当账户跑不动的时候，为什么大家都在聊「仙女座」？

过去几个月，和不少投手交流时，都会反复听到类似的反馈：

• 账户结构没怎么变，素材也在更新，但效果却明显不如以前
• 以前“有效”的经验，放到现在却不再奏效
• ASC有时候表现很好，但更多时候让人摸不着头脑…

在这种背景下，「仙女座（Andromeda）」逐渐成为一个被频繁提起的关键词。

但问题也随之而来…

仙女座到底解决了什么问题？

它真的能解释我们现在遇到的变化吗？

01 品牌化转型：从ODM到自有品牌的关键一跃

事实上，仙女座算法并非一个全新的概念。Meta 早在 2024 年 12 月，便已通过官方文章系统性地介绍了这一算法框架。它在近期引发热烈讨论，印证着Meta广告投放领域正在经历一场深刻的变革。

《利用下一代个性化广告检索引擎，全面提升 Advantage+ 自动化功能的性能》

（一）仙女座算法的特征

在展开更多解读之前，不妨先回到原文，看看官方是如何描述这一算法的。

Retrieval is the first step in our multi-stage ads recommendation system. 

This stage is tasked with selecting ads from tens of millions of ad candidates into a few thousand relevant ad candidates. 

In the following stage, larger and more sophisticated ranking models predict people and advertiser value to determine the final set of ads to be shown to the person. 

从这段原文中我们可以提炼出仙女座算法的三个关键特性：

•1.检索力强

仙女座像一个超级智能的“广告筛选员”，从千万量级的广告中，快速挑选出最有可能打动每个用户的几条广告。

•2.规模化

仙女座能在海量广告数据中进行筛选、学习并不断优化，处理的广告量巨大且高效。

•3.个性化

每个人看到的广告都不一样，仙女座通过分析每个用户的兴趣和行为，像是量身定制一样，把最合适的广告呈现给每个人。

（二）仙女座算法与过往算法的差异

•1.从“人群投放”到“个人匹配”

在传统的广告投放中，Meta 的系统通常依赖于将用户分组 (Group)。

也就是说，广告是根据“人群标签”展示的，每个广告都根据固定的标签（如兴趣、性别、年龄等）来筛选目标人群。这种方式的核心是按人群的共性来推送广告。

仙女座的创新之处在于，它不再依赖传统的“人群分组”，它摒弃了传统的分组方式，转而面向个体进行广告匹配。

在仙女座的框架下，每个广告的展示不再仅依赖于用户所属的“标签群体”，而是基于每个用户的独特行为数据和兴趣点，进行个性化、实时的匹配。

•2.从规则驱动的筛选方式到基于检索的广告选择

在传统的广告系统中，广告选择通常依赖于预设的规则和标签筛选。

广告主通过兴趣受众来定义目标群体，然后将广告展示给符合特定兴趣标签的用户。然而，这种方式的局限性在于它忽视了用户的认知阶段，也就是在不同的营销漏斗（顶层、中层、底层）中，用户的需求是不同的。

简单来讲，如果一个用户在近期已经购买了某类产品，那么继续向她展示同类产品的广告就显得重复且无效，甚至可能造成用户反感。但传统的规则驱动方式无法根据这一点进行区分，仍然会按照原有标签对用户进行广告投放。

仙女座算法的引入为解决这一问题提供了新的解决方案。

仙女座算法本质上是一个更强大的广告检索引擎，它通过分析用户行为、广告特征和历史互动等多个维度，从海量广告中筛选出最可能相关的候选，然后再进入排序阶段。

这一检索过程替代了许多旧有基于规则的筛选逻辑，使得系统能够在更大规模、更高复杂度的数据环境下进行个性化推荐。

官方虽未明确指出算法会识别用户在营销漏斗中的具体阶段并剔除重复无意义的广告，但可以理解这种更高级的匹配机制本质上会减少向不相关用户展示无效内容的可能，从而提高广告的相关性和投放效率。

02 产品与市场策略：垂直深耕，做透一个品类

（一）创意多元化

在仙女座算法的框架下，创意多元化是提升广告效果的关键策略之一。

Creative diversification refers to the practice of creating a wide range of ad creatives (how) with different themes, messages, and visuals to cater to diverse audience segments. (why) This approach acknowledges that advertising is not one size fits all, and that a more nuanced and varied creative approach is needed to (outcome) effectively engage with customers.

Meta 官方明确指出，创意多元化指的是提供多样化的广告创意，通过不同的主题、信息、视觉效果，来满足不同受众的需求。

这不仅仅是为了提高点击率，而是通过不断测试并优化广告创意，为系统提供更多选择空间。这样的多样化创意可以使得广告匹配更加精准，系统可以从中挑选出最相关的广告并投放给合适的用户。

《创意优势：利用 Meta Andromeda 释放多元化的力量》

（二）进阶赋能型购物广告

Advantage+销售广告（ASC）是Meta的AI驱动广告系统，它的特征恰好与仙女座算法完美契合。

Advantage+ sales campaigns (formerly Advantage+ shopping campaigns) has been one of our fastest growing AI-enabled ad products to date– in part because of its ability to quickly and efficiently test an unprecedented scale of ad variations, capturing more opportunities for advertisers. 

These campaigns use AI to optimize ad targeting, bidding, and placement, making it easier for businesses to reach a relevant audience without extensive manual intervention. On average, advertisers see a 9% lower cost per action when using the new streamlined setup for Advantage+ sales campaigns.

仙女座算法强调“足够多样的创意”，通过创意多元化为广告系统提供更多选择，提升广告的个性化与相关性。

而ASC广告具有高效测试海量素材，自动优化目标、竞价、版位的能力，且它是目前Meta唯一一个原生支持大规模创意测试与自动化检索的投放结构。

也即，ASC广告结构与仙女座算法的核心理念相辅相成。

综上所述，我们可以谨慎地得出一个结论：

Andromeda 的最佳实践，指向 ASC 结构下的创意多样化投放。