Andromeda — новый рекламный алгоритм в Facebook* и Instagram*. Компания Meta* анонсировала его в конце 2024-го, но масштабное внедрение началось только в 2025 году. Задача системы — выбрать из всей базы объявлений самые подходящие для каждого конкретного пользователя на основе поведенческого анализа. Многие подходы, которые работали раньше, теперь неэффективны. Старые схемы таргетирования, копипаст креативов из спай-сервисов и lookalike-кампании больше не приносят результатов. Вместо этого появляются новые подходы, например с широкой выборкой крео и прогревочными кампаниями.
В новой статье на G GATE MEDIA разбираемся, как именно работает алгоритм и какие стратегии помогут байерам адаптироваться к изменениям. Комментарии по теме дали эксперты из медиабаингового холдинга DSRCM. и Тони — руководитель баинга и администратор канала iGaming ads lab.
Что такое Andromeda: новый принцип масштабирования и sequence learning
Один из главных принципов работы Andromeda — масштабирование за счет способности модели обрабатывать последовательности событий (sequence learning) в реальном времени. Рассмотрим этот механизм подробнее.
Воронка отбора креативов
Старый алгоритм мог обрабатывать только ограниченное количество объявлений без замедления ленты. Поэтому было эффективно ручное таргетирование — байерам нужно было сужать аудиторию через интересы и данные по демографии. Теперь механизм работает в три раза быстрее и может проверить намного больший пул объявлений-кандидатов.
Технически это стало возможно благодаря иерархической индексации. Воронка работает так:
- на верхних уровнях система отсеивает явно нерелевантные объявления;
- потом сужает круг на среднем уровне, отбирая более подходящие варианты для конкретного сегмента;
- и наконец, на нижнем уровне происходит детальный анализ самых подходящих кандидатов.
Такой подход позволяет обработать большую базу объявлений практически без замедления — система не перебирает каждое крео поодиночке, а отсеивает их на разных этапах.
Анализ действий аудитории
Самое значительное изменение. Раньше алгоритм работал с агрегированными данными — интересы пользователя, демография, общие паттерны поведения. Система группировала людей в крупные сегменты.
Новый механизм учитывает последовательность конкретных действий пользователя. Он видит не просто интерес, а состояние — активно ли человек ищет решение? Находится ли в исследовательской фазе? Готов к покупке или только изучает варианты? Если пользователь накануне просмотрел релевантный контент, алгоритм также учтет это при выборе следующего объявления.
Более того, искусственный интеллект теперь анализирует не только концепцию креатива, но и детали — текст, визуал, эмоции, движение в видео. Система распознает незначительные вариации, например смену кнопки, цвета или текста, как один креатив-дубликат и быстро перестает его показывать.
Какие подходы перестали работать
Появление Andromeda изменило фундаментальные принципы работы рекламных и рекомендательных систем. С приходом новой системы некоторые баинговые стратегии потеряли эффективность или вообще перестали работать.
Lookalike-кампании
В прошлом этот подход работал так: вы списком загружали на платформу своих лучших клиентов, и Facebook* сам находил похожую аудиторию. Новый алгоритм самостоятельно справляется с этой задачей — находит релевантных людей по их поведению.
Теперь lookalike-списки не так эффективны — по этой схеме одни и те же пользователи будут видеть рекламу несколько раз. Они сохраняют смысл только для узких задач, например, для быстрого теста офферов или выхода в новое ГЕО.
«О lookalike-кампаниях точно можно забыть — алгоритм самостоятельно находит людей по поведению и интересам. Также неэффективна работа по дешевому клику, но это компенсирует качество пользователей, которые прошли всю воронку до депозита».
DSRCM.
Адсеты с одинаковым таргетом
Адсет — это группа объявлений в Facebook* / Instagram* с одинаковыми настройками таргетирования и бюджетом. Раньше множество блоков означало больше показов. Теперь это не работает — алгоритм сам распределяет рекламу, поэтому искусственное дробление на группы не помогает. Вместо этого вы конкурируете сами с собой — каждый адсет получает мало данных для обучения, поэтому системе нужно больше времени на оптимизацию, а вам — денег на показы.
«Трафик стал дороже, но улучшилось его качество — алгоритм отфильтровывает более платежеспособных пользователей. Для работы с новой системой нужны большие бюджеты и готовность к долгосрочному подходу. Это требует изменения менталитета: вместо охоты на быстрый результат — инвестиция в качество.
Также необходимо больше внимания уделять аналитике при оптимизации кампаний. Помните: Andromeda считает множество новых показателей, например поведение пользователя после клика и его прежние привычки. Следите за тем, как быстро приходят первые депозиты, какая глубина взаимодействия с сайтом».
DSRCM.
«Изменения ощущаются. Часто слышу от байеров, что получается выкупать дешевые инсталлы и регистрации, а депозитов нет. Связываю это как раз с алгоритмами».
Тони
Прогрев, портфель и дифференциация креативов: какие подходы теперь показывают результаты
Если прежние методы менее эффективны, какие стратегии работают в текущих условиях? Есть три основных направления.
Прогревочные кампании
С появлением Andromeda кампании на прогрев снова становятся эффективным инструментом. Двухэтапный подход работает следующим образом.
- Запуск кампании на осведомленность. Система собирает сигналы о том, кого в аудитории привлекает контент, например, кто просмотрел видео до конца или поставил лайк.
- Запуск конверсионных кампаний. Алгоритм уже знает, кто показал интерес, и может точнее попадать в релевантную аудиторию. Результат — ускоренное обучение, снижение CPM, рост CTR.
Расширение портфеля креативов
Раньше нормой было запустить 3–5 креативов на кампанию. Теперь рекомендуемый минимум — 20+. Сейчас система намного детальнее распознает предпочтения. Вместо больших групп вроде «мужчины 25–35, интересующиеся спортом», алгоритм различает узкие микросегменты с конкретными паттернами поведения. Например: «Мужчины, которые ищут инвентарь для скалолазания». Каждой подгруппе нужен свой специализированный контент.
Работа с портфелем креативов — это не одноразовая задача. Система быстро адаптируется к контенту, а старые материалы теряют эффективность. Поэтому контент нужно постоянно обновлять — еженедельно добавлять новые варианты. На тесты стоит выделять 20–30% от бюджета кампании. Это инвестиция в обучение алгоритма, на которой можно проверить подходы и месседжи.
Разнообразие должно быть и в самих форматах, не стоит ограничиваться только Reels или графикой. Нужны UGC, видео, мемы — аудитория по-разному воспринимает каждый формат. Система это учитывает и показывает релевантный вариант каждому пользователю.
«Как тренд выделю UGC-контент с ноунейм актерами или дипфейками.
Заливать крео из спая уже было сложно, теперь это практически невозможно. Советую делать много креативов с фокусом на локализацию. Перебор позволяет быстро находить рабочие варианты».
Тони
Дифференциация креативов
Вспомните принцип лестницы Ханта: холодная аудитория → теплая → горячая → покупатель. Раньше байеры самостоятельно создавали отдельные кампании для каждого этапа с соответствующим контентом.
Теперь алгоритм сам анализирует поведение и определяет этап, на котором находится пользователь. Ваша задача — создать релевантный контент для каждого шага, например образовательный для холодной аудитории или ограниченные по времени предложения — для горячей. Система самостоятельно подберет подходящий контент для каждого пользователя.
«Теперь мы тестируем много разных гипотез в рамках одной кампании.
В остальном подходы не изменились. Дело вообще не в них, а в алгоритме.
Делайте то же, что раньше, но в большем объеме. Идите не за дешевизной клика, а за платежеспособной аудиторией.
По нашему мнению, Andromeda — это не революция и даже не шторм. Это просто перестроение работы алгоритма. А хорошо это или плохо — вопрос ментальной установки каждого отдельно взятого байера».
DSRCM.
Заключение
Andromeda не просто анализирует демографию пользователей, а учитывает их реальные паттерны поведения. Алгоритм сам находит релевантную аудиторию и выбирает нужные креативы. Система закрывает часть задач, которые раньше брали на себя байеры, например таргетирование по интересам или создание lookalike-списков.
Вместо этого работают другие стратегии, например предварительные кампании для прогрева аудитории и широкий портфель креативов. Трафик стал дороже, а масштабирование — сложнее. Но если вы готовы работать по новым правилам, алгоритм станет вашим помощником, а не противником.
*Компании, запрещенная на территории РФ.
