Andromeda IA de Meta: evolución, aprendizajes y optimizació

Meta Ads ya no se optimiza como antes

En los últimos meses, Meta terminó de consolidar Andromeda, su nuevo sistema de inteligencia artificial para la entrega de anuncios.
No llegó con grandes anuncios ni alertas visibles en el Ads Manager, pero su impacto es real y ya se siente en las campañas.

Muchos equipos de marketing comenzaron a notar que:

• Algunas campañas se volvieron más inestables en el corto plazo
• La microsegmentación dejó de rendir como antes
• La creatividad empezó a explicar gran parte de los resultados

Nada de esto es casualidad.

Andromeda cambió la lógica de optimización de Meta Ads: hoy el sistema decide qué anuncio mostrar a cada persona en tiempo real, priorizando señales de comportamiento y calidad creativa.

Adaptarse no es opcional. Pero tampoco es complicado si se entiende el cambio de fondo.

¿Qué es Andrómeda?

Meta presentó Andrómeda como su nuevo motor interno de machine learning para la entrega de anuncios: un sistema que procesa millones (o decenas de millones) de candidatos de anuncios, los reduce a miles y luego decide cuál mostrarle a cada persona, en tiempo real.

Entre sus novedades técnicas: arquitecturas profundas de redes neuronales, hardware especializado (chips tipo NVIDIA Grace Hopper Superchip o el propio MTIA de Meta) y una lógica de indexación jerárquica para manejar el volumen masivo de creatividades posibles.

Además, actúa en una capa previa al ranking final de anuncios, filtrando de millones de opciones iniciales a sólo aquellas con más probabilidad de rendimiento, lo que mejora la eficiencia del sistema de delivery. Esto representa una actualización directa al antiguo motor de recuperación, que ya no podía manejar la escala actual de formatos, anuncios y señales de usuario.

Meta también reportó que Andrómeda se ejecuta sobre infraestructura interna de alto rendimiento, integrando hardware propio con GPUs avanzadas para acelerar el aprendizaje automático y reducir la latencia en la entrega de anuncios.

Los efectos ya reportados:

• Mejoras en calidad de anuncio (~8 %),
• Mejoras en recall del sistema (~6 %),
• Crecimiento del ROAS (~22 % en algunos casos con Advantage+), según fuentes del sector.
  

Qué cambió con Andromeda (en pocas palabras)

Hasta hace poco, Meta Ads funcionaba principalmente en base a:

• Audiencias definidas manualmente
• Estructuras fragmentadas
• Reglas de optimización más rígidas

Con Andromeda, el enfoque es distinto:

• La IA predice a nivel individual qué anuncio tiene más probabilidad de generar resultado
• La creatividad gana peso frente a la audiencia
• El sistema aprende mejor cuando tiene menos estructuras y más volumen de datos

En la práctica, esto se traduce en menos control manual y más inteligencia automática.

Paso a paso: cómo adaptar tus campañas con Andrómeda

1. Simplificar la estructura de campañas

El primer paso es soltar complejidad innecesaria.

Trabajar con menos campañas, audiencias amplias y presupuesto consolidado permite que Andrómeda tenga más señales para aprender y optimizar.
Las estructuras muy fragmentadas, que antes funcionaban, hoy suelen jugar en contra.

A veces, simplificar es el mayor avance.

2. Tratar la creatividad como la nueva segmentación

Con Andrómeda, los anuncios pasan a ser el verdadero motor de la performance.

Esto implica:

• Activar varios creativos por conjunto de anuncios
• Variar mensajes, formatos y enfoques
• Pensar cada anuncio como una historia distinta

Ya no alcanza con cambiar un texto o un color.
La creatividad es lo que le permite al sistema encontrar a la persona correcta.

3. Usar ubicaciones automáticas

Permitir que Meta optimice las ubicaciones es clave en este nuevo escenario.

Activar Advantage+ placements y diseñar piezas pensadas para formato vertical ayuda a que la IA asigne el inventario donde realmente hay más probabilidad de resultado, sin imponer supuestos manuales.

4. Alimentar al algoritmo con más señales

Optimizar solo al evento final puede limitar el aprendizaje, especialmente en campañas con poco volumen.

Incluir eventos intermedios, como engagement, visitas a contenido o leads parciales, le da al sistema más información para aprender rápido y optimizar mejor.

Más señales, mejores decisiones.

5. Darle tiempo al aprendizaje

Uno de los errores más comunes es ajustar campañas de forma reactiva.

Andromeda necesita estabilidad para aprender.
Cambios constantes en presupuesto, estructura o creativos suelen frenar ese proceso.

Evaluar en ventanas de 7 a 10 días y ajustar una variable por vez suele dar mejores resultados que la optimización diaria.

Cómo analizar si los cambios realmente funcionaron

Hacer los ajustes correctos es solo una parte del trabajo.
La otra, igual de importante, es leer bien los datos.

1. Comparar períodos equivalentes

Para evaluar el impacto real, es clave comparar:

• 30 días antes vs 30 días después
• Campañas con el mismo objetivo

Evitar el análisis día a día ayuda a entender el comportamiento real del sistema.

2. Mirar más allá del CPA

Con Andromeda, no todo pasa por una sola métrica.

Es importante analizar:

• Tendencias de conversiones
• Costo por resultado junto con volumen
• CTR y engagement por anuncio
• Frecuencia promedio
• Distribución de resultados por creativo

Puede haber más variación diaria, pero una mejor performance acumulada.

Cómo Bunker Analytics y ADA AI ayudan a leer este nuevo escenario

En un entorno cada vez más automatizado, el verdadero valor está en entender qué está pasando, no solo en ejecutar.

Ahí es donde Bunker Analytics y ADA AI marcan la diferencia.

Bunker Analytics: una visión clara para tomar decisiones

Bunker Analytics centraliza los datos de Meta Ads en un entorno pensado para análisis estratégico.
Esto permite comparar períodos, detectar tendencias y entender la performance por campaña, anuncio y creativo, sin depender de vistas rígidas del Ads Manager.

Menos tiempo armando reportes.
Más tiempo entendiendo resultados.

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Analytics - Bunker DB

ADA AI: insights en lenguaje natural

ADA AI permite hacer preguntas directamente sobre los datos y obtener gráficos, tablas e insights en segundos.

Esto facilita analizar si los cambios alineados a Andromeda realmente están dando resultado, sin fricción técnica ni procesos complejos.

Ejemplos de prompts para evaluar resultados después de 30 días

Evaluación general

“Comparar el costo por resultado y el volumen de conversiones de Meta Ads, 30 días antes y 30 días después de implementar una estructura simplificada.”

Análisis de tendencia

“Mostrar la evolución semanal de conversiones y CPA de Meta Ads durante el último mes.”

Análisis creativo

“Generar un ranking de anuncios de Meta Ads por cantidad de resultados y costo promedio durante el último mes.”

Señales tempranas

“Comparar CTR, engagement y conversiones por anuncio de Meta Ads durante el último mes.”

Frecuencia

“Mostrar la evolución de la frecuencia promedio por campaña de Meta Ads durante el último mes.”

Conclusión: menos control, mejores decisiones

Andromeda no llega para complicar el trabajo, sino para cambiar la forma de hacerlo.

Cuando se entiende cómo funciona y se acompaña con buenos datos y análisis claros, los resultados aparecen.
Bunker Analytics y ADA AI ayudan justamente en ese punto: convertir automatización en decisiones más inteligentes.

Menos intuición.
Más datos.
Mejores decisiones.