Nowy algorytm Meta Ads - O co chodzi z Andromeda Update i co zmienia się w performance marketingu? (Październik 2025)

Nowy algorytm Meta Ads - O co chodzi z Andromeda Update i co zmienia się w performance marketingu? (Październik 2025)

Wprowadzenie Analityczne - Horyzont Czasowy i Definicja Przemiany Algorytmicznej

Geneza i Weryfikacja Osi Czasu (2024–2025)

System reklamowy Meta Platforms przeszedł w latach 2024–2025 jedną z najgłębszych transformacji w swojej historii. Zmiany te, określane nieformalnie w środowisku reklamowym jako aktualizacja „Andromeda”, stanowią fundamentalny przegląd architektury sztucznej inteligencji (AI overhaul) systemu Ad Delivery. Proces ten rozpoczął się fazą testową pod koniec 2024 roku i osiągnął pełną operacyjność w połowie 2025 roku. Niektórzy inżynierowie i eksperci branżowi sugerują, że w tle tej przemiany operacyjnej działa nowa platforma Ad Delivery, nazwana roboczo Meta Lattice. Niezależnie od nomenklatury, kluczowym faktem jest przejście na system zaprojektowany do przetwarzania znacznie większej złożoności danych w czasie rzeczywistym.

Transformacja ta nie jest drobną modyfikacją algorytmu rankingowego, jest to strategiczna odpowiedź Meta na dynamicznie zmieniające się środowisko cyfrowe, charakteryzujące się eksplozją treści reklamowych, w tym treści generowanych przez sztuczną inteligencję (GenAI), oraz zaostrzonymi wymogami w zakresie prywatności użytkowników. Aby efektywnie zarządzać tym ogromem danych i utrzymywać wydajność systemu bez spowalniania, Meta musiała skalować przetwarzanie modeli predykcyjnych, wykorzystując zaawansowane sieci neuronowe.

Tło Rynkowe i Implikacje Obserwowanych Spadków Wydajności

Wprowadzanie zmian algorytmicznych zbiegło się w czasie z odczuwalnym pogorszeniem wydajności kampanii reklamowych dla wielu reklamodawców. Od połowy kwietnia 2025 roku odnotowano znaczący spadek wyników reklam wyświetlanych w mobilnych kanałach informacyjnych, charakteryzujący się wzrostem kosztów za tysiąc wyświetleń (CPM), obniżonym współczynnikiem klikalności (CTR) i trudnościami w osiąganiu celów konwersji, co ostatecznie negatywnie wpłynęło na ogólny zwrot z inwestycji w reklamę (ROAS).

Ta niestabilność nie jest przypadkowa. Jest to bezpośrednia konsekwencja braku adaptacji do nowych, rygorystycznych wymagań algorytmu AI. Ponieważ nowy algorytm działa jako zaawansowany "super-smart matchmaker" , jego zdolność do szybkiego uczenia się i optymalizacji jest bezpośrednio zależna od jakości i ilości sygnałów wejściowych. Jeśli system otrzymuje dane niskiej jakości – na przykład z przestarzałego lub niekompletnego śledzenia opartego wyłącznie na Pikselu (Pixel-only tracking) – jego pętle uczenia się zostają zablokowane. To skutkuje błędnymi decyzjami budżetowymi i zjawiskami takimi jak losowe wydawanie budżetu lub tzw. ghost approvals. Wynika z tego, że w 2025 roku stabilność techniczna konta reklamowego, zwłaszcza inwestycja w Server-Side Tracking (CAPI), jest kluczowa dla stabilności finansowej i wydajności kampanii. Performance marketing w tym nowym środowisku staje się nierozerwalnie związany z inżynierią danych.

Mechanika Działania Algorytmu "Andromeda" i Wdrożenie Advantage+

AI jako System Samouczący się (Super-Matchmaker)

Fundamentalną zmianą w architekturze algorytmicznej Meta jest przesunięcie funkcji systemu Ad Delivery. Dawniej algorytm działał często jak "bramkarz" – wybierał jedną, pozornie „zwycięską” reklamę z puli i kierował w nią dominującą część budżetu, ignorując pozostałe warianty.Obecnie „Andromeda” funkcjonuje jako zaawansowany system dopasowujący (Super-Matchmaker), wykorzystujący złożone modele uczenia maszynowego (ML). System ten jest w stanie przesiewać miliony reklam w czasie rzeczywistym, używając zaawansowanych sieci neuronowych do parowania konkretnych reklam z bardzo specyficznymi segmentami użytkowników. Dopasowanie to jest oparte na analizie zachowań, zainteresowań, a nawet subtelnego kontekstu czasowego. Taka architektura algorytmiczna ma kluczowe konsekwencje dla strategii targetowania. Ponieważ AI jest na tyle zaawansowana, że potrafi samodzielnie zidentyfikować optymalnych odbiorców, ręczne zawężanie publiczności (takie jak wąskie Lookalikes czy zainteresowania) staje się nieefektywne, prowadząc do masywnego nakładania się publiczności (audience overlap) i niepotrzebnego ograniczania zasięgu. W rezultacie, najlepszą praktyką staje się szerokie targetowanie (Broad targeting). Zalecany przez Meta minimalny rozmiar publiczności to co najmniej 2 miliony osób.

Dominacja i Zasięg Ekosystemu Advantage+

Advantage+ to w pełni zautomatyzowany pakiet narzędzi stworzony przez Meta, mający na celu usprawnienie zarządzania kampaniami i poprawę wydajności dzięki algorytmicznemu podejmowaniu decyzji. System ten wykorzystuje uczenie maszynowe do zarządzania targetowaniem, placementami, budżetem i rozwojem kreacji, zmniejszając tym samym potrzebę manualnej interwencji i poprawiając efektywność, zwłaszcza na etapie skalowania.

Kluczowe elementy automatyzacji w ramach Advantage+ to:

• Advantage+ Audience: Algorytm samodzielnie identyfikuje odbiorców o najwyższym potencjale konwersji, wykraczając poza początkowe, manualnie ustawione kryteria.

• Advantage+ Creative: System dynamicznie testuje różne warianty reklam — w tym nagłówki, wezwania do działania (CTA) i układy wizualne — dostosowując je w czasie rzeczywistym do konkretnego użytkownika.

• Advantage+ Placements: Zastosowanie automatycznych umiejscowień jest kluczowe, umożliwiając Meta wyświetlanie reklam tam, gdzie prawdopodobieństwo konwersji jest najwyższe w ramach całej sieci platform (Facebook, Instagram, Messenger).

Paradoks Kontroli i Automatyzacji

Adopcja Advantage+ wiąże się z istotnym kompromisem. Chociaż automatyzacja często prowadzi do obniżenia kosztu akwizycji (CPA) i wyższego ROAS, reklamodawca traci znaczną część manualnej kontroli i widoczności operacyjnej. Utrudnia to monitorowanie tempa wydatków (pacing), a także przeprowadzanie kontrolowanych testów izolowanych zmiennych kreatywnych.

W 2025 roku sukces wymaga podejścia hybrydowego: parowania kampanii Advantage+ i automatycznych placementów z precyzyjnymi regułami zewnętrznymi oraz systematycznym nadzorem. Należy pozwolić AI na skalowanie sprawdzonych rozwiązań, ale być gotowym do interwencji, gdy wyniki osiągną pułap (plateau) lub gdy logika działania algorytmu stanie się niejasna.

Nowa architektura algorytmu surowo karze za fragmentację konta reklamowego. Rozbijanie budżetów na zbyt wiele małych, odrębnych kampanii lub zestawów reklamowych (Ad Sets) spowalnia Learning Phase, uniemożliwiając AI zebranie wystarczającej ilości danych do optymalizacji. Z tego powodu, konsolidacja struktury, na przykład poprzez stosowanie Optymalizacji Budżetu Kampanii (CBO) lub Advantage+ Budget, jest niezbędną praktyką, gwarantującą szybsze i bardziej efektywne wyjście z fazy uczenia się. Rola Performance Managera zmieniła się z operatora zarządzającego interesami, w architekta systemu, którego głównym zadaniem jest zapewnienie stałego dopływu czystych danych i wysokiej rotacji kreatywnej.

Data Infrastructure 2025: Server-Side Tracking jako Mandat Sukcesu

Zmierzch Piksela (Client-Side Tracking) i Wpływ Regulacji

W 2025 roku tradycyjne śledzenie po stronie klienta (Pixel) uległo znaczącej degradacji efektywności. Jest to wynikiem narastających ograniczeń technologicznych, takich jak powszechne stosowanie ad blockerów, restrykcje plików cookie wprowadzane przez przeglądarki internetowe oraz polityki prywatności systemów operacyjnych (np. iOS). Każdy sygnał konwersji pominięty z powodu tych barier jest utraconą szansą optymalizacyjną dla algorytmu Meta.

Potwierdzają to zmiany strategiczne Meta, która powoli wycofuje Pixel na rzecz bardziej niezawodnych mechanizmów, takich jak Signals Gateway i Conversions API (CAPI). Reklamodawcy, którzy polegają wyłącznie na śledzeniu opartym na przeglądarkach, operują na niekompletnej i nieaktualnej bazie danych.

Konieczność Wdrożenia Conversions API (CAPI)

Wdrożenie Server-Side Tracking (SST) poprzez CAPI przestało być opcją, stając się kluczowym elementem infrastruktury dla efektywnego performance marketingu. CAPI pozwala na przekazywanie zdarzeń konwersji bezpośrednio z serwera reklamodawcy do systemu Meta, skutecznie omijając bariery przeglądarek. Jest to podejście przyszłościowe (future-proof approach), które zapewnia odporność na wycofywanie plików cookie i rosnące wymogi prywatności.

Fot. 1 - Schemat działania SST

‍Kluczową zaletą SST jest integralność danych. Zdarzenia serwerowe niosą ze sobą do 3 razy większą wagę (większą wiarygodność) dla algorytmu Meta niż zdarzenia rejestrowane przez sam Piksel. Dla algorytmu „Andromeda”, który opiera się na precyzyjnym dopasowaniu, brak dokładnego i wysoko-jakościowego CAPI jest równoznaczny z niską wydajnością kampanii. Zapewnienie wysokiej jakości dopasowania zdarzeń (Event Match Quality, EMQ), które wymaga precyzyjnego haszowania danych identyfikujących użytkownika (PII), jest kluczowe dla zwiększenia wiarygodności sygnału.

Integracja Danych First-Party i Optymalizacja Wartości

Targetowanie w 2025 roku jest najpotężniejsze, gdy jest zasilane danymi, którymi reklamodawca dysponuje na własność – danymi First-Party Data (FPD). FPD to informacje zbierane bezpośrednio od klientów, za ich zgodą, w tym adresy e-mail, numery telefonów, historię zakupów oraz aktywność na stronie (np. zawartość koszyka).

Algorytm "Andromeda" wymaga, aby reklamodawcy przesyłali głębsze dane z systemów CRM i platform e-commerce. Obejmuje to informacje o wartości transakcji, wartości życia klienta (LTV) oraz statusie klienta (Nowy vs. Powracający). Docelowo kampanie są optymalizowane wokół segmentów wartości zakupowej, a nie tylko podstawowego zdarzenia „Purchase”.

To przejście technologiczne zwiastuje zmianę tradycyjnego modelu lejka (Funnel) na model "Data Diamond" (Diament Danych). Zamiast sztywnego lejka, najlepsi reklamodawcy stosują model, który skupia się na ciągłym zbieraniu szerokich, kwalifikowanych sygnałów (np. zapisy na newsletter, Lead Opt-ins, śledzone serwerowo) i odświeżaniu modeli uczenia maszynowego Meta co 6–8 godzin, a dopiero później na konwersji. Taka struktura zapewnia algorytmowi stałe, wysokiej jakości pętle danych. To potwierdza, że performance marketing w 2025 roku jest zarządzaniem infrastrukturą danych. Firmy polegające na samym Pikselu pracują na niekompletnej i słabej bazie, co uniemożliwia efektywne skalowanie.

Poniższa tabela podsumowuje kluczowe wymagania techniczne niezbędne do skutecznego działania w ekosystemie Meta Ads w kontekście RODO:

Wymagania Techniczne CAPI w Kontekście RODO (Październik 2025)

Strategiczna Zmiana Paradygmatu - Kreacja Wypiera Targetowanie

Śmierć Manualnego Targetowania i Triumf Kreacji

W obliczu zaawansowania algorytmu „Andromeda” i jego zdolności do samo-uczenia się, ręczne targetowanie stało się w dużej mierze przestarzałe. Algorytmy Meta są obecnie zbyt zaawansowane, aby marketerzy mogli znacząco poprawić ich decyzje poprzez manualne ustawianie wąskich zainteresowań czy Lookalike Audiences. Co więcej, Meta systematycznie usuwa opcje targetowania. Od stycznia 2025 roku w pełni wdrożono usunięcie możliwości użycia szczegółowych wykluczeń targetowania (rollout rozpoczął się w lipcu 2024 roku).

sW rezultacie, nowym zadaniem reklamodawcy jest rezygnacja z próby definiowania kto zobaczy reklamę. Zamiast tego, kluczowe staje się tworzenie komunikatów, które samo-selekcjonują właściwą publiczność. Kreacja stała się nowym targetowaniem. To kreatywna oferta, ton, wizualizacje i przesłanie decydują o tym, do jakiej grupy użytkowników algorytm kieruje kampanię, nawet jeśli targetowanie pozostaje szerokie (Broad).

Imperatyw Kreatywnej Szybkości i Rotacji

W 2025 roku tempo wyczerpywania się kreacji reklamowych (Creative Fatigue) jest największym zabójcą wydajności kampanii. Najlepiej działające kreacje potrafią osiągnąć punkt nasycenia i spadku wydajności w ciągu zaledwie kilku dni. Marki osiągające najwyższy zwrot z inwestycji to te, które testują i wprowadzają 3–5 nowych wariantów kreacji tygodniowo. Zmiana strategiczna wymaga przeniesienia zasobów i budżetu z zarządzania manualnymi ustawieniami kampanii na zarządzanie systemem produkcji treści.

Skuteczna kreacja musi być zorientowana na narrację (Story-First). Reklamy, które odnoszą sukces w docieraniu do zimnego ruchu, budują historię lub rozwiązują problem w pierwszych sekundach, a dopiero później wprowadzają produkt. Jest to podyktowane faktem, że odbiorcy kupują narracje, a nie jedynie listę cech produktu. Ponadto, algorytm silnie faworyzuje formaty wideo, zwłaszcza pionowe (Reels), które dominują w feedach mobilnych. Wymaga to natychmiastowego dostosowania strategii produkcyjnej do formatów krótkich i angażujących, a także dbałości o jakość social proof (np. dodawanie reakcji na żywo, testowanie "surowych" ujęć i cichych napisów).

Dynamiczne Testowanie Kreacji (DCT) vs. Kontrolowane A/B

Ekosystem Advantage+ oferuje narzędzia do Dynamicznego Testowania Kreacji (DCT/Dynamic Creative Ads), które są skuteczne w fazie początkowej nauki i szybkim sprawdzaniu klikalności różnych kombinacji tekstu i wizualizacji. Automatyzacja ta jest cenna, ponieważ oszczędza czas i zasoby.

Jednakże, analiza wydajności na dużą skalę w drugiej połowie 2025 roku wskazuje na istotne ograniczenie DCT: system ma tendencję do zbyt szybkiego klasteryzowania wydatków wokół "bezpiecznych" aktywów. To może prowadzić do kreatywnego zmęczenia i niestabilności ROAS w dłuższym cyklu skalowania.

Dlatego zaawansowani marketerzy stosują strategię hybrydową. Wykorzystują automatyzację AI (DCT) do szybkiej fazy odkrywania najlepszych hooków i kątów komunikacyjnych. Następnie, w fazie skalowania, przechodzą na bardziej kontrolowane, manualne struktury Ad Set, które pozwalają na izolowane testowanie zmiennych (np. testowanie jednej zmiennej kreatywnej na identycznej publiczności). Kluczowym aktywem staje się systematyczność w tworzeniu tzw. Hook Banks (katalogów skutecznych pierwszych 3 sekund) i Angle Boards (tablic kątów komunikacji), aby zapewnić stałe paliwo dla algorytmu.

Finansowa Logika Algorytmu - Budżetowanie i Optymalizacja Wartości

Konsolidacja Budżetu i Faza Uczenia

W nowym modelu algorytmicznym, system Meta nagradza konsolidację budżetu. Zamiast rozdzielać wydatki na wiele małych, nieefektywnych grup reklamowych, zaleca się użycie Optymalizacji Budżetu Kampanii (CBO) lub Advantage+ Budget, aby umożliwić algorytmowi zgromadzenie wystarczającej ilości danych i optymalizację alokacji wydatków. Zbyt niska lub rozproszona alokacja uniemożliwia systemowi wyjście z fazy uczenia się (Learning Phase), w której musi zebrać minimum 50 optymalizowanych zdarzeń tygodniowo. Utrzymywanie kampanii w fazie uczenia przekłada się bezpośrednio na niestabilne i kosztowne wyniki.

Fot. 2 - Struktura kampanii przed Andromeda Update

Fot 3. - Struktura kampanii po Andromeda UpdateKonieczne jest przemyślenie budżetowania w relacji do wartości biznesowej. Aby umożliwić algorytmowi skuteczną naukę, dzienny budżet powinien być wystarczający, by osiągnąć konwersje. Analizy rynkowe sugerują, że minimalny próg finansowy do efektywnego uczenia wynosi co najmniej 2–3x Wartość Średniego Zamówienia (AOV) dziennie na cel optymalizacji.

Reguły Wartości (Value Rules) – Nowy Wektor Kontroli

W maju 2025 roku Meta wprowadziła Reguły Wartości (Value Rules), które stały się kluczowym narzędziem dla reklamodawców dążących do odzyskania kontroli nad automatycznym biddingiem.

Reguły Wartości umożliwiają stosowanie dostosowań stawek (bid adjustments) dla konkretnych, zdefiniowanych przez reklamodawcę segmentów publiczności, bazujących na atrybutach takich jak wiek, płeć, lokalizacja czy system operacyjny (OS).

Ponieważ Meta usunęła większość manualnych i precyzyjnych wykluczeń targetowania, Reguły Wartości stanowią mechanizm do subtelnego kierowania AI. Umożliwiają one reklamodawcy priorytetyzowanie wydatków na segmentach, które na podstawie danych First-Party (FPD) generują udokumentowanie wyższą wartość (np. wyższe LTV lub AOV). Na przykład, reklamodawca może zastosować regułę, która zwiększy stawkę o 15% dla użytkowników korzystających z iOS w dużych aglomeracjach, jeśli historycznie generują oni wyższe marże.

Wartość Reguł Wartości jest jednak bezpośrednio proporcjonalna do jakości danych przesyłanych przez CAPI. Bez solidnej infrastruktury Server-Side Tracking, która precyzyjnie mierzy AOV i LTV dla różnych segmentów, Reguły Wartości pozostają jedynie teoretycznym narzędziem. Stanowią one dowód, że efektywna optymalizacja finansowa (Sekcja V) jest nierozerwalnie związana z wdrożeniem infrastruktury danych (Sekcja III).

Performance Marketing Meta Ads na Rynku Polskim (Październik 2025)

Polski E-commerce a Wymogi AI

Rynek polskiego e-commerce w 2025 roku charakteryzuje się intensywną dynamiką, w tym wzrostem znaczenia sprzedaży transgranicznej (cross-border sales) oraz szybką adaptacją sztucznej inteligencji, zwłaszcza w obszarach obsługi klienta i personalizacji. W warunkach zaostrzonej konkurencji i rosnących CPM, utrzymanie rentowności wymaga agresywnego przejścia na Value-Based Optimization (VBO).

Dla polskich firm oznacza to pilną konieczność rozwiązania luki technologicznej związanej z danymi. Małe i średnie przedsiębiorstwa, które nadal polegają wyłącznie na Pikselu, napotykają poważne bariery w skalowaniu i ekspansji. Standardem technologicznym w Polsce jest obecnie wdrożenie CAPI za pomocą Server-Side Google Tag Manager (SST GTM), co umożliwia scentralizowane zarządzanie zbieraniem danych dla różnych platform (Meta Ads, Google Ads) przy zachowaniu kontroli.

Regulacje Prawne (RODO, AI Act)

W Europie, w tym na rynku polskim, zaostrzone przepisy dotyczące ochrony danych (RODO/GDPR) i nowe regulacje dotyczące sztucznej inteligencji (AI Act, wprowadzające obowiązki w zakresie bezpiecznego i odpowiedzialnego użycia AI w systemach personalizacji) wymuszają jeszcze większą transparentność.

Server-Side Tracking (CAPI) staje się narzędziem kluczowym dla zgodności prawnej (compliance). Zapewnia on większą kontrolę nad przesyłanymi danymi i ułatwia zarządzanie zgodami użytkowników (First-Party Data zbierane za zgodą), minimalizując ryzyko prawne, które jest nieodłącznie związane z wykorzystaniem danych osób trzecich. Wysoka jakość CAPI jest w tym kontekście synonimem bezpieczeństwa prawnego i podstawą do budowania zaufania konsumentów.

Praktyczne Zmiany dla Polskich Reklamodawców w Q4 2025

Przemiana algorytmiczna przełożyła się na zmianę wymagań kompetencyjnych na polskim rynku. Priorytetem przestały być manualne testy grup reklamowych, a stał się nim audyt infrastruktury (struktura konta) i jakości sygnału (EMQ/CAPI).

Ponadto, polski rynek, podobnie jak globalny, jest zalewany masową produkcją treści typu User-Generated Content (UGC). Aby kampanie się wyróżniły, wymagane jest odejście od prostej imitacji formatów na rzecz inwestycji w autentyczność, wartość komunikatu i szybką, systematyczną produkcję kreatywną. To przesunięcie strategiczne zwiększa zapotrzebowanie na specjalistów łączących umiejętności techniczne (CAPI, GTM SST) ze strategiczną kreatywnością (Creative Strategists).

Wnioski Końcowe - Imperatywy Strategiczne (Październik 2025)

Aktualizacja algorytmu Meta Ads, określana jako „Andromeda”, oznacza fundamentalne przejście na model zarządzania kampaniami w pełni zautomatyzowanym przez sztuczną inteligencję. System ten, zintegrowany w ramach Advantage+, wymaga zmiany paradygmatu u reklamodawców. Utrzymanie wydajności i skalowanie w Q4 2025 roku jest warunkowane przez przyjęcie trzech strategicznych imperatywów, podsumowanych poniżej.

Trzy Filary Sukcesu Po Wdrożeniu "Andromedy"

1. Infrastruktura Danych (Attribution): Niezbędna jest migracja z przestarzałego Pixel-only na Server-Side Tracking (CAPI), który jest zasilany First-Party Data. Inwestycja w maksymalizację Jakości Dopasowania Zdarzeń (EMQ) zapewnia algorytmowi niezawodne paliwo do optymalizacji.
   
2. Automatyzacja Zorientowana na Wartość (Value Optimization): Pełna adopcja zautomatyzowanych narzędzi (Advantage+ i CBO), ale z analitycznym sterowaniem budżetem. Wprowadzanie Reguł Wartości (Value Rules) pozwala na niuansowe kierowanie automatycznego biddingu, pod warunkiem, że budżet kampanii (min. 2–3x AOV dziennie) i dane CAPI są wystarczające do szybkiego uczenia.
   
3. Kreacja Oparta na Szybkości (Creative Velocity): Należy przesunąć strategiczny ciężar z targetowania na jakość i tempo produkcji treści. Kluczowe jest wdrożenie systemu do szybkiego testowania i rotacji kreacji wideo (3–5 nowych wariantów tygodniowo), które pełnią rolę dynamicznego filtra docierającego do właściwej publiczności.

Zestawienie Danych i Narzędzi Analitycznych

Poniższa tabela porównuje kluczowe zmiany operacyjne, które zdefiniowały erę "Andromedy".

Kluczowe Zmiany Algorytmiczne 2024/2025 – Przed i Po "Andromedzie"