Andrómeda: el fin de la segmentación, el comienzo de la era creativa: lo que los minoristas en línea deben cambiar en 2025

Andrómeda es el nuevo motor de publicidad de Meta.
Desarrollado en colaboración con NVIDIA, es una revisión completa del algoritmo de publicidad en Facebook e Instagram.
Su objetivo: reemplazar la segmentación manual por inteligencia artificial capaz de comprender las señales de comportamiento y las señales creativas para decidir, en tiempo real, qué publicidad mostrar a qué usuario.

Este sistema se basa en tecnologías de computación masivamente paralelas (Grace Hopper Superchip, MTIA) y en modelos de aprendizaje secuencial (Aprendizaje secuencial) capaz de analizar varias semanas de interacciones para predecir las intenciones futuras de los usuarios.

En otras palabras, Andrómeda está transformando la metapublicidad en un mecanismo predictivo y creativo a gran escala.
El rendimiento ya no depende de la segmentación, sino de la capacidad de las marcas para producir, renovar y contextualizar sus creaciones publicitarias.

Este cambio requiere que los minoristas electrónicos se replanteen tres pilares:

1. La estructura de sus campañas;
   
   
2. Métricas utilizadas para evaluar el desempeño;
   
   
3. Y, sobre todo, su enfoque de la creación publicitaria, que se ha convertido en la nueva variable de optimización.

En concreto, Andrómeda es para Meta lo que Performance Max es para Google: una plataforma todo en uno en la que la IA decide todo, desde la distribución hasta la segmentación.

1. Una revolución algorítmica: cuando Meta aprende a «leer» las creaciones

Andrómeda marca el final de la optimización manual y la llegada de un motor de publicidad que puede entender el contenido de un anuncio.

El algoritmo ya no solo analiza los clics o las conversiones, sino el significado y la forma de las imágenes, los vídeos y los textos utilizados.
Cada creación se convierte en una señal semántica y visual que Meta puede relacionar con el comportamiento del usuario.

Esta operación se basa en tres pilares técnicos:

• Aprendizaje secuencial: predicción de comportamientos futuros en función de acciones pasadas (compras, me gusta, vistas, interacciones).
  
  
• Aprendizaje entre campañas: aprender entre campañas, cuentas y plataformas para entender qué es lo que funciona a nivel mundial.
  
  
• Decodificación creativa: descomposición de elementos visuales y textuales para identificar las combinaciones más eficaces.
  
  

Según Meta Engineering, esta nueva infraestructura permitiría procesar 4 mil millones de interacciones por día y mejorar la relevancia de las transmisiones en un 8% a través de la lectura creativa.

2. El nuevo paradigma «Creativo = Segmentación»

Hasta ahora, el rendimiento en Meta se basaba en la precisión de la segmentación manual (intereses, parecidos, exclusiones).
Con Andrómeda, estos enfoques se están volviendo obsoletos.

El algoritmo ahora determina Quién debe ver qué basándose en las señales contenidas en las propias creaciones.
Un elemento visual relacionado con el estilo de vida, un color brillante o un texto orientado a los beneficios pueden provocar la distribución a un segmento de audiencia diferente, sin que se establezca ninguna segmentación explícita.

Por lo tanto, Meta recomienda alimentar su motor con la mayor diversidad posible:

• 20 nuevas creaciones por semana,
  
  
• una proporción del 50% de combinaciones eficientes/ 50% de conceptos nuevos,
  
  
• un máximo de 50 anuncios activos por cuenta.
  
  

Este enfoque invierte la lógica: el rendimiento ya no proviene de la segmentación, sino de la capacidad de generar un volumen creativo relevante y renovado.

En Dataïads, esta idea se hace eco de nuestra convicción central: los datos de los productos y la creación de publicidad son ahora inseparables.

Es esta filosofía la que guía el desarrollo de nuestras soluciones, tales como Feed Enrich — para enriquecer los datos de los productos — Smart Creative — transformar estos datos en creaciones dinámicas y contextualizadas.

3. Repensar la estructura de las campañas Meta

Arquitectura simplificada e inteligente

En Andrómeda, Meta recomienda una estructura ultraligera:

• Campaña TEST (10— 30% del presupuesto)
  Prueba nuevos conceptos con 3 a 6 creaciones por lote durante 5 a 7 días.
  Objetivo: identificar las señales más eficaces para el CPA objetivo.
  
  
• Campaña SCALE (60— 80%)
  Distribución de creaciones validadas, rotación cada 7 a 14 días para evitar la fatiga.
  Retención de las pruebas sociales (me gusta, acciones, comentarios).
  
  
• Campaña de RETARGETING (10%)
  Opcional, ya que Andrómeda ya gestiona parte del retargeting a través de Advantage+.
  
  

Esta simplificación reduce la cantidad de variables que controlan los humanos y maximiza las variables que aprende el algoritmo.

Del control manual a la confianza algorítmica

El papel del comprador de medios está cambiando profundamente.
Ya no se trata de manipular las palancas (subastas, duplicaciones, exclusiones), sino de proporcionar al algoritmo señales coherentes:

• creaciones variadas y contextualizadas,
  
  
• un seguimiento sólido mediante el píxel y la API de conversiones,
  
  
• datos de producto completos y precisos (atributos, imágenes, descripciones).
  
  

Este cambio es similar al que ya se observó en Google con Performance Max, donde el éxito depende sobre todo de la calidad de los activos creativos y de las señales enviadas a la IA.

4. Las nuevas métricas de rendimiento: MER, nCAC y LTV

En Andrómeda, las métricas tradicionales (ROAS, CPA, CTR) pierden su significado.
Meta lo confirmó: el algoritmo ya se está optimizando para la conversión, no para el coste por clic.

Las variaciones diarias del rendimiento (a veces de un ± 40%) reflejan ajustes internos de la IA, no un fracaso de la campaña.

MER: Ratio de eficiencia de marketing

MER = Ingresos totales ÷ Gasto total en publicidad
Una medida de la rentabilidad general en todos los canales. Sustituye al ROAS para evaluar la contribución real de Meta a una estrategia omnicanal.

NCAc: costo de adquisición de nuevos clientes

nCAc = Presupuesto publicitario ÷ Número de nuevos clientes adquiridos
Métrica clave para medir el rendimiento puro de las adquisiciones, excluyendo a los clientes existentes.

LTV: valor de por vida

Valor medio generado por un cliente durante su relación con la marca.
Permite juzgar la rentabilidad a largo plazo de una campaña.

Esta combinación proporciona una lectura más estable y precisa del rendimiento en la era de la automatización.
Forma parte de la lógica analítica que los científicos de medios de Dataïads aplican a las campañas que integran páginas de destino inteligentes, en las que cada clic se incluye en un análisis de rentabilidad global.

5. Automatización creativa: la respuesta estructural a Andrómeda

La recomendación de «20 creaciones por semana» no es solo un detalle operativo: es un cambio de ritmo impuesto por la IA.

Un nuevo modelo de producción

Las marcas ya no pueden producir a mano la cantidad y la diversidad requeridas.
Deben pasar a la creación industrial y contextualizada: imágenes de productos que evolucionan según las existencias, las temporadas o las promociones, sin intervención manual.

Eso es exactamente lo que permiten las tecnologías de automatización como Smart Creative.
Al conectarse directamente al feed de productos enriquecido (de Feed Enrich), generan automáticamente variantes de anuncios:

• imágenes, títulos y descripciones dinámicas
  
  
• variaciones adaptadas por colección, idioma o época del año,
  
  
• pruebas visuales automatizadas para evitar la fatiga creativa.
  
  

Este enfoque de «alimentar a la creatividad» transforma el catálogo de productos en un motor de producción publicitaria inteligente, perfectamente alineado con la lógica de Andrómeda.

6. Los límites y precauciones a anticipar

1. La pérdida del control granular

Andrómeda funciona como una caja negra.
Los anunciantes deben aceptar un período de aprendizaje de 7 a 14 días antes de interpretar los resultados.

2. El riesgo de canibalización

Sin exclusiones específicas, la IA puede favorecer a las audiencias más populares (clientes actuales).
Por lo tanto, es esencial excluir los segmentos de retención para mantener la medida de adquisición.

3. La calidad del seguimiento

Una configuración imperfecta del píxel o de la API de conversiones compromete la calidad de las señales.
Cada pérdida de datos provoca un deterioro del aprendizaje.
Aquí es donde la integración rigurosa de los flujos y los datos estructurados, a través de soluciones como Feed Enrich, se convierte en estratégica.

7. Una nueva cultura publicitaria

Andrómeda no solo está cambiando la tecnología, sino también la cultura del marketing digital.
El rendimiento ya no es el resultado de una segmentación refinada, sino de un ecosistema coherente de señales:

• datos de productos fiables,
  
  
• creaciones dinámicas y contextualizadas,
  
  
• seguimiento continuo y cuantificable después del clic.
  
  

Los compradores de medios se están convirtiendo en arquitectos de señales.
Los equipos creativos se están convirtiendo en generadores de datos visuales.
Y las marcas que puedan combinar estos dos mundos serán las que aprovechen al máximo la inteligencia publicitaria de Meta.

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La actualización de Andrómeda redefine la publicidad de comercio electrónico:

• la segmentación manual desaparece,
  
  
• la creación se convierte en el dato clave,
  
  
• y el rendimiento se mide según una lógica global, no microoptimizada.
  
  

Para las marcas, esto significa pasar de una estrategia de control a una estrategia de confianza algorítmica. Y para las más avanzadas, transformar sus feeds de productos, sus creaciones y sus campañas en un sistema de autoaprendizaje, en el que cada señal alimenta el rendimiento de la siguiente.