Mise à jour Andromeda Meta Ads : ce qui change vraiment pour les performances publicitaires

Depuis l’été dernier, un constat s’impose : performances Meta Ads en baisse, instabilité des résultats, budgets moins efficaces. Cette situation est directement liée au déploiement d’Andromeda, le nouveau moteur publicitaire de Meta, arrivé en France fin octobre.

Andromeda n’est pas une simple mise à jour algorithmique, mais un changement d’architecture fondamental qui redéfinit la manière dont les publicités sont sélectionnées et diffusées. Comprendre ce basculement permet d’expliquer pourquoi vos anciennes méthodes fonctionnent moins bien, et surtout comment adapter votre stratégie Paid Media pour retrouver et dépasser vos performances.

Andromeda : le nouvel algorithme publicitaire de Meta

Le déploiement d’Andromeda marque une rupture dans l’histoire publicitaire de Meta. Pour saisir l’ampleur du changement, il faut d’abord comprendre ce qu’est réellement ce système.

Qu’est-ce qu’Andromeda ?

Andromeda est le nouveau moteur de « retrieval » publicitaire de Meta : il remplace l’ancien système de sélection des annonces par une intelligence artificielle ultra-scalable, développée en partenariat avec Nvidia.

Sa capacité de traitement change la donne : analyser l’ensemble de l’inventaire publicitaire, traiter des milliards de combinaisons créatives et de signaux utilisateurs, puis prendre des décisions d’optimisation en temps réel. Là où l’ancien système fonctionnait sur des critères relativement figés (audiences prédéfinies, intérêts déclarés), Andromeda apprend à partir de séquences de comportements. L’algorithme ne cherche plus seulement à identifier qui correspond à vos critères, mais à comprendre les schémas d’intention et d’engagement à travers l’ensemble du parcours utilisateur.

Pourquoi Meta a changé d’architecture ? 

L’ancien modèle atteignait ses limites structurelles. Sa dépendance aux audiences statiques obligeait les annonceurs à multiplier les micro-optimisations manuelles, sans pour autant exploiter tout le potentiel de l’inventaire disponible.

Meta cherche désormais à maximiser l’automatisation en exploitant davantage la créative comme signal différenciant, tout en réduisant la dépendance aux réglages humains. Cette évolution s’inscrit dans une tendance plus globale : fin du tracking granulaire, montée en puissance de l’IA générative, et besoin de scalabilité face à la multiplication des formats et placements.

Pourquoi les performances Meta Ads ont chuté depuis Andromeda ?

Le déploiement d’Andromeda explique la baisse de performance observée sur de nombreux comptes, particulièrement ceux qui reposaient sur des stratégies d’optimisation historiques.

La fin des micro-optimisations

Les optimisations classiques (segmentation d’audience, restriction de placements, budgets fragmentés) ont perdu l’essentiel de leur impact. Plus problématique encore : ces micro-réglages peuvent ralentir l’apprentissage algorithmique, fragmenter la donnée disponible et limiter la capacité d’Andromeda à identifier les meilleures opportunités.

Concrètement, des pratiques comme la duplication de campagnes par tranche d’âge, la création de segments d’intérêts ultra-ciblés, ou la restriction systématique de placements créent des silos qui privent l’algorithme des signaux dont il a besoin pour optimiser efficacement.

Comptes fragmentés = algorithme moins performant

Andromeda apprend d’autant mieux que les campagnes sont peu nombreuses, les budgets consolidés et la donnée centralisée. À l’inverse, les structures complexes (multiples campagnes parallèles, audiences dupliquées, budgets éclatés) diluent l’apprentissage et ralentissent la convergence vers l’optimum.

Cette réalité explique pourquoi les comptes historiquement très optimisés enregistrent souvent les baisses de performance les plus marquées : leur architecture, conçue pour maximiser le contrôle manuel, entre en conflit avec la logique d’apprentissage automatisé d’Andromeda.

Nouvelle structure de campagne recommandée avec Andromeda

La simplification devient une stratégie. Il ne s’agit plus de contrôler chaque paramètre, mais de faciliter l’apprentissage algorithmique.

Simplifier la structure des campagnes

La structure recommandée repose sur trois principes : une campagne par offre ou objectif business, l’utilisation systématique du CBO (Campaign Budget Optimization), et un ciblage large. L’objectif n’est plus de contrôler finement chaque paramètre, mais de faciliter l’apprentissage algorithmique en lui donnant les moyens d’explorer et d’exploiter l’ensemble des possibilités.

Cette approche implique une réduction volontaire des couches structurelles. Moins de campagnes, moins de segmentations artificielles, plus de confiance accordée à la capacité d’optimisation de l’algorithme.

Consolider les budgets et la donnée

La consolidation budgétaire présente plusieurs avantages décisifs : apprentissage accéléré grâce à un volume de données plus important par entité, meilleure exploitation de l’inventaire disponible, et décisions stratégiques basées sur des signaux plus fiables.

Les comptes qui concentrent leurs budgets sur un nombre réduit de campagnes profitent pleinement d’Andromeda, là où les budgets fragmentés sur de multiples structures peinent à atteindre la masse critique nécessaire à un apprentissage efficace.

La créative devient le principal levier de performance

Dans l’écosystème Andromeda, la hiérarchie des leviers de performance a radicalement changé.

Pourquoi la créative est désormais le signal clé ?

La créative s’impose comme le premier levier de performance. Chaque publicité nourrit l’algorithme en tant que signal : elle ne représente plus seulement un message à diffuser, mais une variable d’optimisation à part entière.

Cette évolution s’accompagne d’une accélération de la fatigue créative. La durée de vie des annonces se raccourcit, rendant nécessaire un renouvellement plus fréquent du matériel publicitaire. Là où une créative performante pouvait fonctionner plusieurs semaines, il faut désormais envisager des cycles de quelques jours à deux semaines maximum.

Les types de créatives qui fonctionnent avec Andromeda

Certains formats et concepts démontrent une efficacité particulière : 

• contenus UGC (User Generated Content), 
• témoignages clients authentiques, 
• démonstrations produit en situation réelle, 
• contenus éducatifs apportant une vraie valeur ajoutée, 
• et approches humoristiques qui favorisent l’engagement.

La clé réside dans la multiplication des concepts et la variation des messages. Il ne s’agit plus de créer cinq versions mineures d’une même annonce, mais de développer des approches réellement différenciées qui permettent à l’algorithme d’apprendre ce qui résonne auprès de chaque segment d’audience.

Production créative : s’adapter à un algorithme gourmand en contenu

Cette nouvelle donne créative impose de repenser vos processus de production pour générer suffisamment de contenus sans exploser vos budgets.

Le format vertical comme point de départ

Le format 9:16 doit devenir votre master créatif. Cette logique mobile-first présente trois avantages : compatibilité native avec tous les placements clés, facilité de déclinaison vers d’autres formats, alignement avec les usages réels des utilisateurs.

Produire en vertical d’abord, puis adapter. Cette inversion du workflow simplifie la production et garantit que vos contenus sont optimisés pour les placements à plus fort volume. L’approche s’inscrit d’ailleurs dans une stratégie social media globale qui permet de maximiser la distribution de vos créatives sur l’ensemble des plateformes.

Automatiser les déclinaisons de formats

L’usage de la zone de sécurité Meta permet d’automatiser une partie significative du travail de déclinaison. Le gestionnaire de publicités peut générer automatiquement les crops adaptés à chaque placement, réduisant le temps de production tout en augmentant le volume de variations créatives disponibles.

Ce gain de temps vous permet de produire plus de variations créatives pour nourrir Andromeda avec suffisamment de diversité.

Ciblage Meta Ads : pourquoi le ciblage large s’impose ?

Le ciblage est le sujet le plus contre-intuitif. Andromeda demande l’approche inverse de ce que vous avez appris.

La perte d’efficacité des audiences traditionnelles

Les ciblages par centres d’intérêt et les lookalikes perdent progressivement leur efficacité. Ces segmentations créent des redondances avec le travail qu’Andromeda effectue naturellement en analysant les comportements réels.

Le ciblage large permet à l’algorithme d’exprimer pleinement son potentiel d’optimisation, en lui laissant identifier lui-même les patterns de conversion plutôt qu’en le contraignant à des segments prédéfinis.

Le rôle stratégique des exclusions

Les exclusions restent néanmoins indispensables. Leur rôle : protéger l’acquisition en évitant que l’algorithme ne se concentre uniquement sur les audiences déjà acquises. 

Exemples d’exclusions à maintenir : clients actifs des 90 derniers jours, utilisateurs ayant déjà converti sur l’offre promue, audiences engagées récemment si vous ciblez l’acquisition froide.

Ces exclusions permettent de maintenir l’équilibre entre optimisation de la performance immédiate et développement de nouvelles audiences.

Piloter la performance Meta Ads après Andromeda

La transformation impose aussi de repenser vos métriques de pilotage pour qu’elles puissent évoluer au même rythme que l’algorithme.

Pourquoi le ROAS n’est plus suffisant ?

Le ROAS plateforme ne reflète plus la performance réelle. L’attribution Meta est incomplète, les parcours clients fragmentés, les conversions indirectes nombreuses. Se fier uniquement au ROAS Ads Manager, c’est piloter avec une vision partielle.

Vous avez besoin d’une vision business globale réconciliant données plateforme et réalité commerciale.

Les indicateurs à privilégier

Privilégiez des KPI qui connectent l’investissement publicitaire à la performance business : le MER (Marketing Efficiency Ratio) qui rapporte le chiffre d’affaires total aux dépenses marketing, le CAC global qui intègre l’ensemble des coûts d’acquisition, le nombre de nouveaux clients réellement acquis, et le taux de repeat pour mesurer la qualité de ces acquisitions.

Ces indicateurs sont plus fiables que les métriques Ads Manager isolées et vous permettent de piloter sur la rentabilité réelle. Pour générer des conversions et des leads qualifiés, cette vision holistique devient indispensable.

CRM, CAPI et server-side : un avantage structurel

Les comptes disposant d’un CRM structuré, d’une CAPI (Conversions API) correctement configurée et d’un tracking server-side bénéficient d’un avantage décisif. La qualité du signal renvoyé à Meta constitue un facteur clé de performance avec Andromeda : plus vos données de conversion sont précises et complètes, plus l’algorithme peut optimiser efficacement.

Une stratégie data robuste vous permet d’exploiter pleinement le potentiel d’Andromeda en fournissant à l’algorithme les signaux de qualité dont il a besoin pour apprendre.

Andromeda : un changement profond du métier d’expert Paid Media

L’arrivée d’Andromeda redéfinit fondamentalement le rôle de l’expert Paid Media. L’expertise ne repose plus sur la capacité à multiplier les micro-réglages, mais sur la vision stratégique, la maîtrise de la data et la compréhension des dynamiques créatives.

L’expert Paid devient un orchestrateur de croissance, capable de relier média, création et objectifs business dans une logique intégrée. Cette évolution implique de repenser l’organisation des équipes et des processus : moins de temps passé dans le gestionnaire de publicités à ajuster des paramètres, plus de temps consacré à l’analyse stratégique, à la production créative et à l’exploitation intelligente de la donnée.