Meta Andromeda, le modèle qui change les règles du social ads

Meta Andromeda est déjà à l’œuvre dans les campagnes Meta Ads. Avec sa dernière mise à jour, l’algorithme a changé la façon dont les publicités sont sélectionnées, diffusées et optimisées.

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Moins de ciblage manuel. Plus d’automatisation. Et surtout, une personnalisation beaucoup plus fine, pilotée par l’IA.

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Alors comment aligner sa stratégie publicitaire avec ce nouveau modèle ? Voici quelques pistes.

Qu’est-ce que Meta Andromeda ?

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Meta Andromeda est un nouveau moteur d’IA publicitaire développé par Meta pour améliorer la diffusion et la personnalisation des publicités sur Facebook et Instagram.

Son objectif ? Sélectionner, en temps réel, la meilleure publicité pour chaque personne, parmi des millions de combinaisons possibles.

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Pour ce faire, Andromeda repose sur un système de retrieval de nouvelle génération. Là où les anciens modèles travaillaient sur des ensembles limités d’annonces, Andromeda analyse un volume bien plus large de créations, de signaux utilisateurs et de contextes avant même l’étape de classement final.

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Ce moteur est capable de comprendre à la fois le contenu des publicités (images, vidéos, textes), les intentions et comportements des utilisateurs et les objectifs business des annonceurs.

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Résultat ? L’algorithme identifie plus finement quelles publicités méritent d’être montrées à chaque utilisateur, à chaque impression.

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💡 Point clé à retenir : Meta Andromeda n’est pas un outil que vous activez. Il fonctionne en arrière-plan, au cœur de Meta Ads. Grâce à cette nouvelle technologie, l’algorithme prend davantage de décisions, plus tôt dans le processus de diffusion, avec un niveau de personnalisation inédit.

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Pour les marketeurs, ça veut dire moins de logique manuelle, plus de dépendance à la qualité des créas et aux signaux envoyés à l’algorithme.

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Pourquoi Meta a lancé Andromeda ? 

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Meta a lancé Andromeda pour contrecarrer les limites des systèmes publicitaires actuels.
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Les anciens moteurs de diffusion de Meta Ads fonctionnaient bien, mais ils devaient composer avec trop de contraintes. Trop peu de créations analysées en amont. Trop de dépendance à des signaux partiels. Et une personnalisation qui plafonnait dès que l’échelle augmentait.

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Avec la disparition progressive de certains signaux de tracking et la montée en puissance des formats créatifs, Meta devait revoir son approche. L’enjeu n’était pas d’ajouter une couche d’optimisation, mais de repenser le cœur même de la sélection publicitaire.

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C’est là qu’Andromeda entre en jeu. Le nouveau modèle répond à trois objectifs : 

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• Élargir le champ des possibles : l’algorithme peut examiner beaucoup plus de publicités candidates avant la diffusion. Cela augmente les chances de trouver la bonne annonce pour la bonne personne.

• Mieux comprendre le contexte : Andromeda ne regarde pas seulement qui est l’utilisateur. Il analyse aussi le moment, le format, le contenu créatif et les signaux faibles issus du comportement global.

• Passer à une automatisation réellement scalable : Meta vise une diffusion capable de rester pertinente même avec des millions d’annonceurs et de créations actives en parallèle.

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Derrière Andromeda, l’ambition est de faire de la personnalisation publicitaire un standard, pas une option.

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Comment fonctionne Meta Andromeda ? 

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Meta Andromeda fonctionne comme un moteur de sélection publicitaire en amont, bien avant l’étape classique de classement des annonces. C’est là que le changement est majeur.
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L’algorithme ne se contente plus de comparer quelques publicités entre elles. Il explore un volume beaucoup plus large de créations candidates, puis réduit progressivement ce champ pour ne garder que les plus pertinentes.

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Le principe repose sur ce qu’on appelle le retrieval. À chaque opportunité d’affichage, Andromeda va chercher, dans un espace immense d’annonces actives, celles qui ont le plus de chances de correspondre à la personne, au moment précis où elle consulte la plateforme. Cette étape se fait en quelques millisecondes.

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Pour y parvenir, l’algorithme croise plusieurs types de signaux :

• les interactions passées des utilisateurs,

• le contenu des publicités, analysé de manière fine,

• le contexte de diffusion,

• et les objectifs définis par l’annonceur.

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Avec ce nouveau modèle, les créas prennent une place centrale. Andromeda analyse les images, vidéos et textes comme des signaux à part entière. Une variation créative peut donc changer totalement la façon dont une publicité est sélectionnée, même avec un ciblage identique.

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Et comme toute IA moderne, Meta Andromeda apprend en continu. Chaque impression, chaque interaction alimente le système. L’algorithme ajuste ses choix en permanence, sans attendre des volumes massifs de conversions.

Quel est l’impact de Meta Andromeda sur les campagnes Meta Ads ? 

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Meta Andromeda ne change pas un paramètre. Il change la logique entière de diffusion des campagnes. Voici ce que cela implique concrètement : 

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• Ciblage : la logique devient plus large et moins granulaire. Les audiences étendues prennent le dessus, car l’algorithme préfère décider lui-même à qui montrer les annonces en fonction des signaux disponibles, plutôt que s’appuyer sur des segments définis trop finement.

• Créations publicitaires : les créas deviennent un levier central. Images, vidéos et messages servent de signaux forts à l’algorithme. Une variation créative peut changer la diffusion, même avec une structure de campagne identique.

• Structure des campagnes : la simplification est favorisée. Moins d’ensembles de publicités, moins de duplications. Andromeda fonctionne mieux avec des structures lisibles et des volumes suffisants.

• Budget et diffusion : l’allocation devient plus dynamique. Le système ajuste en continu la diffusion selon les performances observées, sans attendre de longues phases d’apprentissage.

• Optimisation manuelle : les micro-ajustements perdent en intérêt. Modifier trop fréquemment les paramètres peut perturber l’apprentissage de l’algorithme.

• Lecture des performances : certaines variations deviennent moins explicables. L’algorithme prend des décisions complexes, ce qui demande d’accepter une part de “boîte noire”.

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Comment adapter sa stratégie Meta Ads à Andromeda

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Meta Andromeda ne remet pas en cause les fondamentaux de Meta Ads. Il change la hiérarchie des leviers.

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Pour rester performant, vous devez ajuster votre façon de structurer, de créer et de piloter.

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Repenser la structure des campagnes

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Avec Andromeda, la simplification devient une vraie force. Les structures très découpées, pensées pour un contrôle fin, ralentissent l’apprentissage de l’algorithme.

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En réduisant le nombre de campagnes et d’ensembles, vous concentrez les données et facilitez la prise de décision automatisée.

Cette logique va de pair avec les ensembles larges. Andromeda est conçu pour explorer, tester et sélectionner à grande échelle.

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Des audiences trop restreintes limitent son champ d’action. En élargissant, vous laissez l’algorithme identifier lui-même les segments les plus pertinents, en fonction des signaux réels plutôt que d’hypothèses initiales.

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Travailler différemment les créas

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La question n’est plus d’avoir une bonne publicité, mais d’alimenter l’algorithme en volume. Andromeda fonctionne mieux quand il dispose de nombreuses créations à analyser. Plus il a de matière, plus il affine ses choix.

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Les variations prennent alors tout leur sens. Changer un visuel, un format ou un angle peut modifier la diffusion, même avec un ciblage identique. Ces variations aident l’algorithme à comprendre ce qui fonctionne selon le contexte, le moment et le profil utilisateur.

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Enfin, les messages deviennent un levier stratégique. Chaque créa transmet une intention, une promesse, une valeur. Andromeda apprend aussi à partir de ces signaux sémantiques. Tester différents messages permet d’identifier ceux qui déclenchent réellement l’intérêt, pas seulement le clic.

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Redéfinir le rôle du media buyer

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Désormais, il y a moins d’ajustements manuels utiles au quotidien. Les micro-changements répétés peuvent freiner l’apprentissage plutôt que l’améliorer. Le pilotage devient moins technique et plus réfléchi.

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En parallèle, le media buyer consacre plus de temps à l’analyse et au pilotage stratégique. Lecture des tendances, compréhension des signaux, choix des angles créatifs, alignement avec les objectifs business. La valeur n’est plus dans le paramétrage, mais dans la capacité à orienter intelligemment l’algorithme.

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Avec l’arrivée de Meta Andromeda, appliquer des recettes d’hier expose à des campagnes qui stagnent. Il ne s’agit donc pas d’apprendre à “bidouiller” l’outil. Mais plutôt de comprendre comment fonctionnent réellement les systèmes publicitaires pilotés par l’IA, comment envoyer les bons signaux, structurer intelligemment ses campagnes et travailler les créas comme un levier stratégique.

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