掌握 AI 與素材時代：深度解析 Meta 仙女座（Andromeda）演算法

隨著生成式 AI 與機器學習技術快速發展，數位廣告正迎來結構性的轉變。Meta 近年持續加碼投入 AI 相關技術資源，期望透過更強大的運算能力與演算法模型，提升廣告投遞的準確度與整體成效。

在這波轉型中，仙女座演算法（Andromeda）成為 Meta 廣告系統中的核心關鍵，本文將帶您深入了解仙女座演算法的運作邏輯，以及在 AI 驅動的廣告環境下，品牌與廣告主應如何重新思考投放策略。

Meta 仙女座（Andromeda）演算法是什麼？

在 Meta 生態系中，每分每秒都有大量廣告素材同時進入競價系統，等待被分析、排序與投遞。隨著廣告規模與素材型態快速成長，如何在極短時間內，從海量內容中找出「最有機會產生價值的廣告」，成為廣告推薦系統所面臨的核心挑戰。

仙女座（Andromeda）演算法，正是 Meta 為此所打造的核心檢索（Retrieval）系統。檢索是 Meta AI 推薦系統的第一個步驟，可以從數千萬則潛在候選廣告中篩選出數千則廣告，將廣告進行分類，系統將再將這份清單傳送給其他 AI 模型，預測其帶給廣告主和用戶的價值並完成投遞。

透過仙女座演算法的運作，廣告不再只是被動地「投放出去」，而是經過層層 AI 檢索與篩選後，才有機會出現在真正具備潛在價值的用戶眼前。

Meta 演算法邏輯的轉變

過去的廣告投放邏輯相對單純。當系統接收到用戶對某一品類（例如鞋類）的互動訊號後，便會持續將相似商品的廣告推送給該族群。這類模式主要依賴「興趣標籤」進行判斷，雖能有效擴大觸及，卻難以精準掌握使用者當下的購買動機與行為時機。

隨著仙女座演算法導入，廣告系統開始從「淺層行為」進入「深度意圖」階段。AI 不再僅分析用戶對什麼內容感興趣，而是進一步綜合判斷完整行為模式：

• 使用者在什麼時間點較容易接收資訊

• 在何種使用情境下互動意願較高

• 哪一類素材形式更可能促成轉換行為

也因此，廣告投遞的核心不再只是「對的人」，而是「在對的時間、以對的內容，出現在對的情境中」。而這樣的判斷基礎，來自龐大的歷史數據與行為模型，協助系統預測用戶更深層的潛在意圖。

從受眾導向，走向素材導向的廣告時代

在過往的投放操作中，廣告主往往需要建立大量廣告組合，並搭配不同興趣、年齡與行為條件進行測試與優化。然而在仙女座演算法的架構下，這樣以設定為主的操作方式已逐漸失去關鍵性。現今廣告系統的核心邏輯轉變為：只要上傳素材，AI 即會自動理解內容，並將其推送給最適合的受眾。因此，廣告策略的重心也隨之轉移—從設定受眾，轉為經營素材。

AI 如何理解你的廣告素材？

透過檢索系統，仙女座演算法會拆解並分析素材中的多項元素，包括但不限於：

• 素材中的商品

• 素材格式（圖片、影片、Reels等）、長寬比

• 文案關鍵字與語氣結構

• 視覺色調與整體風格

• 季節性與使用情境判斷

• 素材中的人物、情緒感受

這些元素都會被轉化為 AI 的判斷訊號，用以推論該素材最可能產生價值的受眾輪廓。

「大量多元廣告素材」成為 AI 時代的核心競爭力

仙女座演算法的誕生，象徵數位廣告正式邁入以 AI 為核心的全新階段。在這樣的環境中，廣告主真正需要建立的關鍵能力，將轉移為：

• 是否具備長期內容規劃能力

• 是否能穩定產出多元且具差異化的廣告創意

• 是否理解品牌在不同使用情境下的溝通方式

當 AI 越來越聰明，廣告素材多樣性將成為決定廣告成效的關鍵資產。這也將是品牌在 2026 年持續成長、不可忽視的重要課題。