Meta广告AI重构投放效率狂飙4倍2026制胜。

在Meta广告投放近二十年的历程中，早期的效果驱动主要依赖于人工输入，例如精细的定位规则、严格的账户结构和逐步的优化迭代。彼时，广告投放的成功往往取决于对受众的精准定义、预算的颗粒度控制以及频繁的测试调整。

然而，随着时间的推移，这种操作模式逐渐受到侵蚀，特别是隐私政策的变化和信号丢失，使得确定性定位的可靠性大打折扣。

在过去的两年里，Meta为此做出了根本性的回应，围绕人工智能（AI）彻底重建了其广告平台。这场重构始于Andromeda，一个个性化的广告检索引擎，随后又扩展到Meta的生成式广告推荐模型（GEM）。

如今，Andromeda和GEM这两个系统共同决定了Meta生态系统中的广告选择、排名和投放顺序。Meta广告平台已不再是一个开放且由人工手动优化的环境。在2026年，广告表现的优劣，将更多取决于对Meta广告系统如何评估输入并随时间学习的深刻理解。

本文将深入剖析Andromeda和GEM的运作机制、它们如何改变了广告投放，以及在2026年，如何使广告策略与Meta的AI优先广告系统保持一致。

Andromeda：Meta的首次重大AI革新

Andromeda是Meta推出的AI驱动广告检索系统，其核心功能是决定哪些广告有资格被展示给特定用户。与传统的从广告主定义的受众出发不同，Andromeda采取逆向思维，它首先评估历史互动数据、广告文案、创意素材和广告格式。

这种机制旨在帮助Andromeda预测哪些用户最有可能与广告互动，并为广告主的营销目标贡献转化。该AI系统于2024年末开始逐步推出，并在2025年成为Meta更新基础设施的核心组成部分。广告主们亲身体验到了Andromeda带来的变化：

1. 广泛受众定位开始超越以往表现优异的兴趣堆叠定位。
2. 简化的账户结构逐渐展现出更强的竞争力。
3. 创意疲劳的周期明显加快。

这些现象都清晰地表明，广告检索机制已经发生了根本性转变。

Andromeda带来的转变

随着Andromeda的全面上线，Meta的广告策略重心从“受众优先”转向了“创意优先匹配”。定位的确定性降低，因为兴趣和类似受众的投放效果已不再像过去那样显著。

取而代之的是，创意素材成为了主要的信号。系统会深度评估创意的视觉元素、主题、吸引点和文案语言，以此来判断广告的相关性。

新媒网跨境了解到，当AI拥有更广阔的“机会池”时，其驱动的效果会更出色。投放范围更广的广告系列，辅以多元的创意输入，能够为系统提供更多选项，从而更好地将广告与用户匹配，以实现既定的营销目标。

GEM的登场：Meta的中央AI大脑

GEM是Meta大规模的生成式AI系统，它在广告平台中扮演着中央智能的角色。该系统能够识别来自用户自然互动和广告序列、格式及消息传递中的深层模式，并综合分析互动、行为和转化数据。

至关重要的是，GEM会将这些预测结果反馈给Andromeda。这些洞察力有助于系统在大规模范围内预测什么最有效、对谁有效以及何时有效，并且在这一过程中不断学习和优化。

GEM于2025年中旬开始推出，并于2025年第四季度产生了广泛影响。根据Meta官方数据，与原有的广告推荐排名模型相比，GEM“驱动广告效果提升的效率是其4倍”。

为何GEM带来的转变比Andromeda更为深远

如果说Andromeda决定了“什么可以被展示”，那么GEM则决定了“接下来应该展示什么”。可以将它们的关系形象地理解为：Andromeda决定了哪些商品能够被摆上货架，而GEM则通过学习顾客的购买习惯，进而决定哪些商品应该在下次被重点推荐。

对于那些习惯于快速测试周期和频繁修改的广告主而言，在2026年需要进行一次思维模式的转变。长期模式的重要性已远超短期性能波动，广告正越来越多地在更广泛的上下文旅程中被评估。

2026年Meta AI堆栈对广告主的意义

在2026年，广告主们可以通过将精力转向创意策略和多样性、简化账户结构以及拥抱耐心和稳定性，从而在Meta广告平台上获得更强的表现。

将创意策略视为核心驱动力

今年，广告主应致力于通过提供多元变量来为Meta系统提供更丰富的信号。测试针对不同用户画像的创意角度，而非仅仅是微小的变体。创建带有清晰开场白和有力声明或问题的视频钩子，以便快速传达价值。

同时，采用多样化的广告格式，包括图片、视频、轮播、用户生成内容（UGC）和客户证言。重点在于创造更多的创意变体，并建立一个可扩展的创意生产系统。这些策略将为Meta的AI提供更多可操作的素材，从而带来更优异的投放效果。

简化结构以提升表现

过度细分的时代已经过去。现在，广告主应整合广告系列和广告组。新媒网跨境获悉，通过这一策略，许多客户的账户表现已获得显著提升。在某些账户中，目前仅保留一到两个广告系列已成为常态。

广告系列数量的减少、受众定位的放宽以及预算的整合，能够让Andromeda和GEM更快地学习并识别出有效的模式。放弃对原有精细控制的执念可能会带来挑战，特别是对于那些已在该平台工作多年的广告主。但若执着于旧有的手动边界或不采纳这些最佳实践，将会减缓系统的学习进程。

拥抱学习稳定性

应避免频繁调整广告元素，因为频繁的修改会重置学习阶段，并可能中断系统对模式的识别。鉴于当前系统的状态，耐心已成为一种竞争优势。

早期投放表现的波动是常见的，不一定预示着失败。在启动新的广告系列或素材之前，广告主应设定一个最小的“免干预窗口”。这可能是一周，或者达到50-75次转化（以先发生者为准），在此期间承诺不进行任何更改，除非确实出现了严重问题。

关注滚动表现窗口，例如三到七天的趋势，而非日常的短期波动，这有助于理解系统如何进行支出、评估表现并判断成功。

将预算视为信号

与大多数广告平台一样，更充足的预算有助于系统更快地学习、获得更多结果并加速优化。虽然在Meta广告中可以通过较低的预算进行投放，但挑战可能更大，因为低预算会限制系统的学习能力。

Meta平台的最佳表现出现在预算能够让广告系列产生持续的转化数据时，从而创造足够的数据量供系统检测趋势。确保日常预算是切合实际的，并与广告组的转化事件相匹配。高意图事件，例如购买或合格销售线索，通常需要比漏斗上层行为（如互动或点击）更多的学习周期广告支出。

重新定义广告主角色

随着手动选择定位策略成为历史，广告主的角色已不再是单纯的手动优化者。相反，我们应该提升自身作为战略家和创意架构师的能力。这样，我们就能帮助品牌和客户：

1. 明确品牌定位。
2. 创作高质量的创意内容。
3. 与设计团队协作，构建可扩展的创意开发流程。
4. 为品牌完整性设定底线和保护措施。

作为人类，我们的责任是提供判断力并开发新颖的创意，而Meta的AI则利用其数据实现更精准的定位和优化。

在Meta的AI优先生态系统中取胜

从过去几年Meta平台的发展轨迹来看，其方向已明确无误：AI现已成为Meta广告的基础。如果广告主能够拥抱这一变革，并辅以人类的智慧指导，就能够成功实现业务增长。

在2026年，信任系统比以往任何时候都更加重要，因为Meta的AI是决定成功的关键因素。在Meta广告中取得成功，归结为向平台提供多样化、高质量的输入，并制定与Meta AI学习和优化方式相符的策略和内容。虽然工具已发生变化，但激发创意并取得成功的机会依然存在。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/meta-ads-ai-revolution-4x-efficiency-2026.html