定性

• 檢查事件匹配質量（Match Quality），一定要?≥ 8。

• 打開?高級匹配 + Conversions API，把用戶購買數據源源不斷傳回 Meta。

• 如果你在用 Klaviyo 或 Omnisend，直接做自動同步，省心省力。

  總之呢，讓系統知道你的客戶到底是誰，否則它就亂投。

2. 數據密度

• AI 想變聰明，得吃飽數據。每天就 2 個購買，系統根本學不動。

• 看看你廣告賬戶的“學習階段比例”：

• <20%：數據太少，AI 餓著了。

• 20%~50%：最理想，既有學習又能穩定跑。

• 60%及以上：說明太多廣告都還在學習階段。

• 避免頻繁改動預算或素材，否則學習階段會反復重啟。

重點：別總打斷孩子學習，讓 AI 好好學完一門課。

3. 創意多樣性

• Andromeda 會挑選廣告組里最優的創意。如果素材都長一個樣，AI 學不到新東西。

• 錯誤示例：男生拿產品 → 換個發型 → 換成女生 → 女生變老。對系統來說差不多。

• 正確示例（分層漏斗）：

• TOFU（認知）：講故事的視頻廣告。

• MOFU（考慮）：產品演示廣告。

• BOFU（轉化）：優惠或折扣廣告。

素材要有差異和層次感，別光換演員，換思路更重要。

四、面對變化如何落地執行

• 集中預算到表現好的廣告組，別碎片化浪費。

• 給廣告多一點時間，不要天天改動。

• 做創意時想想用戶的購買旅程：從“認知”到“考慮”到“轉化”，逐層推進。

  
  

五、最后的提醒

ROAS 不穩不是你操作爛，而是系統在大升級。

未來的 Meta 廣告核心邏輯就是：讓 AI 吃飽數據 + 提供豐富創意 + 保證信號穩定。

素材創意與產品本身，誰才是你Facebook廣告轉化和擴量的關鍵？

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