第19期｜Andromeda算法的核心转变是什么？

Meta广告系统自引入 Andromeda（仙女座）算法 以来最深刻的、最具战略意义的转变。这个核心转变标志着Meta广告投放逻辑从“以广告为中心”转向了“以用户体验和购买旅程为中心”。

核心转变是：从“将人群匹配给广告”变为“将广告匹配给特定时刻的特定人群”。

在 Andromeda 推出之前，虽然 Meta 的算法已经相当复杂，但核心思路仍然是 “将人群匹配给广告”（matching people to ads）。广告主上传广告后，Meta 会查看整个受众，然后寻找最有可能对该广告采取行动的人。

然而，随着 Andromeda 升级，逻辑发生了根本性转变：

- 新焦点：“将广告匹配给特定人群”（matching ads to people）。

- 用户旅程驱动： 新系统的工作逻辑从人开始。系统会理解用户处于特定的购买旅程中的哪个阶段，并自动决定哪个广告最适合在此时展示给这个人。

- 高个性化： 系统的目标是让每一次广告展示都像是广告主专门为该用户、在该特定时刻精心制作的创意和文案。

这种转变意味着 Meta 的算法不再是简单地将您的广告放在一个大受众池中，而是充当一个“私人礼宾”（personal concierge），精准地判断用户此刻的偏好和意图。

Andromeda 之所以能实现这一核心转变，得益于 Meta 整个广告交付基础设施的巨大升级，特别是其检索（Retrieval）系统。

- 硬件与 AI 驱动： Meta 与 NVIDIA 合作开发了超级芯片等先进硬件和软件，使计算能力比以前提高了 10,000 倍。

- Andromeda 作为检索引擎： Andromeda 是 Meta 广告排名过程中的第一步——检索过程。在这个阶段，系统需要从数千万个广告的池子中，将潜在的广告范围缩小到几千个供排名考虑。

- 更复杂的预测模型： 这种计算能力的提升使得 Meta 能够运行复杂得多（far more sophisticated）的预测模型，从而更好地实现广告个性化。例如，Meta 不再仅仅知道您喜欢“鞋子”，而是知道您喜欢“在海滩穿的红色人字拖”。系统会基于数百个微观信号创建更精细的用户档案。

Andromeda 的核心转变由 Meta 新的 AI 基础设施套件所支持，这些组件协同工作，让系统能够理解用户复杂的购买序列：

1. Meta GEM（超级大脑）： 这是一个强大的机器学习模型，能即时处理海量数据（trillions of pieces of information），理解用户行为模式，并以极低的延迟提供高度相关的个性化广告。

2. Meta Lattis（巨型图书馆）： 这是一个统一的广告排名架构，它取代了许多为不同目标优化的较小模型。它允许系统跨所有广告目标和平台共享学习经验，从而提高效率和整体广告效果。

3. 序列学习（Sequence Learning）： 这项技术赋予了 Meta “记忆”（memory game）的能力，允许系统考虑用户在看到广告之前和之后采取的行动序列。
  - 例如，如果用户购买了滑雪场住宿，系统不会继续推荐滑雪场住宿，而是会向他们展示滑雪装备、缆车票或滑雪行李等后续相关产品，从而提供更相关的个性化内容。

Andromeda 的核心转变对广告主的创意策略提出了最高要求。

要让 Meta 的算法能够成功地将“对的广告”匹配给“对的人”，广告主必须提供充足且多样化的“弹药”：

- 创意多样性是关键： Meta会奖励那些提供大量多样化创意素材的广告主。因为每个用户在购买旅程的不同阶段，对不同的创意格式、角度或风格都会有不同的反应。广告主需要提供各种创意（UGC、视频、静态图、不同角度、不同受众角色），让算法有充足的选择，在竞拍中保持竞争力。

- 信号质量至上： 新算法高度依赖清晰的数据信号来进行优化预测。广告主必须确保 Meta Pixel 和 Conversions API (CAPI) 都设置妥当，以提供最强大的数据连接（即集成状态显示为 “multiple”），防止数据丢失，为算法提供准确的“燃料”。

总之，Andromeda 的核心转变意味着 Meta 现在能够以前所未有的深度和速度，将广告与用户的实时意图和购买序列对齐。这使得广告投放不再仅仅依赖媒体购买技巧，而更侧重于创意内容和数据基础的质量。