拆解仙女座算法！Facebook 广告大崩盘背后，新旧打法核心差异一文讲透

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近期，众多外贸商和投资者遭遇了一个令人费解的现象：原本运行稳定的Facebook广告突然变得不稳定，CPA（客户获取成本）在短时间内激增，旧有的素材不再有效，学习期也被无限延长。

这些问题并非源于操作失误或内容质量下降，而是因为Meta推出了全新的核心算法——仙女座（Andromeda）算法，该算法正在全面改变Facebook广告的底层运作机制。

一

精准定位为何不再“精准”？

回顾以往，我们投放Facebook广告的常规做法是：选择兴趣标签、细分受众群体、叠加行为数据、设定年龄、性别和地区，创建一系列“精准标签”。我们向系统传达：“我想要的是喜欢家居、年龄在25-45岁之间、女性、有购买意愿的人。”而旧系统则会严格按照这些标签寻找目标受众。

然而，在仙女座算法的运用下，这些手动标签的重要性正在迅速降低。Meta广告后台经历了“底层换血”，2024年底官方公布的Andromeda广告检索系统是Meta十年来最大规模的广告召回系统升级。

二

仙女座算法：重新定义广告匹配规则

仙女座是Meta开发的新一代AI检索系统，现已整合至Meta的“高效速成”（Advantage+）系列中。与依赖人工设置标签的旧系统不同，仙女座算法通过“语义向量+用户行为”来决定广告展示给谁，而不仅仅是依据手动选择的兴趣标签。

这套新系统的核心变革在于：它关注的是用户最近浏览了什么内容、停留在哪些页面、点击了哪些广告、浏览的落地页是什么，以及广告素材中的文字、图片、视频的语义向量是否与用户兴趣相匹配。

换句话说，现在的系统是帮你寻找“与你的素材语义相近的人”，而非你手动标记的“精准人群”。

三

仙女座算法下的四大广告困境

01

老素材不再有效

过去，一个爆款广告素材可能持续半年甚至更久，重复投放仍能稳定带来转化。但仙女座算法会对广告的“信息新鲜度”进行严格评估。

系统会自动识别素材中的文字、图片、视频内容的“语义向量”，判断其是否向用户传递了新信息。如果广告素材在长时间内反复出现类似内容，系统就会将其标记为“信息增量低”或“内容重复”，不再优先推送。

对策：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，如新增UGC风格视频、拆分功能卖点、加入节日/热点元素等。用“新故事”持续喂养算法，让它感知到你的广告始终“有料”。

02

精细兴趣包失效

在以往，我们耗费大量时间筛选兴趣标签、整合用户行为、细分用户群体，旨在精确定位目标客户。然而，仙女座算法的引入使得系统不再仅仅依赖这些“静态标签”，而是转向分析用户最新的行为路径和内容语义。

具体来说，你设定的兴趣标签在系统整体画像中的权重明显降低，甚至过多的标签可能会被视为“信号杂乱”，从而影响广告投放效果。使用精细兴趣包带来的流量减少，精准度也随之下降。

应对策略：减少对复杂兴趣包和过细标签的依赖，转而采用“广泛投放”模式，并信任算法自动匹配。将注意力集中在提升素材和广告文案的质量上，以便AI更有效地理解广告内容和目标客户。

03

账户学习期延长

基于深度学习和大规模语义理解的新模型要求广告账户提供更丰富的行为信号，以便快速“学会”向正确的用户推送广告。

具体表现：新账户或新广告组的学习期显著延长，可能从过去的几天延长至1-2周甚至更久。在学习期内，投放量不稳定，成本波动大，表现起伏明显。

应对策略：在创建新广告组时，不要设置过低的预算，确保有足够的曝光量。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，为算法提供持续的新鲜信号。

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更加显著。

具体表现：同一广告素材在美国、欧洲可能效果良好，但直接应用于印度、印尼等新兴市场可能效果大打折扣。这是因为算法需要将广告的“语义向量”与用户最近的语义行为相匹配，而不同国家用户的内容消费习惯、语言用法差异会影响匹配效果。

应对策略：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、用户偏好进行创意创新。测试不同市场的素材反馈，进行针对性优化。

在仙女座时代，以下是Facebook广告的五大实操策略：

01

放开定向限制，信任系统推荐

不再纠结于精确定向，学会放开流量。Andromeda算法不太依赖手动选择的人群标签，反而更看重实时的用户行为和兴趣。

最可靠的方法是：使用广泛投放开启CBO，自动分配预算，投放3-5个不同创意，供系统选择最佳素材。

02

保持素材新鲜多样

在仙女座算法下，素材的多样性变得至关重要。系统需要持续的新鲜信号来优化投放。

建议每周准备5-8条不同类型的广告素材，覆盖用户评价、场景应用到FAQ等多个方面。多样化的创意能让系统有更多机会找到适合的受众。

03

优化文案语义，提升匹配精度

针对不同目标市场，优化文案语义，以提升算法匹配的准确性。

关注用户对广告的反馈，根据反馈调整广告内容和策略，以持续优化广告效果。

定期测试不同广告素材和策略的效果，根据数据反馈进行调整，以实现最佳广告效果。为了确保AI能够精确解读你的广告内容，广告文案和标题需具备清晰的中心思想、背景设定、价值主张和问题焦点。

文案需避免模糊不清，必须清晰地传达你销售的产品以及它如何解决用户的痛点。只有遵循“问题-解决方案”的框架来构建内容，前两秒展示用户面临的问题，中间五秒展示产品如何解决这些问题，最后引导用户采取行动，AI才能有效地定位目标受众。

04

确保广告与落地页的一致性

广告内容与落地页的内容必须保持一致，无论是语言风格还是卖点，都要相互呼应。如果广告强调产品质量，而落地页却主打低价，系统会认为这是“言行不一”，从而降低你的广告权重。确保广告中提及的优惠信息在落地页的首屏即可看到，简化用户转化路径，减少不必要的跳转步骤。

05

简化账户结构，集中强化信号

避免创建过于复杂的账户结构，如3:2:2的比例或堆积大量广告。简化账户结构，为算法提供充足的学习空间。避免过度细分，采用一个CBO战役加上3-5个创意集的简洁结构。新素材应先进行冷启动测试，表现优异后再增加预算。减少广告组合的数量，能帮助系统更快地完成学习过程。

算法变革的核心在于让广告投放回归内容价值的本质——AI帮你找到目标受众，而你则负责打动他们。

结语：

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