Andromeda : la fin du ciblage, le début de l’ère créative — ce que les e-commerçants doivent changer en 2025

Andromeda est le nouveau moteur publicitaire de Meta.
Développé en partenariat avec NVIDIA, il s’agit d’une refonte complète de l’algorithme de diffusion publicitaire sur Facebook et Instagram.
Son objectif : remplacer le ciblage manuel par une intelligence artificielle capable de comprendre les signaux comportementaux et les signaux créatifs pour décider, en temps réel, quelle publicité montrer à quel utilisateur.

Ce système repose sur des technologies de calcul massivement parallèles (Grace Hopper Superchip, MTIA) et sur des modèles d’apprentissage séquentiel (sequence learning) capables d’analyser plusieurs semaines d’interactions pour prédire les intentions futures des utilisateurs.

Autrement dit, Andromeda transforme la publicité Meta en une mécanique prédictive et créative à grande échelle.
La performance ne dépend plus du ciblage, mais de la capacité des marques à produire, renouveler et contextualiser leurs créations publicitaires.

Cette mutation impose aux e-commerçants de repenser trois piliers :

1. La structure de leurs campagnes ;
   
   
2. Les métriques utilisées pour évaluer la performance ;
   
   
3. Et surtout, leur approche de la création publicitaire, devenue la nouvelle variable d’optimisation.

Concrètement, Andromeda est à Meta ce que Performance Max est à Google : une plateforme tout-en-un où l’IA décide de tout, de la diffusion au ciblage.

1. Une révolution algorithmique : quand Meta apprend à “lire” les créations

Andromeda marque la fin de l’optimisation manuelle et l’avènement d’un moteur publicitaire capable de comprendre le contenu d’une publicité.

L’algorithme n’analyse plus seulement les clics ou conversions, mais le sens et la forme des visuels, vidéos et textes utilisés.
Chaque création devient un signal sémantique et visuel que Meta peut relier à un comportement utilisateur.

Ce fonctionnement repose sur trois piliers techniques :

• Sequence Learning : prédiction des comportements futurs à partir des actions passées (achats, likes, vues, interactions).
  
  
• Cross-campaign learning : apprentissage entre campagnes, comptes et plateformes pour comprendre ce qui fonctionne globalement.
  
  
• Creative decoding : décomposition des éléments visuels et textuels pour identifier les combinaisons les plus performantes.
  
  

Selon Meta Engineering, cette nouvelle infrastructure permettrait de traiter 4 milliards d’interactions par jour et d’améliorer de 8 % la pertinence des diffusions grâce à la lecture créative.

2. Le nouveau paradigme “Créatif = Ciblage”

Jusqu’ici, la performance sur Meta reposait sur la précision du ciblage manuel (intérêts, lookalikes, exclusions).
Avec Andromeda, ces approches deviennent obsolètes.

L’algorithme détermine désormais qui voir quoi en fonction des signaux contenus dans les créations elles-mêmes.
Un visuel lifestyle, une couleur vive ou un texte orienté bénéfice peuvent déclencher la diffusion vers un segment d’audience différent, sans qu’aucun ciblage explicite ne soit paramétré.

Meta recommande donc de nourrir son moteur avec un maximum de diversité :

• 20 nouvelles créations par semaine,
  
  
• un ratio 50 % de déclinaisons performantes / 50 % de nouveaux concepts,
  
  
• un maximum de 50 annonces actives par compte.
  
  

Cette approche renverse la logique : la performance ne vient plus de la segmentation, mais de la capacité à générer un volume créatif pertinent et renouvelé.

Chez Dataïads, cette idée fait écho à notre conviction centrale : la donnée produit et la création publicitaire sont désormais indissociables.

C’est cette philosophie qui guide le développement de nos solutions comme Feed Enrich — pour enrichir les données produits — ou Smart Creative — pour transformer ces données en créations dynamiques et contextualisées.

3. Repenser la structure de campagne Meta

Une architecture simplifiée et plus intelligente

Sous Andromeda, Meta recommande une structure ultra-allégée :

• Campagne TEST (10–30 % du budget)
  Test de nouveaux concepts avec 3 à 6 créations par batch, sur 5 à 7 jours.
  Objectif : identifier les signaux les plus performants au CPA cible.
  
  
• Campagne SCALE (60–80 %)
  Diffusion des créations validées, rotation toutes les 7–14 jours pour éviter la fatigue.
  Conservation de la preuve sociale (likes, partages, commentaires).
  
  
• Campagne RETARGETING (10 %)
  Optionnelle, car Andromeda gère déjà une partie du reciblage via Advantage+.
  
  

Cette simplification réduit le nombre de variables que l’humain contrôle et maximise celles que l’algorithme apprend.

Du contrôle manuel à la confiance algorithmique

Le rôle du media buyer change profondément.
Il ne s’agit plus de manipuler des leviers (enchères, duplications, exclusions), mais de fournir à l’algorithme des signaux cohérents :

• des créations variées et contextualisées,
  
  
• un tracking robuste via le pixel et l’API Conversions,
  
  
• des données produits complètes et précises (attributs, visuels, descriptions).
  
  

Ce glissement rappelle celui déjà observé sur Google avec Performance Max, où la réussite dépend avant tout de la qualité des assets créatifs et des signaux envoyés à l’IA.

4. Les nouvelles métriques de la performance : MER, nCAC et LTV

Sous Andromeda, les métriques classiques (ROAS, CPA, CTR) perdent leur sens.
Meta l’a confirmé : l’algorithme optimise déjà pour la conversion, pas pour le coût par clic.

Les variations de performance quotidiennes — parfois de ±40 % — reflètent des ajustements internes à l’IA, non un échec de la campagne.

MER : Marketing Efficiency Ratio

MER = Revenus totaux ÷ Dépenses publicitaires totales
Une mesure de la rentabilité globale, tous canaux confondus. Elle remplace le ROAS pour évaluer la contribution réelle de Meta dans une stratégie omnicanale.

nCAC : New Customer Acquisition Cost

nCAC = Budget publicitaire ÷ Nombre de nouveaux clients acquis
Indicateur clé pour mesurer la performance d’acquisition pure, en excluant les clients existants.

LTV : LifeTime Value

Valeur moyenne générée par un client sur la durée de sa relation avec la marque.
Elle permet de juger la rentabilité long terme d’une campagne.

Cette combinaison offre une lecture plus stable et plus fidèle de la performance à l’ère de l’automatisation.
Elle s’inscrit dans la logique analytique que les Media Scientists de Dataïads appliquent sur les campagnes intégrant Smart Landing Pages, où chaque clic est replacé dans une analyse globale de rentabilité.

5. L’automatisation créative : la réponse structurelle à Andromeda

La recommandation “20 créations par semaine” n’est pas qu’un détail opérationnel : c’est un changement de rythme imposé par l’IA.

Un nouveau modèle de production

Les marques ne peuvent plus produire à la main la quantité et la diversité requises.
Elles doivent passer à une création industrielle et contextualisée : des visuels produits qui évoluent en fonction du stock, des saisons ou des promotions, sans intervention manuelle.

C’est précisément ce que permettent les technologies d’automatisation comme Smart Creative.
En se connectant directement au flux produit enrichi (issu de Feed Enrich), elles génèrent automatiquement des variantes d’annonces :

• images, titres et descriptions dynamiques,
  
  
• déclinaisons adaptées par collection, langue, ou période de l’année,
  
  
• tests visuels automatisés pour éviter la fatigue créative.
  
  

Cette approche “feed-to-creative” transforme le catalogue produit en un moteur de production publicitaire intelligent, parfaitement aligné avec la logique d’Andromeda.

6. Les limites et les précautions à anticiper

1. La perte de contrôle granulaire

Andromeda fonctionne comme une boîte noire.
Les annonceurs doivent accepter un délai d’apprentissage de 7 à 14 jours avant d’interpréter les résultats.

2. Le risque de cannibalisation

Sans exclusions précises, l’IA peut favoriser les audiences chaudes (clients existants).
Il est donc essentiel d’exclure les segments de rétention pour préserver la mesure d’acquisition.

3. La qualité du tracking

Une configuration imparfaite du pixel ou de l’API Conversions compromet la qualité des signaux.
Chaque perte de donnée se traduit par une dégradation de l’apprentissage.
C’est là que l’intégration rigoureuse des flux et des données structurées — via des solutions comme Feed Enrich — devient stratégique.

7. Une nouvelle culture publicitaire

Andromeda ne change pas seulement la technologie, elle change la culture du marketing digital.
La performance n’est plus le résultat d’un ciblage affiné, mais d’un écosystème de signaux cohérent :

• des données produits fiables,
  
  
• des créations dynamiques et contextualisées,
  
  
• un suivi post-click fluide et mesurable.
  
  

Les media buyers deviennent des architectes de signal.
Les équipes créatives deviennent des générateurs de données visuelles.
Et les marques qui sauront combiner ces deux mondes seront celles qui tireront le meilleur parti de l’intelligence publicitaire de Meta.

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La mise à jour Andromeda redéfinit la publicité e-commerce :

• le ciblage manuel disparaît,
  
  
• la création devient la donnée clé,
  
  
• et la performance se mesure dans une logique globale, non micro-optimisée.
  
  

Pour les marques, cela signifie passer d’une stratégie de contrôle à une stratégie de confiance algorithmique.Et pour les plus avancées, transformer leurs flux produits, leurs créations et leurs campagnes en un système auto-apprenant, où chaque signal alimente la performance des suivants.