Meta广告的内核已悄然改变。Andromeda、Chat Signals、AI披露规则，你是否在不了解机制的情况下投放广告？

你正在使用的Meta广告，已经和半年前是完全不同的东西了

在上一篇文章中，我们分享了Meta Advantage+（高级增强版）采用率已达65%这一事实。三分之二的广告主已将广告运营交给AI的世界。在那里所剩下的”3种判断力”，正是上一篇的结论。

今天的内容是上一篇的延续，我们要更深入地聊聊。

65%的广告主在使用Advantage+。但是，了解其背后正在运转着什么的人，恐怕连一成都不到。Meta从2025年末到2026年期间，同时替换了构成广告投放根基的3个要素。

投放算法的革新——Andromeda（仙女座）。数据源的扩展——Chat Signals（聊天信号）。AI生成创意的披露义务化。

我把这称为”静默的三重改装”。在行驶中的车上，引擎、燃料、交通规则同时被替换的状态。而乘车的人大多没有察觉。

本文将具体解析这3个变化各自的机制。比起技术细节，更聚焦于为什么现在必须改变广告主的行为。无论你是否读过上一篇的”65%分水岭”，都希望能带给你从今天起就能使用的认识。

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Andromeda是什么？以传统100倍速度运转的全新投放引擎

在Advantage+的背后决定广告投放对象的算法。它在2025年下半年被全面革新为”Andromeda”（DigitalApplied）。

处理速度是传统的100倍。可处理的变体（广告组合模式）扩展到了10,000倍（gezar.dk）。NVIDIA GH200芯片这种最新的AI专用硬件，支撑着这种处理能力。

光听数字可能没什么感觉。我来具体说明会有什么变化。

传统算法对每个广告组合，尝试数百种受众×创意的组合。在单日预算内可测试的组合存在上限。所以广告运营者需要手动缩小范围，“我们就锁定这个细分群体吧”。

Andromeda不一样。能同时评估数百万种组合。“25岁女性×东京×Instagram Reels×商品A的视频”和”32岁男性×大阪×Facebook Feed×商品B的静态图”，几乎能实时比较处理。

这意味着，“人类不再需要去缩小细分群体了”。反而不去缩小更容易出好结果。Andromeda能从广泛的受众中自动找出最佳组合，所以人类”应该是这里吧”地假设并缩小范围的行为，反而会限制AI的探索范围。

我刚开始接触Advantage+的时候，把定向设置成”自动”是很可怕的事情。营销经验越长的人越会先入为主地认为自己缩小范围精度才会更高。

但试一下就发现，Andromeda从比我假设更宽的人群中获得了转化。我清楚记得，原本断定”这个群体不会买吧”的30代男性，点击率高得超出了预期。

这里重要的是，为了发挥Andromeda的性能，广告主应该做的事情发生了变化。比起缩小定向的技能，准备让AI易于探索的素材的技能更直接关系到成果。

具体来说，商品描述文本的精度、图片的分辨率和比例的多样性、视频长度的变化等，都成为Andromeda的学习材料。AI可探索的选项越多，到达最佳组合的速度就越快。该投入准备成本的地方，不是定向，而是素材的多样性。

上一篇文章中介绍的”3种判断”的第一个——“卖什么的选择”。理解Andromeda的机制后，应该能切身感受到这个判断的分量更加重要了。

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Chat Signals的真面目。AI从对话内容中捕捉”想买”的心情

如果说Andromeda是引擎，那Chat Signals就相当于燃料。

从2025年12月起，WhatsApp（瓦次普）、Messenger（信使）、Instagram、Facebook中AI聊天的用户对话内容，被纳入了Advantage+的投放算法（DigitalApplied）。

“诶，把对话内容用在广告上？“也许有人会这么想。准确地说，是从对话中提取”购买意图信号”的机制。

传统的广告定向依赖行为数据。看了哪个页面、点了什么、买了什么。可以说是从”过去的行为”推测的方式。

Chat Signals捕捉的是”现在的兴趣”。比如在Instagram的AI聊天中输入”在找参加孩子入学典礼穿的衣服”。如果这个信号被反映到广告投放中，正装和儿童用品的广告就更容易被展示。

行为数据和对话数据。我们来整理一下这两者的区别。

行为数据记录”做了什么”。在电商网站看了鞋，加入了购物车，买了。从过去的事实预测未来的行为。精度虽高，但”只是看看没打算买”的情况也会被纳入信号。

对话数据捕捉的是”在追求什么”。“在找入学典礼的衣服”，正是处于购买前阶段的意图本身。能捕捉到行为数据难以检测的”还没搜索，但已存在于脑海中的需求”。

这正是我在系列第1弹中所写”对话数据将成为广告燃料”现象的更具体的机制。那时是作为”这种流向即将到来”介绍的，这次则作为已经在运行的事实分享。

对广告主而言意味着，“AI聊天中的对话越多，广告精度就越高”的结构。Meta将AI聊天功能扩展到所有平台的理由之一就在这里。它想增加广告的数据源。

另一方面，对隐私的担忧不容忽视。“自己的对话被用在广告上让人讨厌”这样的人当然也会有。Meta解释说不会将个别对话内容原样共享给广告主，而是作为聚合后的信号进行处理。不过，对用户的说明是否充分，仍有讨论的余地。

作为广告主的立场，在了解Chat Signals存在的基础上，需要有意识地关注”自己的广告对哪些信号有反应”。请养成在Advantage+管理界面中确认受众洞察的习惯。通过追踪正在投放给哪些群体的变化，可以间接把握Chat Signals的影响。

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AI生成广告的披露规则。“不知道”已经说不过去的新政策

第3个变化，是规则的变更。

Meta从2026年开始，对使用AI生成工具（Midjourney（中途）、DALL-E（达利）、ElevenLabs（11实验室）等）制作的广告创意，设立了披露义务（DigitalApplied）。

违反的处罚，包括账户停用。

“别隐瞒你用了AI”——一条简单的规则。但是，它对实务的影响并不小。

首先，哪里算是AI生成的界定容易模糊。用Photoshop（光影工坊）的AI功能替换背景算不算？用Canva（可画）的AI模板算什么？Meta目前的指南规定，“由AI生成或大幅改造的内容”为对象。

其次，Advantage+的Image-to-Video功能自动生成的创意该如何处理？Meta自家工具生成的广告也需要披露吗？这一点Meta表示”平台内工具生成的内容会自动添加标签”，预计广告主不需要单独应对。

问题是用外部工具制作的素材上传到Advantage+的情况。当使用Midjourney或DALL-E生成的商品图作为广告时，广告主自己有义务进行披露设置。

具体应对分为3步。

步骤1：素材盘点。确认目前所有正在投放的广告创意。检查是否有使用AI生成工具制作的。不只是图片，文本和旁白如果是AI生成的也可能成为对象。

步骤2：制作流程的记录。为今后的广告制作建立一个记录每个工序是否使用了AI的机制。“背景用Midjourney生成，文本由人工创作”——按工序记录。这既作为内部管理使用，也可以在收到询问时作为说明材料。

步骤3：广告管理器中的披露设置。Meta的广告管理器中已经添加了AI生成内容的标签设置功能。在广告编辑页面的”创意信息”部分新增了AI披露选项，对相应广告勾选即可。所需时间约为每条广告1分钟。

“披露了会不会让点击率下降？“这种担心是自然的。但目前从多位运营者那里听到的声音是，AI披露标签对CTR的影响是有限的。用户点击广告时，比起是不是AI做的，更看重对自己有没有用。

反而风险更大的是，不披露而继续运营导致账户被停。一个账户被停，挂在它下面的所有广告都会停止。考虑到恢复所需的时间和机会损失，披露的麻烦作为一份保险来说很划算。

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三者同时启动的理由。Meta广告2026年的设计思想

Andromeda、Chat Signals、AI披露规则。请注意这3个不是各自分别发生的，而是同期启动的。

解读Meta的设计思想，能看到一个方向性。完成广告运营的自动化的同时，转向以输入质量与透明度形成差异的市场——这样一个构图。

用Andromeda将投放的自动化提升到极限。打造一个AI比人类手动调整能出更好结果的世界。用Chat Signals将数据质量从行为数据扩展到对话数据。为进一步提升AI判断精度增加燃料。然后用AI披露规则，给自动化的失控加上刹车，保证透明度。

也就是说，自动化与可信度这两个轮子正在被同时驱动。

这个动向所包含的启示不止于广告行业。AI性能越提升，人类越被要求具备”判断”和”透明度”。这恐怕是AI工具普遍共通的结构性变化。

我平时使用的Claude Code也能感受到同样的构图。AI的输出精度越高，“指示什么""如何检验输出”等人类侧的判断就越重要。这不仅是Meta广告的话题，我认为是与所有和AI共事的人相关的主题。

回顾上一篇文章介绍的3种判断。

• 卖什么的选择：Andromeda的探索力提升后的现在，提供给它的素材质量直接左右成果
• 想送达给谁的清晰度：Chat Signals增加了新数据，战略层面的方向定位变得更加重要
• 守护品牌一致性的眼力：因AI披露规则，创意的管理与审批流程变成必备

了解机制后，判断的精度会提升。“差不多用着Advantage+“与”在理解Andromeda特性的基础上使用Advantage+“，即使是同一个工具，结果也会不同。

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在了解机制的基础上，本周要做的事

向读到这里的各位，我提议3个本周可以做到的行动。

行动1：定向设置”自动”的确认（所需时间5分钟）

请确认Advantage+广告组合的受众设置是否为”广泛受众”。如果是手动缩小了年龄或兴趣关注，则可能限制了Andromeda的探索范围。试着只把1个广告组合切换为”自动”，比较1周后的结果。

行动2：AI生成素材的盘点（所需时间15分钟）

将所有投放中的广告创意列表，对使用了AI生成工具的项目打勾。如有对象，在广告管理器中设置AI披露标签。用外部工具制作的素材特别容易遗漏，请注意。

行动3：受众洞察的确认（所需时间10分钟）

在Advantage+的管理界面打开受众洞察，确认过去30天的投放对象。受Chat Signals的影响，投放可能扩展到了与以往不同的群体。如果向新群体的投放量增加了，那就是Chat Signals在运作的征兆。请确认该群体的转化率，作为重新审视战略的材料。

3个加起来30分钟左右就能完成。在理解机制基础上的30分钟，比一无所知度过的30天更有价值。

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总结。了解”静默的三重改装”，就是下一步棋

Meta广告的背后，3个变化正在同时推进。

投放算法Andromeda，以传统100倍的速度和10,000倍的变体处理，实现了超越人类假设的优化。Chat Signals供应了用户对话数据这一新的燃料，将广告的精度推到了行为数据的前方。AI披露规则，是以自动化为交换要求透明度的新规则手册。

这3个都是”不知道也能让广告转起来”的东西。打开Advantage+的管理界面，看不到Andromeda的字样。Chat Signals的开关按钮也找不到。正因如此才是”静默改装”，但了解的人与不了解的人之间的差距将确实地拉大。

上一篇文章中我用了”65%分水岭”这个词。今天想传达的是，那个分水岭的地基本身已经变了。即使用着同一个Advantage+，脚下的机制已经不同。

了解机制，判断就会改变。判断改变，成果就会改变。

请务必尝试本周的3个行动。试过之后的结果，一定会成为下一次判断的材料。