Facebook告别精准定向?Meta“仙女座”算法下,外贸广告靠素材取胜!

最近不少外贸老板都在问同一个问题:“广告怎么突然不稳定了?CPA 一夜暴涨、老素材跑不动、学习期一直卡着,是后台又出什么事了吗?”
其实问题不在你,也不在投手,而是在 Meta 又悄悄换了一套核心算法逻辑。
这次的主角,是最近在广告圈被反复提到的 Andromeda(仙女座)算法——它正在重写 Facebook 广告的底层运行方式,也重新定义了什么样的素材能跑、什么样的账户会掉量。接下来小编会用最简单的方式,把它讲清楚。

NO.1  facebook精准定向为什么不香了?

我们一起来看,以前我们投fb广告是什么思路?
是不是挑兴趣、拆人群、叠行为、加年龄性别地区,搞一堆“精准标签”。
你再告诉系统:
“我找的是喜欢家居、年龄 25–45、女性、有购买倾向的人。”
然后系统就真的给你找“标签符合”的人。

过去系统也确实会按照你设的标签去找人。

但现在的算法逻辑变了——
这些标签的重要性正在快速下降。

NO.2  仙女座算法来了,打破“标签至上”

Meta 的广告后台这两年其实经历了一个“底层换血”,那就是 2024 年底官方公开的 Andromeda(仙女座)广告检索系统。这是 Meta 十年来最大规模的广告召回系统升级,它用“语义向量 + 用户行为”来决定广告给谁看,而不是你手动选的兴趣标签。
故事其实从 2023 年底de Lattice 模型部署,就开始变了。再到24和25 年间,Andromeda 和 GEM 的落地推进,这是真正改变 “广告是谁看到 + 系统怎么选创意” 的核心引擎。
仙女座算法 + Lattice + GEM 三件套,让系统开始关注:

  • 用户最近看了什么
  • 停留在哪条内容
  • 点过什么广告
  • 落地页是什么语义
  • 素材说了什么、怎么说的
  • 图片、视频、标题的语义向量是否匹配

NO.3  这意味着什么?

以前是自己操作,锁定人群,现在是系统帮你找“跟你素材语义接近的人”。而不是你手动选的标签。所以精准兴趣包、窄定向、老方法——开始集体失灵。

01 老素材跑不动了

以前,一个爆款广告素材可能能用半年甚至更久,重复投放还能稳定带来转化和流量。但现在,Meta的“仙女座”算法和相关AI模型,会对广告的“信息新鲜度”做严格评估。

具体表现是:
系统会自动识别素材里的文字、图片、视频内容的“语义向量”,判断它是否给用户传递了新信息。
如果广告素材在很长时间内反复出现类似的内容(例如同样的标题、画面、文案结构),系统就会认为这是“信息增量低”或者“内容重复”,不再优先推送。这就导致老素材即使之前表现好,现在也可能迅速“掉坑”,投入成本却带来越来越少的回报。
对策建议:
  • 定期更新广告素材,避免内容同质化。
  • 尝试多样化的创意形式,比如新增UGC风格视频、拆分功能卖点、加入节日/热点元素等。
  • 注意用“新故事”持续喂给算法,让它感知到你的广告还“有料”。

 

02 精细兴趣包失效

过去,我们把大量时间花在选兴趣标签、叠加用户行为、划分细分人群,希望精准锁定目标客户。但“仙女座”算法让系统不再单纯依赖这些“静态标签”,而是转向分析用户最新的行为轨迹和内容语义。
具体表现是:
你设的兴趣标签包在系统的整体画像权重中明显下降,甚至有时候标签越多,反而被认为“信号太杂”,影响投放效果。还有就是精细兴趣包带来的流量变少,精准度下降,广告“穿透力”变弱。系统更喜欢让广告自由“广泛匹配”,利用行为信号自动找到潜在客户。
对策建议:
  • 减少对复杂兴趣包和过细标签的依赖。
  • 采用“Broad Targeting”(广泛投放)模式,信任算法自动匹配。
  • 把精力转向素材和广告文案质量的提升,帮助AI更好理解你的广告内容和目标客户。

 

03 账户学习期变长

新的模型如Andromeda和GEM基于深度学习和大规模语义理解,要求广告账户提供更丰富的行为信号才能快速“学会”该把广告推给谁。
具体表现是:
新账户或新广告组的学习期明显变长,可能从过去的几天变成1-2周甚至更久。学习期内投放量不稳,成本波动大,表现起伏明显。对素材数量和更新频率要求更高,需要持续提供“喂养信号”。
对策建议:
  • 新建广告组时,投放预算不要过低,保证有足够的曝光量。
  • 增加素材数量和多样性,避免“喂饱不充分”。
  • 每周定期上传新创意,快速为算法提供新鲜信号。
  • 对学习期内的表现要有耐心,避免过早调整造成信号混乱。

 

04 跨地域效果差异扩大

由于“语义匹配”高度依赖语言、文化和用户行为数据,算法在不同国家和地区的表现差异会更加明显。
具体表现是:
一条广告素材在美国、欧洲表现良好,但直接搬到印度、印尼等新兴市场可能效果大打折扣。
因为算法要把广告的“语义向量”和用户最近的语义行为匹配,不同国家用户的内容消费习惯、语言用法差异导致匹配效果不同。
同一素材的“语义信号”在不同语言环境中解读会有偏差,系统难以准确找到最佳目标受众。
对策建议:
  • 针对不同目标市场,进行本地化素材制作和文案调整。
  • 结合当地文化热点、语言习惯、用户偏好做创意创新。
  • 测试不同市场的素材反馈,针对性优化。
  • 可以考虑找本地团队或合作伙伴协助内容制作。

NO.4  仙女座时代,facebook应该怎么投?

随着Meta广告系统底层“仙女座”(Andromeda)算法的落地,广告投放的玩法彻底变了。老方法频频失效,很多外贸企业焦虑掉量、成本飙升。别急,理解这5条实操要点,才能跟上时代节奏,逆风翻盘。

01 别纠结投定向

别再纠结精准定向,学会放开投广泛流量。Andromeda算法不太依赖你手动选的人群标签了,反而更看重实时的用户行为和兴趣,最靠谱的方法是:

  • 用Broad(广泛)投放

  • 开启CBO,预算自动分配

  • 投3-5个不同创意,给系统多素材选

这样AI才能自由发挥,帮你找到潜在买家。

02 素材是关键

持续保持内容新鲜和多样。Andromeda算法看的是语义匹配,老素材没新信息,跑不动,别指望靠老爆款长期吃饭。建议每周准备5-8条不同类型的广告素材,从用户评价、场景应用到FAQ都要涵盖。

03 文案和标题清晰

广告文案和标题得有明确主题、有场景、有价值点、有痛点,AI才听得懂你说什么。你的广告文案不能含糊,要明确告诉系统你是卖什么、解决什么痛点,只有这样它才能精准找到需求用户。

04 落地页与广告一致

如果你的广告讲的是产品质量,落地页却狂推低价会被系统认定“言行不一”,给你降权。落地页内容必须和广告素材语义保持一致,像语言风格、卖点对上,系统才会给你推。

05 账户结构简化

别搞一大堆复杂结构,3:2:2、几十个广告堆一起玩。简化账户结构,给算法足够空间学习。避免过度拆分,采用一个CBO战役+3-5个创意集的简洁结构,新素材先冷启动测试,表现好再放大预算。

Andromeda算法的本质是让广告投放回归内容本身的价值,让AI帮你“找人”,而你负责“动人”。放下对标签的执念,重视创意质量和用户体验,是未来Facebook投放的制胜关键。

互旦寄语

仙女座时代就是要让AI帮你找客户,你只负责做好创意和内容。放开手脚,少拆标签多投广泛,素材勤更新,账户结构简单,落地页语义对上。这样,Facebook广告才会慢慢跑起来,不再让你“焦虑掉崖”。


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