算法都换了！Meta 投放逻辑已变，过去那套真的跑不动了

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近期，频繁出现类似的声音：老系列订单锐减、新系列CPC激增、原本稳定的投放结构失效。众多投放人员将问题归咎于“账号失效”或“市场竞争激烈”，然而，真正的原因是Meta在底层悄然进行的范式转变——引入了仙女座算法（Andromeda）。

这不是一次简单的规则调整，而是一次从“人找货”向“货找人”的系统转变。

首先，我们需要明确时间线，否则许多现象将难以理解。

仙女座算法并非2025年才出现，2024年Meta就已经完成了底层架构的构建，并在年底开始小规模测试。

2025年3月至4月，测试范围扩大，部分使用ASC/A+AC的账户开始感受到投放效果的变化。2025年7月至9月，大多数投放人员感受到“最不对劲”的阶段，因为Meta开始将所有系列（包括手动系列）的检索层统一切换到仙女座架构。到2025年10月，基本实现全量覆盖。

这也是为什么很多人会说：“我明明没改结构，怎么效果突然就不行了？”原因很简单：你没改，但底层逻辑已经改变。

更重要的是，这次转变并非单纯的软件更新。

2024年，Meta在AI基础设施上投入超过350亿美金，核心算力来自NVIDIA GH200（Grace Hopper Superchip）和Meta自研的MTIA芯片。与A100/H100时代相比，这一代架构在CPU与GPU之间实现了超高速互联，带来的不仅是“快一点”，而是能运行完全不同量级的模型。

结果是：系统不再依赖“兴趣标签”这种低维信号缩小搜索范围，而是可以在极短时间内解析素材中的画面、节奏、语义、情绪结构，并在庞大的数据池中实时匹配用户。

许多人认为是“算法更严格了”，但更准确的说法是：算法终于有能力不再迁就你了。算力跃迁后，系统行为出现三个致命变化，这三点在实操中都能直接感受到。

现在的Meta现在能够在大规模广告投放的初期阶段，对视频的每一帧和图片中的元素结构进行深入分析，并与素材库中的现有内容进行对比。

如果您的素材在结构或表达上高度相似，即使文案和配色有所不同，系统也可能将其判定为冲突或冗余内容，从而阻止其正常曝光。这也解释了为什么许多看似没有问题的新素材，其推广速度极慢，甚至完全无法推广。

在算力受限的时期，系统需要借助兴趣标签来缩小搜索范围；然而，随着算力的提升，系统却认为这些标签干扰了其在庞大的数据池中寻找目标受众。实际操作中，这意味着：

- 精细的兴趣标签可能导致CPM（每千次展示成本）偏高；

- 广泛的兴趣标签则更稳定，反而更容易获得推广机会。

过去，如果某个素材推广效果不佳，系统可能会给予2-3天的学习期；而现在，如果前几百次或上千次的曝光中点击、停留和反馈不佳，流量就会被立即切断。这并非“剥夺机会”，而是系统不再需要“慢慢尝试”。

这三点共同导致了我们现在的真实感受：不是逐渐变差，而是突然失效。

在仙女座体系下，广告投放的核心策略已经从“策略优化”转变为“素材优化”：

在A+AC/ASC体系中，六大细分受众的定向作用已经减弱。如果需要在受众层面进行优化，更多的是进行“降权”和预算分配，而非精准定位。我的建议仍然是：

- 使用VO+受众组合相对稳定；

- 种子包仍然有价值，但更推荐通过MMP打包用户行为数据提供给Meta，而不是传统的CSV格式。

仙女座体系的核心能力是AI内容评估，因此它对素材的要求不是“好不好看”，而是是否具有足够清晰、可学习的信号：

- 视频如果3秒内无法吸引观众，互动率和反馈差，即便前期有曝光，后续也会迅速衰退；

- 图片素材更适合围绕内容本身设计，并在1:1框架下拓展不同尺寸；

- 同模版迭代的新素材，系统可能会认为人群重复曝光，导致CPM偏高。

在结构上，仙女座明显更偏好一个推广活动中同时包含多尺寸图片、视频和多文案组合。官方给出的最佳实践是：

- 一个高分的A+AC推广活动中，应包含10张图片、10个视频、5个标题和5个正文。

Meta本地生成的素材是基于上亿素材经验总结出的“平台最优解”。在ASC体系中，许多人对此给予了正面反馈，但在A+AC体系中，效果可能有所不同。

在当前的环境下，生成内容往往只是重复使用相同模板，这很容易导致素材的疲劳。至于CPM（每千次展示的成本）上涨的问题，这确实是一个普遍存在的难题，对于是否采用这个策略，不同人可能有不同的看法。

接下来，我要提到三个具有实际操作意义的要点。

这是一个对数据需求极高的模型。多个小预算的系列远不如一个集中预算的系列学习得快、运行得稳定。在实际操作中，与其使用10个$20的组，不如使用一个$200的组。对于模型来说，每天至少2-3次转化信号是非常关键的。

系统对+20%至50%的增长相对友好，但如果一次性增长超过50%，很容易触发二次学习。官方建议是逐步探索平台用户边界，实际操作中也确实更加稳妥。

AI认为的好素材，可能并不是你最能赚钱的素材。

仙女座优化的是曝光、频次、点击和转化等平台侧指标；而我们通过BI（商业智能）看到的则是留存、ROAS（广告销售回报率）、LTV（客户终身价值）和用户粘性等。

目前，这两套体系并不完全一致。将更深入的行为数据提供给平台，短期内帮助有限，因为这需要更高的算力和成本，对平台来说并不划算。

因此，我的结论始终如一：

不要试图破解算法，把它当作一个筛选器。

让AI快速帮助你剔除低质素材、放大有效投放的可能性，但最终是否值得扩大投放规模，还是要依靠你自己的数据判断。

仙女座并不是终点，但它已经明确了一点：依靠受众和参数生存的时代正在结束，真正能够长期存在的是那些懂得内容操作的专业人士。

结语：

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