Facebook 广告 ROAS 大起大落？快来搞懂 Meta 新算法 Andromeda！

Meta近期推出全新广告投放AI引擎——Andromeda算法，彻底重构广告底层逻辑。不少广告主反映ROAS波动剧烈、转化不稳定，实则源于系统升级带来的适应期震荡。本文将深入解析新算法四大核心模块，并提供切实可行的应对策略。

Andromeda算法：Meta广告系统的AI重构

Andromeda是Meta全新的AI投放引擎，可在毫秒内精准决策向哪位用户展示哪条广告。

相较于以往“用户喜欢鞋子→推送鞋类广告”的粗放匹配，新系统能实现“用户关注红色沙滩拖鞋→精准推送同类型产品”的精细化推荐，大幅提升投放精准度。由于AI尚处学习阶段，广告表现可能出现短期剧烈波动，属正常现象。

四大核心模块解析

1. Meta GEM —— 广告大脑

   实时处理海量数据，深度理解用户行为模式。例如用户频繁观看健身内容，系统将推测其对蛋白 粉或运动鞋存在潜在需求。

2. Meta Latis —— 广告排名架构

   整合流量、转化、互动等分散目标至统一模型，实现跨目标数据共享与优化协同，提升整体投放效率。

3. Meta Andromeda —— 决策引擎

   在广告组中筛选最具转化潜力的创意，并在极短时间内完成人群匹配与展示决策。

4. Sequence Learning —— 记忆系统

   不再局限于单次行为，而是追踪用户完整旅程。例如用户已预订酒店，后续将转向推荐滑雪装备、缆车票等关联商品。

广告主应对策略

1. 保障信号稳定性

• 确保事件匹配质量（Match Quality）≥8。
• 启用高级匹配功能及Conversions API，持续回传用户购买数据至Meta系统。
• 若使用Klaviyo或Omnisend等工具，建议配置自动同步机制，确保数据稳定传输。

2. 提升数据密度

• AI需充足数据训练。每日转化量过少（如仅2单），难以支撑模型学习。
• 关注广告账户“学习阶段比例”：
  • <20%：数据不足，AI无法有效学习；
  • 20%~50%：理想区间，兼顾学习与稳定投放；
  • ≥60%：过多广告处于学习状态，影响整体表现。
• 避免频繁调整预算或更换素材，防止学习阶段反复重置。

关键原则：给予AI充分学习时间，避免频繁干预打断训练进程。

3. 增强创意多样性

• Andromeda会从广告组中优选最佳创意。若素材高度相似，AI难以识别最优解。
• 错误做法：仅更换演员或外貌特征，内容结构雷同，系统视为重复素材。
• 正确策略：按用户购买漏斗分层设计：
  • TOFU（认知阶段）：采用故事化视频吸引注意力；
  • MOFU（考虑阶段）：展示产品功能与使用场景；
  • BOFU（转化阶段）：突出优惠信息或限时促销。

创意应体现层次差异，重点在于思路创新而非表面替换。

执行建议

• 集中预算于表现优异的广告组，避免资源碎片化。
• 给予广告足够测试周期，减少日常频繁调整。
• 策划创意时，紧扣用户从“认知→考虑→转化”的完整旅程，实现逐层推进。

总结

当前ROAS波动并非操作失误所致，而是Meta系统全面升级的必然过程。

未来Meta广告成功的关键在于：为AI提供充足高质量数据、构建多样化创意内容、保持信号链路稳定。