Andromeda: как работать с новым алгоритмом от Meta Ads

В конце 2024 года Meta начала поэтапно внедрять обновленную архитектуру рекламных алгоритмов под названием Andromeda. В течение 2025 года баеры стали массово замечать серьезные изменения в работе кампаний: привычные схемы перестали масштабироваться, дубли начали конкурировать между собой, а роль креатива резко выросла.

В этом разборе от Rent FB мы подробно рассмотрим, как работает Andromeda, почему привычные подходы ломаются и как баерам адаптироваться под новую реальность Meta Ads.

Что такое Andromeda и как она работает

Andromeda – это единая AI-архитектура, которая анализирует сотни различных параметров одновременно: поведение пользователей, сигналы пикселя, содержание креатива, визуальные паттерны, контекст и даже эмоции в креативе.

Ключевое изменение – переход к новой retrieval-модели. До обновления Meta использовала десятки разрозненных ML-моделей: под интересы, CTR, конверсии, contextual matching и т.д. Они часто конфликтовали между собой, замедляя обучение самой рекламной компании.

Andromeda заменила эту систему единой связанной архитектурой нейросетей, что позволило:

ускорить обработку объявлений в аукционе;
повысить точность подбора рекламы;
масштабировать систему под растущее число рекламодателей.

Multimodal ML и embedding-модели

Для анализа креативов Meta внедрила Multimodal ML – нейросеть, которая одновременно обрабатывает сразу несколько типов данных. В отличие от старых моделей, где визуал, текст и поведение оценивались разрозненно, теперь всё объединено в одну систему. Данный алгоритм анализирует креатив по десяткам параметров, включая:

композицию и структуру кадра;
эмоции и мимику персонажей;
текст поверх изображения или видео;
цветовую палитру, резкость, динамику;
общую визуальную и смысловую логику креатива.

По данным Meta, такие multimodal-модели повышают точность предсказания релевантности рекламы на 20-30% по сравнению с предыдущими одноканальными ML-подходами. Это означает, что система лучше понимает саму идею креатива, и более точно находит релевантную аудиторию.

Параллельно с данным процессом работают и embedding-модели. Они переводят данные в числовые векторы:

вектор пользователя формируется на основе поведения, паттернов взаимодействия, истории контента;
вектор объявления – на основе идеи креатива, визуала и реакции аудитории.

Во время аукциона Meta сравнивает эти векторы. Чем ближе вектор пользователя и вектор объявления, тем выше вероятность показа. Если совпадения нет – объявление не получит показов, даже при корректных настройках таргета, бюджете и ставках.

Именно поэтому замена цвета кнопки, шрифта, рамки и других незначительных деталей больше не создаёт «новое» крео: для алгоритма такие объявления имеют практически одинаковый embedding-вектор. Именно к этим изменениям максимально чувствительны арбитражники, которые привыкли минимально уникализировать рабочие креативы и заливать на большом количестве адсетов.

Как изменилась работа и оптимизация рекламных кампаний

По новой логике рекламного алгоритма, настройка таргета по интересам – стала только мешать оптимизации. Дело в том, что для точного и быстрого обучения алгоритма ему нужно получать как можно больше информации с помощью широкой выборки аудитории.

Другими словами, более результативным методом стал запуск кампании на широкую аудиторию.

Сужение таргета и настройки по интересам не позволяют алгоритму обучиться, в результате вы получаете высокую стоимость трафика, без нормальной оптимизации. Фактически Andromeda самостоятельно собирает поведенческие кластеры, анализирует крео и делает выводы из взаимодействия пользователей с объявлением. В итоге алгоритм показывает рекламу людям, которых вы никогда бы не выбрали вручную.

За крепкими аккаунтами Facebook залетай в нашего бота и получи консультацию и условия.

Новая логика масштабирования

До внедрения Andromeda, масштабирование в Meta Ads строилось по линейной и понятной схеме:

Найти зацеп
Задублировать успешные адсеты или компании
Увеличить профит путем увеличения объема

Алгоритмы работали достаточно изолированно, а дубли воспринимались как независимые сущности, каждая из которых обучалась отдельно. Но после перехода на новую архитектуру эта логика перестала работать.

Andromeda использует единую retrieval-систему и общее embedding-пространство, в котором все ваши объявления оцениваются совместно, а не по отдельности. В результате дубли адсетов и кампаний больше не создают «новые точки роста», а начинают конкурировать между собой за одну и ту же аудиторию. На практике это приводит к:

внутреннему аукциону между собственными объявлениями;
росту CPM и CPA;
снижению охвата;
автоматическим ограничениям показов и бюджетов со стороны алгоритма.

Даже при различиях в таргете или креативах система часто воспринимает такие кампании как близкие по embedding-параметрам и начинает искусственно срезать эффективность.

Почему CBO стало основой масштабирования

В текущей логике единственным стабильным способом масштабирования стал плавный скейл бюджета внутри одной кампании. Кампании с CBO (Campaign Budget Optimization) получают приоритет, потому что Andromeda оптимизируется именно на уровне кампании, а не отдельных адсетов. Алгоритм следующий:

анализируется весь пул объявлений
выявляется наиболее эффективные связки крео + аудитория
автоматически перераспределяется бюджеты в пользу наиболее эффективных

Таким образом, масштабирование происходит не за счёт копирования структуры, а за счёт углубления обучения одной кампании. Это снижает конкуренцию, ускоряет оптимизацию и позволяет алгоритму принимать решения на основе полной картины данных.

Важность креативов вышла на новый уровень

С внедрением данного обновления, креатив перестал быть просто «оберткой» оффера. Теперь это ключевой сигнал, по которому алгоритм решает, будет ли реклама вообще участвовать в аукционе.

Так как Multimodal ML и embedding-модели анализируют креатив как единое целое: визуал, текст, эмоции, композицию, динамику и общий смысловой паттерн. Фактически Meta оценивает не объявление, а саму идею, заложенную в рекламный креатив.

Важно понимать, если embedding объявления не совпадает с embedding целевой аудитории, реклама не получает показов – независимо от:

точности таргета;
объема бюджета;
качества аккаунта;
опыта баера.

Именно поэтому баеры всё чаще сталкиваются с ситуацией, когда кампания запускается корректно, но фризит и не дает показов и объема.

Реальные изменения, который отмечают баеры:

С момента полноценного внедрения Andromeda прошло уже несколько месяцев, и за это время баеры выявили следующие особенности нового алгоритма:

Дубли креативов перестали работать
Изменение текста, кнопки или цветокоррекции больше не создаёт нового объявления с точки зрения системы. Алгоритм видит одинаковые embedding-паттерны и воспринимает такие креативы как копии, ограничивая их показ.
Резко упал срок жизни “проходных” крео
Креативы без четкого смыслового ядра быстро выгорают. Если объявление не дает сильного начального сигнала, Andromeda просто не масштабирует его дальше первичного теста.
Алгоритм быстрее “отсекает” слабые идеи
Если раньше креатив мог долго крутиться на низком объеме, теперь решение принимается за считанные часы. Либо объявление входит в эффективный пул, либо практически перестает получать трафик.
Эмоциональный и визуальный контекст важнее текста
Текст по-прежнему учитывается, но решающую роль играет визуальная логика: лица, эмоции, сценарий кадра, динамика и общее ощущение от креатива. Именно это формирует embedding объявления.
Рост значения уникальных концепций, а не вариаций
Лучше работает один новый концепт, чем десять вариаций старого. Алгоритм поощряет разнообразие идей, а не косметические отличия внутри одной связки.
Оптимизация кампаний работает нестабильно.

Несмотря на заявление разработчиков об ускорении оптимизации на 20-40% стабильных положительных изменений в эту сторону пока не наблюдается.

Кампании на Advantage+ работают более эффективно.

Ручная настройка таргета практически потеряла свою актуальность. На данный момент, позволить решать алгоритму самостоятельно наиболее эффективный вариант для залива.

Увеличился бюджет на обучение кампании.

Как мы уже говорили выше, это связано с заливом на широкую аудиторию, так как алгоритму необходимо прогнать огромный массив данных для обучения.

Для получения консультации и условий работы с нашими аккаунтами Facebook залетай бота.

Итоги

Обновление полностью изменило логику Meta Ads и приблизило ее в сторону программатик-рекламы. Результативность такого подхода можно будет оценить только на длинной дистанции, однако уже сейчас можно сказать, что Andromeda окончательно сместила фокус с технических манипуляций на качество креативного сигнала.

Сегодня выигрывают те, кто мыслит концептами, понимает механику алгоритма и умеет создавать креативы, которые совпадают с ожиданиями и поведением аудитории на уровне смыслов, а не настроек. Это открывает новые возможности для тех, кто умеет быстро адаптироваться.