Meta Ads efficaci con Andromeda e i modelli Ai di Meta: come cambia la pubblicità

“Meta Andromeda“, ti dice niente? Se ti occupi di pubblicità su Meta (Instagram, Facebook) o hai un’azienda che necessita di farsi pubblicità, allora dovresti saperne di più.

Perché saperlo ti permette di sfruttare meglio la potenza delle campagne Meta Ads. Ancora una volta in ballo c’è la tua VISIBILITÀ online.

Andiamo subito al sodo:

In pratica, Meta Andromeda è un sistema di intelligenza artificiale di Meta Platforms che si occupa di gestire la prima fase di distribuizione degli annunci pubblicitari (ads retrieval).

Cosa fa in sintesi? Seleziona automaticamente gli annunci più pertinenti da mostrare agli utenti in base a segnali contestuali e comportamentali.

Questo approccio si distingue dai metodi tradizionali di targeting manuale, che si concentrano su caratteristiche demografiche specifiche, come età, sesso e interessi.

Con Andromeda, il sistema va ben oltre: esamina un’ampia gamma di segnali (comportamento dell’utente, contesto, tipo di dispositivo, storico delle interazioni degli utenti, campo semantico etc.) e, grazie all’Ai, è in grado di ottimizzare la distribuzione degli annunci verso gli utenti in tempo reale.

Quando si dice “essere nel posto giusto al momento giusto“… Andromeda fa un po’ questo: aiuta a raggiungere il pubblico giusto con i contenuti più giusti, con una “onniscienza” impossibile da replicabile in maniera manuale, riducendo il margine di errore nelle campagne pubblicitarie. In realtà – lo vedremo a fine articolo – Andromeda è solo il primo step di un ecosistema che coinvolge altri modelli Ai: Lattice, GEM e Sequence Learning. Ma ci arriviamo..

La forza delle recenti campagne Advantage+ di Meta si origina proprio da questo e dagli altri modelli Ai di Meta.

Meta Platforms dichiara che questi modelli Ai hanno portato a un miglioramento dell’8% a livello di qualità percepita delle inserzioni pubblicitarie; a un +22% nel ROAS medio delle Advantage+; +7% di conversioni nelle campagne con immagini generate da Ai.

Potremmo riassumere i punti chiave del modello Ai di Meta Ads così:

• Analizza enormi volumi di dati in tempo reale, determinando gli annunci più pertinenti PER CIASCUN SINGOLO UTENTE.
• Non si basa solo su aspetti statici (es. età, residenza utente, etc), ma considera anche i comportamenti passati (engagement), i dispositivi in uso, i contenuti con cui ha già interagito, il contesto d’uso, la semantica, l’ora della giornata, la tipologia di creatività, i formati e le call to action, etc. Sempre a livello di SINGOLO UTENTE.
• Applica un’ottimizzazione dinamica, che apprende e si adatta di continuo ai cambiamenti nel comportamento di OGNI SINGOLO UTENTE.

Il marketing one to one è arrivato per davvero…

Perché ti deve interessare per le tue campagne pubblicitarie?

Non parliamo di novità assolute (abbiamo già parlato qui dell’impatto Ai sulle piattaforme pubblicitarie).

Il cambiamento rappresentato da Andromeda & Co. tuttavia richiede una visione moderna nella pianificazione delle campagne. Questa nuova visione si deve sviluppare lungo 3 assi:

1. Creatività
2. Targeting e segmentazioni
3. Qualità dei dati

Creatività

Anzitutto, c’è un cambiamento significativo nel modo in cui pensiamo alla creatività: Andromeda premia la diversificazione.

Invece di creare un unico tipo di contenuto o quasi, è fondamentale sviluppare varianti creative (video, caroselli, immagini statiche, stories) per permettere al sistema di testare e selezionare quelli che funzionano meglio.

Il sistema deve avere la possibilità di testare varie strade creative, e per farlo occorre fornirgli materiali (immagini, video, testi) in quantità.

Per questo motivo, come agenzia, insistiamo molto sulla produzione di questi materiali (sforzo che spesso viene trascurato dalle aziende clienti, poiché viene visto come un aspetto secondario e una spesa evitabile).

Targeting, segmentazione, segnali comportamentali degli utenti

Il caro vecchio targeting manuale sta passando in secondo piano: non è più il fulcro delle campagne, pur rimanendo una base da cui partire.

Se fino a ieri si faceva affidamento solo o quasi su segmentazioni dettagliate (ad esempio, mirare a specifiche fasce d’età, professioni o interessi), ora l’algoritmo di Andromeda si occupa di questo aspetto in modo più sofisticato, analizzando come gli utenti interagiscono con i contenuti e rispondendo automaticamente ai segnali comportamentali.

Ciò significa che, pur mantenendo una base di dati solida, il targeting diventa meno rigido e più automatizzato.

Qualità dei dati

Infine, la qualità dei dati è cruciale. Ma se hai esperienza nel settore, sai che questa non è affatto una novità: è un argomento essenziale anche per Google Ads e, in generale, per qualunque piattaforma pubblicitaria.

È anche uno dei motivi per cui una start-up o un sito nuovo faticano di più a ottenere conversioni e risultati a costi contenuti: perché possono contare su uno storico di dati spesso pari a zero, quindi manca una vera e propria “mappa” che serve all’algoritmo per orientarsi e affinare incrementalmente la propria ricerca.

Naturalmente, i dati derivano anche da tracciamenti corretti: per garantire che Andromeda funzioni al meglio, è essenziale che tutte le metriche siano correttamente tracciate. Un buon sistema di tracciamento permette all’algoritmo di apprendere e ottimizzare in modo continuo, migliorando i risultati nel tempo.

Come gestire le Meta Ads in considerazione di Andromeda e degli altri modelli Ai

Per adattarsi a questo nuovo sistema, ci sono alcune pratiche che possono aiutare a ottenere risultati migliori.

Tutte partono – di fatto – da un modo diverso di approcciare il lavoro sulle ads… Meno pensiero sul targeting, e più ragionamento e sperimentazione sulle creatività.

Nel dettaglio:

Creatività diversificate: il sistema di Andromeda funziona meglio quando ha a disposizione diversi tipi di creatività. Non limitarti a un singolo formato, ma prova a creare contenuti diversi per testare quale funziona meglio. Questo include video (contenuto principe!), caroselli, immagini e anche diversi stili di messaggio. Più varianti avrai, più il sistema potrà ottimizzare i risultati.

Semplifica la struttura della campagna: le strutture delle campagne non devono essere più complesse di quanto necessario. Invece di fare targeting manuale su molteplici segmenti, è più efficace creare campagne con una struttura più semplice, in modo che Andromeda possa lavorare con maggiore autonomia e fare ottimizzazioni in tempo reale. Mantieni un buon equilibrio tra la creatività e l’automazione del sistema.

Monitoraggio e ottimizzazione: anche se Andromeda è in grado di fare molte ottimizzazioni autonomamente, è comunque fondamentale monitorare le campagne e intervenire quando necessario. Le performance devono essere controllate regolarmente per garantire che l’algoritmo stia lavorando con i dati corretti. Inoltre, è utile aggiornare periodicamente i contenuti per evitare che l’algoritmo si “stanchi” della stessa creatività.

Un cambio di paradigma nella gestione delle pubblicità su Meta

Da sempre la comunicazione pubblicitaria si è fondata sull’idea che un brand dovesse sintetizzare la propria identità in un’unica promessa chiara, facilmente riconoscibile e valida per chiunque (la Unique Selling Proposition della teoria di marketing più classica).

L’obiettivo del creativo era distillare questa essenza in UN messaggio capace di rappresentare l’intera proposta di valore, a prescindere da chi lo avrebbe ricevuto.

Con l’arrivo di Meta Andromeda e dei modelli correlati, questo schema viene superato. Il modello non si basa più sulla ricerca di un solo messaggio che possa parlare a tutti, ma su una logica che costruisce e attiva molteplici proposizioni di valore, ciascuna ottimizzata grazie ai segnali provenienti dagli utenti.

Non c’è più un discorso unico per tutti, bensì un insieme articolato di messaggi che si configurano e si adattano in funzione del comportamento, del contesto e delle preferenze individuali.

In questa prospettiva, l’AI non “sceglie” quale promessa mettere in evidenza: crea un sistema dinamico in cui ogni persona riceve una declinazione specifica della stessa identità di marca. Il brand resta coerente (in teoria), ma la narrazione cambia in base a ciò che, in quel momento, risulta più rilevante per l’utente.

Per chiarire, facciamo un esempio:

Immaginiamo un’azienda che produce prodotti per la skin care: creme viso e prodotti affini. Con il nuovo approccio di Meta Andromeda, questo genere di prodotti potrebbe essere promosso in modi diversi a seconda del pubblico:

• se il brand vuole attrarre utenti interessati alla cura della pelle, la creatività potrebbe enfatizzare la qualità e l’efficacia dei suoi ingredienti naturali, evidenziando i benefici a lungo termine per la pelle.
• Se il target è costituito da persone più sensibili al prezzo, il messaggio potrebbe concentrarsi su offerte speciali o sconti, mostrando come la crema offra un ottimo rapporto qualità-prezzo.
• Se il target è invece piuttosto indeciso e a caccia di pareri, allora il messaggio verterà maggiormente sulle recensioni di clienti soddisfatti.
• Se il pubblico è quello degli appassionati/esperti di skincare e bellezza, la comunicazione potrebbe puntare sulla tecnologia innovativa del prodotto, con un focus su come la formula si adatti alle ultime tendenze di bellezza.

La stessa famiglia di prodotti quindi, proposta con messaggi diversi (selezionati in tempo reale), che si allineano alle diverse motivazioni di acquisto dei consumatori.

Di conseguenza, il lavoro creativo non ruota più attorno alla definizione di una sola idea centrale, ma alla progettazione di un sistema ampio di varianti, tutte collegate tra loro in un campo semantico allargato che racchiude tutti i valori e i “perché” del marchio.

La segmentazione è ormai solo il punto di partenza.

Dal punto di vista operativo, questo significa che fornire ad Andromeda una gamma strutturata di creatività coerenti permette al modello di apprendere più rapidamente e di ottimizzare in modo più preciso.

Non parliamo di varianti prese a caso, ma di costruire un repertorio ordinato di proposizioni complementari che l’algoritmo possa analizzare, confrontare e distribuire in base alla pertinenza per ogni singolo utente. Da questo punto di vista, il brief iniziale sui valori di marca è fondamentale.

La flessibilità di Meta Andromeda: ti dà tanto se tu dai tanto

Questo sistema Ai non lavora sempre nello stesso modo, andando sempre al massimo delle sue analisi. No: è un sistema elastico, che si auto-regola automaticamente in base al potenziale di valore di ciascun segmento e alla disponibilità di risorse in tempo reale.

In sostanza, Andromeda applica modelli avanzati e complessi per i segmenti ad alto valore (molte creatività, complete), dove una previsione precisa è cruciale per massimizzare i ritorni economici.

Al contrario, per i segmenti con un valore inferiore o segnali meno complessi, vengono utilizzati modelli più semplici, che richiedono meno risorse ma garantiscono comunque un buon livello di accuratezza.

Non solo Andromeda: l’ecosistema Meta Ads con Lattice, GEM e Sequence Learning

Come anticipato, Andromeda è solo il primo passo: è parte di un intero ecosistema formato da altri modelli Ai che rende possibile ciò che abbiamo spiegato.

In questo complesso mondo di Meta Ads, Andromeda lavora in sinergia con i modelli denominati Lattice, GEM e Sequence Learning.

Non andiamo ad analizzarli nel dettaglio tecnico (non ci compete e non è così essenziale per le finalità di marketing), ma vediamo il meccanismo complessivo.

Per comprendere il funzionamento di questo ecosistema, è sufficiente secondo noi osservare come ciascun modello si inserisca in una fase specifica del flusso pubblicitario e come le decisioni umane (ovvero le scelte dell’inserzionista) influenzino i risultati.

1. Andromeda agisce come la fase iniziale di selezione degli annunci, un filtro che analizza milioni di “candidati” e individua quelle che meritano ulteriori approfondimenti.
2. Successivamente, Lattice interviene nella fase di ranking, dove valuta gli annunci selezionati in base a obiettivi diversi (come traffico, conversioni o interazioni) e in vari formati (Feed, Reels, Stories), facilitando un apprendimento che attraversa più superfici.
3. GEM si occupa di affinare la pertinenza degli annunci tramite un modello di raccomandazione, analizzando la risposta dell’utente e determinando quali annunci siano più adatti per determinati utenti in specifici contesti.
4. Infine, Sequence Learning integra la dimensione temporale, andando oltre la semplice domanda di “quale annuncio mostrare”. Si chiede anche “quando” un certo annuncio è più efficace, tenendo conto del percorso dell’utente e delle sue interazioni nel tempo. Insomma, una specie di evoluzione del funnel di marketing.

Questi modelli sono strettamente interconnessi, si “passano la palla”: Andromeda fornisce i dati iniziali a Lattice, che a sua volta alimenta GEM, mentre Sequence Learning affina ulteriormente le scelte analizzando sequenze temporali e comportamenti passati.

Il risultato è un sistema pubblicitario dinamico che si adatta in tempo reale, migliorando costantemente la rilevanza degli annunci, dei target e delle tempistiche.

Con questo approccio, ogni campagna contribuisce a un “circuito di apprendimento” che permette alla piattaforma di comprendere in profondità i comportamenti degli utenti, migliorando costantemente le performance future.

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