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

Meta 又整活了~这次不是小修小补，而是直接把广告投放底层逻辑换了个“AI 引擎”：Andromeda 算法。

很多投手和老板最近都在崩溃：ROAS 一天 4.0，隔天掉到 1.0；昨天疯狂出单，今天颗粒无收。

到底怎么回事？今天就带你拆解Meta新算法的四大核心模块，以及广告投手应该怎么应对。

一、Andromeda 到底是个啥？

一句话：它是 Meta 的新 AI 投放引擎，负责在毫秒内决定向谁展示哪条广告。

以前系统只能做粗放匹配，比如“用户喜欢鞋子 → 推鞋类广告”。

现在 Andromeda 能做到“用户喜欢红色沙滩拖鞋 → 推一双红色沙滩拖鞋广告”。

精准度直接拉满！

但问题也随之而来：因为 AI 还在学习阶段，广告表现会出现大幅波动。昨天投得好好的，今天突然掉线，就是这个原因。

二、四大 AI 模块，谁在背后操盘？

1. Meta GEM —— 广告大脑

   瞬间处理海量数据，理解用户行为模式。

   例子：你最近看了健身视频，GEM 就会猜你可能想买蛋白粉或运动鞋。

2. Meta Latis —— 广告排名架构

   把原本分散的广告目标（流量、转化、互动）整合到一个大模型里。

   好处：一个流量广告的经验可以直接帮转化广告优化。

3. Meta Andromeda —— 决策引擎

   在一个广告组里挑出最有可能转化的那条广告，在毫秒内决定给谁看。

4. Sequence Learning —— 记忆系统

   不再盯着单一行为，而是看用户整个旅程。

   例子：买了酒店房间，就不再推酒店，而是推滑雪装备和缆车票。

   
   

三、广告主的生存指南：三大核心策略

1. 信号稳定性

• 检查事件匹配质量（Match Quality），一定要 ≥ 8。

• 打开 高级匹配 + Conversions API，把用户购买数据源源不断传回 Meta。

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

  总之呢，让系统知道你的客户到底是谁，否则它就乱投。

2. 数据密度

• AI 想变聪明，得吃饱数据。每天就 2 个购买，系统根本学不动。

• 看看你广告账户的“学习阶段比例”：

• <20%：数据太少，AI 饿着了。

• 20%~50%：最理想，既有学习又能稳定跑。

• 60%及以上：说明太多广告都还在学习阶段。

• 避免频繁改动预算或素材，否则学习阶段会反复重启。

重点：别总打断孩子学习，让 AI 好好学完一门课。

3. 创意多样性

• Andromeda 会挑选广告组里最优的创意。如果素材都长一个样，AI 学不到新东西。

• 错误示例：男生拿产品 → 换个发型 → 换成女生 → 女生变老。对系统来说差不多。

• 正确示例（分层漏斗）：

• TOFU（认知）：讲故事的视频广告。

• MOFU（考虑）：产品演示广告。

• BOFU（转化）：优惠或折扣广告。

素材要有差异和层次感，别光换演员，换思路更重要。

四、面对变化如何落地执行

• 集中预算到表现好的广告组，别碎片化浪费。

• 给广告多一点时间，不要天天改动。

• 做创意时想想用户的购买旅程：从“认知”到“考虑”到“转化”，逐层推进。

  
  

五、最后的提醒

ROAS 不稳不是你操作烂，而是系统在大升级。

未来的 Meta 广告核心逻辑就是：让 AI 吃饱数据 + 提供丰富创意 + 保证信号稳定。

素材创意与产品本身，谁才是你Facebook广告转化和扩量的关键？

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