Andromeda 是什麼？2026 Meta 廣告為何不再靠精準受眾、而靠素材取勝

快速摘要

Meta 在 2025 年 10 月宣布以「Andromeda」（仙女座）機器學習檢索引擎重構廣告投放邏輯。系統不再主要依賴你手動設定的精準受眾，而是先理解你的素材內容，再自動找出最可能轉換的人。這代表 2026 年 Meta 廣告成敗的關鍵，會從「受眾設定」轉向「創意多樣性、測試節奏、轉換資料品質與網站體驗一致性」。

相信現在正在閱讀這篇專欄的你，之前或多或少都有跟 Facebook／Meta 廣告交手的經驗。不管你是自己下場投，還是委託代操，過去我們的投放邏輯幾乎都長一樣，把不同的產品切角與素材，丟給你以為最「精準」的那群人。

例如賣運動內衣，就鎖運動興趣的女性；賣單反相機，就鎖攝影興趣的男性。這套做法直覺、好教、也曾經好用。但它有個老問題：真正會買的人，常常比你想像得更「不按牌理出牌」。很多爆紅案例，都是因為商品意外被另一群人買爆，而不是因為受眾設定多厲害。

更關鍵的是：Meta 自己也不打算陪我們繼續玩這套了。

因為在 2025 年 10 月，Meta 宣告廣告系統將大幅更新，一個叫做 Andromeda（仙女座）的新演算機制登場，幾乎等於宣判：「素材＋精準受眾」這個老套路，從此不再是主線玩法。那麼問題來了：Andromeda 到底改寫了什麼？身為廣告投手或品牌行銷人的你，又該怎麼調整優化的底層邏輯？

不過在開始分享仙女座的神奇之前，先請你一樣照慣例先替自己泡杯咖啡，然後再跟我們一起看下去吧！

一、什麼是 Andromeda？Meta 為什麼要「改你投放的習慣」？

如果你還在用「鎖精準受眾＋兩三支素材」去跑轉換／購買型活動，你近期很可能會覺得成效不如以往：轉換成本上升、量縮、表現忽高忽低，甚至讓人懷疑是不是市場變了、產品變了、或你突然不會投廣告了。放心，很多時候不是你手殘，而是 Meta 的演算法正在逼你換打法。

Andromeda 是 Meta 全新的機器學習檢索引擎。它不是小修小補，而是直接把 Facebook／Instagram 的投放邏輯做了一次「換引擎」。依照 Meta 工程團隊公開資訊，Andromeda 的模型容量比舊系統提升非常多，等於是用更大的模型、更密的訊號、更即時的行為資料，重新決定「誰會看到你的廣告」。你可能會問：那它更強，為什麼成本反而上升？

答案其實很白話：因為它不鼓勵你繼續用舊玩法。

二、Andromeda 怎麼改寫投放邏輯？從「你指定受眾」變成「素材決定受眾」

我們先複習原本 Meta 的主流做法：你告訴廣告系統：「請把這支廣告投給 25–40 歲、對瑜伽、慢跑有興趣的女性。」然後平台照你鎖定的輪廓投放，你再觀察數據表現如何。

但 Andromeda 幾乎是反過來。

新版演算法會先「理解」你的素材，包括圖片、影音、文案、色彩、情緒、視覺風格、優惠訊號、宣傳切角等，把這些拆解成一堆可計算的訊號後，再去推論：這支素材最可能打動誰。然後系統自己去找人，甚至會超出你原本「想像中的受眾」。更白話一點說，決定你廣告投給誰看的 X 因素，不再是你的受眾設定，而是你的素材本身在說什麼。

這也是為什麼過去那種「一支神素材＋一組精準受眾＝爽賺一個月」的劇本，現在越來越容易翻車。Andromeda 更像是偏好「多鉤子、多變化、多格式、多角度」的素材供給，因為它需要足夠多的素材訊號，才有空間把配對做得更精準、更有效率。

三、Andromeda 實際怎麼運作？用「朋友介紹對象」的比喻你會秒懂

假設單身已久的你想請朋友介紹對象。你有兩個朋友如下：

【舊版演算法朋友】：會請你列出條件，年齡、職業、興趣、學歷。然後從他的朋友圈找「符合條件的人」。但符合條件，不一定合得來。
【Andromeda 朋友】：不會先問條件，反而先觀察你的談吐、喜好、價值觀、互動模式，然後直接把你跟「最可能合得來的人」配對。

Andromeda 實際上在廣告的運作也像這樣，它會把素材的視覺元素、文案語意、優惠訊號、情緒信號、素材格式，對照過往大量用戶行為模式，推論「看到這支素材後最可能採取行動的人」。所以如果你還在用「素材少＋精準受眾」當主策略，某種程度是在拿一把小水槍，去打 Andromeda 的大洪水。

*現在連廣告受衆都不流行精準鎖定了，就像找到對的另一半，其實不需要替自己限制太多條件。*

四、要如何跟上 Meta 廣告的新節奏？

既然過去的成功經驗已如過往雲煙，那麼我們其實也沒有太多時間緬懷過去美好的榮景。應該這樣講，或許每個時代都有屬於每個時代的 Meta（主流）玩法，而現在這個時機點正是以多元創意切角取勝的年代，精準判定消費者輪廓這件事情已經不吃香了。這邊我們提供幾個因應「Andromeda」優化 Meta 廣告的幾個作法供你參考。

即時訊號比靜態受眾更重要
年齡、性別、興趣、職稱這些設定不會完全消失，但它們不再是主要驅動因素。Meta 更看重的是更接近「當下決策」的訊號，例如：用戶近期行為、購買意圖與瀏覽情境、即時狀態訊號與互動模式。這也是為什麼你要交出足夠多元的創意，並提供乾淨、正確的轉換資料。像素埋錯、事件定義亂、回傳不完整，等於你給系統一張糊掉的地圖，最後只能用更高成本買到更差的配對。

贏家不只要快，還要更快：素材迭代會從「月更」變成「週更」
你現在的最佳素材，可能只會紅幾天，而不是幾個月。測試節奏必須比以前快，而且要更有系統：什麼鉤子有效、什麼情緒有效、什麼格式有效，你要能快速驗證並擴張。而 Andromeda 偏好的品牌通常具備三個特徵：創意敏捷度高（產得出多樣內容）、測試流程嚴謹（知道在測什麼）、轉換體驗一致（點進去不會翻車）。只靠 2～3 支主力廣告吃一年，未來會越來越難。能每月產出 15～30 支「真正不同」的版本（短影音、UGC、產品展示、生活情境、動態設計），反而更容易放大規模。順便提醒你，把同一張圖複製十份、只換顏色或換一句文案，通常不算「多樣性」。Andromeda 要的是不同鉤子、不同敘事、不同視覺與情緒訊號。
網站體驗是基本面：你素材再強，落地頁翻車照樣被懲罰
創意做得再好，最後成交還是會落在你的網站本質。速度、購物流程、手機體驗（畢竟現在手機瀏覽量比桌機大）、資訊清晰度、信任感與商品說服力，都會影響轉換率。Andromeda 的殘酷之處在於：它會把「體驗不佳」反映在成本上。你讓對的人點進來，但網站體驗像障礙賽，系統只會用更高的轉換成本懲罰你。更何況對平台來說，差的廣告體驗會傷害用戶對 Facebook／IG 的觀感。祖克柏不會為了你的轉換率，犧牲他平台的長期體驗。

☕ 品嚐最後一口咖啡，看看我們的總結

如果要把 Andromeda 的變化濃縮成一句話就是，Meta 的行銷哲學正在從「人工控制一切」往「AI 理解創意」的方向移動。競爭力也從過去的「誰預測受眾最精準」，變成「誰更懂人性、更懂素材該怎麼講」。成功的廣告會站在數據與創意的交會點：規模化產出有意義的內容，同時信任系統完成配對與投放。你可以用一張清單自我檢查，看看自己有沒有跟上新節奏。

使用廣泛受眾與 Advantage+（降低手動框死受眾的比重）
投資多元創意內容（不同鉤子、情緒、格式、敘事）
把測試重心放在「創意」而非「受眾小調整」
定期更新素材庫，建立素材生命周期管理
用活動層級看成效，避免被單一廣告組合誤導
確保策略、創意、轉換資料與落地頁一致
Pixel正確／Server-side穩定／商品資料保持乾淨完整
優化網站速度與體驗：行動優先、高速是基本門檻
加快決策與迭代：你慢一步，系統就把機會分給別人

如果你還搞不清楚Facebook廣告未來該怎麽做行銷，或者是你在這波新演算法中操作廣告有什麼新的發現，都歡迎留言告訴我們噢！

FAQ： Google 搜尋引擎的新演算機制，會如何改變 SEO？

Q1：Andromeda 是什麼？跟舊版 Meta 廣告演算法差在哪裡？
A：Andromeda 是 Meta 的新機器學習檢索引擎，用更大規模的模型與更密集的訊號重建投放配對。相較舊系統更依賴你手動設定的受眾輪廓，Andromeda 更傾向先理解素材（視覺、文案、情緒、切角、格式），再自動找出最可能轉換的人。

Q2：為什麼 Andromeda 上線後，我用「精準受眾＋少量素材」成效變差？
A：因為新系統不鼓勵「素材少、框受眾」的舊打法。當素材訊號不足或受眾被框死，系統可探索的配對空間變小，容易導致成本上升與規模受限。Andromeda 更需要多元創意訊號來找到更好的受眾與情境配對。

Q3：2026 年 Meta 廣告優化的重點，會從受眾轉向什麼？
A：重點會轉向「創意多樣性＋測試節奏＋轉換資料品質＋落地頁體驗」。也就是你提供多少不同鉤子與敘事、你能多快迭代、你給系統的轉換回傳是否乾淨，以及點進網站後是否能順利完成轉換。

Q4：Andromeda 之下，還需要做受眾設定嗎？
A：受眾設定不會完全消失，但它不再是主要驅動因素。與其花大量時間切細受眾，不如把資源移到素材多樣性與訊號完整性（像素、CAPI、事件定義、商品資料），讓系統有足夠資訊做更精準的自動配對。

Q5：素材要怎麼做才算「多樣性」？複製貼上算嗎？
A：Andromeda 想要的是「不同鉤子、不同情緒、不同敘事、不同格式」的多樣性。單純把同一張素材改色或微調一句文案，通常只是在增加版本數，不一定提供新的訊號。建議混合 UGC、短影音、產品展示、生活情境、動態設計與優惠導向等不同類型，讓系統能辨識哪些訊號有效。

Q6：網站體驗與轉換資料，為什麼會影響 Andromeda 的投放成本？
A：因為系統會用轉換回饋來判斷「哪些配對值得擴張」。若像素／CAPI 回傳不完整、事件定義混亂，或落地頁速度慢、流程卡、手機體驗差，系統會認定轉換效率低，往往反映為更高的轉換成本與更難擴量。

作者 Hugh Chen
喜歡甜食、文字與電影。吟遊詩人是正職，在數位行銷領域兼差超過 10 年。
相信身處在這個擁有豐富網路資源的時代的人都蘊含無限可能。如果有心學習，早餐店阿姨都有可能變成廣告高手亦或油畫大師。
你終究可以成爲你想成爲的。只要持之以恆，時間最終會替你報以掌聲。

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