Depuis plusieurs mois, un mot revient avec insistance dans l’écosystème Meta Ads : Andromeda. Présenté comme la plus importante mise à jour de l’algorithme publicitaire de Meta depuis iOS 14, ce nouveau moteur de diffusion marque un tournant stratégique pour Facebook et Instagram. Capable de traiter jusqu’à 10 000 variantes créatives en temps réel, Andromeda bouleverse les repères traditionnels du media buying. Mais derrière cette prouesse technologique, une réalité s’impose : produire toujours plus de créations ne suffit plus. L’enjeu s’est déplacé, de la quantité brute vers la pertinence stratégique et la diversité réelle des messages.
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Andromeda, l’aboutissement d’un virage amorcé après iOS 14
Contrairement à ce que pourrait laisser penser sa médiatisation récente, Andromeda n’est pas une rupture soudaine. Il s’agit plutôt de l’aboutissement d’un chantier entamé dès 2021, après le choc provoqué par iOS 14 et la perte massive de signaux utilisateurs. En décembre 2024, Meta publie son premier article technique officiel sur Andromeda, avant d’intensifier sa communication à partir de la rentrée 2025, à mesure que les effets deviennent visibles sur les performances des annonceurs.
Ce que Meta officialise avec Andromeda, ce sont des tendances déjà à l’œuvre : simplification des comptes publicitaires, réduction des micro-optimisations techniques, et surtout déplacement du levier de performance vers la création publicitaire. Le pilotage par indicateurs micro comme le ROAS laisse progressivement place à une lecture plus macro, centrée sur le CAC, le MER ou le COS, plus cohérente avec une vision business globale.
Un moteur IA conçu pour l’hyper-personnalisation
Sur le plan technique, Andromeda repose sur un retrieval system, un modèle de sélection capable d’analyser un volume colossal d’annonces en une fraction de seconde. Alimenté par des infrastructures matérielles de nouvelle génération, notamment des puces Nvidia, le système traite des volumes d’informations jusqu’à 10 000 fois supérieurs aux versions précédentes. L’algorithme ne se limite plus aux signaux immédiats comme le clic ou la vue : il intègre désormais des séquences de comportements sur Facebook et Instagram, allant des contenus consultés aux influenceurs suivis, en passant par les formats consommés.
L’objectif est clair : « la bonne publicité, avec le bon message, à la bonne personne, au bon moment ». Andromeda ne se contente plus d’identifier une intention d’achat générique. Il est capable d’affiner les préférences, par exemple en distinguant la couleur, la matière ou la coupe d’un produit correspondant réellement aux goûts d’un utilisateur.
Un nouveau paradigme pour piloter les campagnes Meta Ads
Avec Andromeda, Meta acte officiellement la fin d’une certaine vision du media buying. Là où les annonceurs pilotaient autrefois leurs campagnes via des réglages techniques, des enchères fines et des audiences hyper-segmentées, l’algorithme impose désormais une logique inverse : moins de contrôle manuel, plus de stratégie.
Cette évolution s’inscrit dans la continuité des campagnes Advantage+, qui avaient déjà amorcé la simplification des structures et la centralisation des données. Andromeda pousse cette logique plus loin : la part technique se réduit, tandis que la compréhension du marché, des intentions utilisateurs et de la stratégie créative devient centrale. Comme le résume bien une formule souvent reprise dans l’écosystème : « Auparavant, les annonceurs contrôlaient le ciblage. Désormais, ce sont les annonceurs qui pilotent l’algorithme, et c’est l’algorithme qui contrôle la diffusion. »
Pourquoi la quantité de créas ne suffit plus
La capacité d’Andromeda à analyser des milliers de variantes créatives pourrait laisser croire qu’il suffit de multiplier les visuels et les vidéos pour améliorer la performance. En réalité, l’algorithme privilégie avant tout la diversité stratégique, et non l’accumulation de déclinaisons similaires. Produire dix versions quasi identiques d’une même annonce dilue l’apprentissage du modèle et limite sa capacité à identifier des signaux différenciants.
Désormais, chaque création doit apporter une valeur informationnelle distincte : un angle marketing différent, un niveau de maturité utilisateur spécifique, un format ou une intention unique. Andromeda fonctionne mieux lorsqu’il dispose d’un éventail riche de concepts réellement différenciés, lui permettant d’associer chaque message à un profil précis.
La fin de la micro-segmentation et des tests fragmentés
Cette logique explique pourquoi les anciennes structures ultra-segmentées deviennent contre-productives. Les tests indépendants montrent qu’un ensemble de données unifié permet à l’IA d’apprendre plus vite et d’optimiser plus efficacement. Fragmenter les audiences ou multiplier les ensembles de publicités ralentit l’apprentissage et augmente les coûts.
Dans ce nouveau cadre, la structure gagnante repose sur la simplicité : une campagne claire, un objectif unique, une audience large, et une diversité créative suffisante pour nourrir l’algorithme. Le rôle du marketeur évolue : il ne s’agit plus de microgérer les réglages, mais de fournir à l’IA des signaux créatifs et business de qualité.
Les briques technologiques derrière Andromeda
Andromeda ne fonctionne pas seul. Il s’inscrit dans un écosystème plus large de modèles d’IA déployés par Meta :
- Andromeda, moteur de sélection publicitaire et cœur du système
- GEM (Generative Ads Recommendation Model), qui anticipe les intentions d’achat futures
- Lattice, qui mutualise les apprentissages entre campagnes, formats et plateformes
- Sequence Learning, qui permet de raisonner en étapes logiques dans le parcours client
Ensemble, ces modèles transforment la diffusion publicitaire en un système adaptatif, capable de relier des interactions apparemment indépendantes et de construire une expérience publicitaire cohérente sur la durée.
Une réponse aux mutations structurelles du marché
Si Meta a fait évoluer son algorithme, ce n’est pas par choix esthétique, mais par nécessité. Andromeda répond à trois mutations majeures : la raréfaction des données utilisateurs, l’automatisation croissante des régies publicitaires, et l’explosion du volume de créations, amplifiée par les IA génératives. Dans un environnement où les signaux externes sont plus rares et la concurrence entre plateformes plus intense, la performance repose désormais sur la capacité de l’IA à interpréter des signaux faibles et à exploiter une créativité réellement différenciante.
Vers une nouvelle ère du marketing de performance
Andromeda marque ainsi l’entrée officielle dans une nouvelle ère du marketing de performance sur Meta. Il existe désormais une ancienne et une nouvelle manière de faire de la publicité : d’un côté, le pilotage technique et les micro-optimisations ; de l’autre, une approche centrée sur la stratégie, la créativité et l’analyse macro. Comprendre ce changement est devenu indispensable pour rester compétitif.
Pour approfondir le fonctionnement technique d’Andromeda et la vision de Meta sur cette transformation, l’article officiel publié par les équipes d’ingénierie de Meta constitue une référence incontournable : source
Comme l’explique le youtubeur Felipe Vergara, spécialiste des stratégies publicitaires Meta, dans sa vidéo dédiée à cet algorithme : « Andromeda est l’algorithme de récupération de Meta qui prend des millions d’annonces et les réduit pour trouver des milliers de candidats pertinents pour chaque utilisateur, ce qui signifie que votre création publicitaire devient votre nouveau ciblage principal »
