Meta’s Andromeda-algoritme: Minder micromanagement, meer effect
Social advertising is continu in beweging. Meta heeft met het Andromeda-algoritme een grote stap gezet richting slimmere en meer geïntegreerde campagnes. Voor adverteerders verandert er hierdoor veel: oude zekerheden (granulaire targeting, aparte campagnes per doelgroep) maken plaats voor een aanpak waarin data en creatie centraal staan.
In dit artikel leg ik uit wat Andromeda precies is, waarom het anders werkt dan eerdere algoritmes, en vooral: hoe je als adverteerder je campagnes kunt inrichten om het maximale resultaat te behalen.
Wat is Meta’s Andromeda-algoritme?
Andromeda is Meta’s nieuwe advertentie-algoritme dat het traditionele auction-model vervangt. Waar je voorheen als adverteerder veel zelf bepaalde, denk aan splitsingen op leeftijd, geslacht of interesses, verschuift de nadruk nu naar machine learning.
Andromeda gebruikt deep learning en multitask learning. Dat betekent dat het systeem miljarden signalen tegelijk meeneemt (interacties, creatieve kenmerken, device, context) en hier real time voorspellingen mee doet: wie is de juiste persoon, op welk moment, met welke advertentie?
Wat verandert er?
De belangrijkste verschillen met de oude aanpak:
Van granulariteit naar consolidatie: meerdere campagnes of ad sets met kleine doelgroepen werken minder goed. Het algoritme heeft schaal en variatie nodig om te leren.
Van targeting naar signalen: je hoeft minder handmatig doelgroepen te bouwen. Brede audiences (bijvoorbeeld Advantage+) leveren betere resultaten.
Van plaatsing naar creatieve relevantie: creatives worden belangrijker, omdat het algoritme zelf bepaalt welke uiting past bij welke persoon.
Van clicks naar businessdoelen: optimaliseren op CTR of CPC heeft minder zin. Je stuurt beter op CPA, ROAS of leadkwaliteit.
Concreet voorbeeld: variatie in creatives
Stel, je verkoopt een online cursus fotografie. Voorheen maakte je misschien één campagne gericht op jonge vrouwen (18–25 jaar) en één campagne gericht op mannen van 30+.
Met Andromeda werkt het beter om één brede doelgroep te pakken en daarin verschillende invalshoeken te testen:
Inspirerend – een video die laat zien wat mensen kunnen bereiken na de cursus.
Praktisch – een carrousel met concrete lesmodules of tips.
Prijs-gericht – een korte reel die de scherpe aanbieding benadrukt.
Social proof – testimonials of user generated content.
Het algoritme bepaalt vervolgens zelf welke creative het beste werkt bij welke persoon. Een student van 20 krijgt misschien de inspirerende video, terwijl een zzp’er van 35 juist de praktische carrousel te zien krijgt.
Nog een voorbeeld: e-commerce merk
Een webshop die sneakers verkoopt kan variëren met invalshoeken zoals:
Lifestyle: hoe passen de sneakers in een bepaalde stijl of subcultuur.
Product features: nadruk op comfort, materiaal of duurzaamheid.
Urgentie: promoties zoals “laatste maten beschikbaar”.
Community: content waarin klanten zelf de sneakers dragen.
Door al deze varianten in één brede campagne te plaatsen, heeft Andromeda de ruimte om voor ieder profiel de juiste invalshoek te kiezen.
Wat betekent dit voor adverteerders?
Om Andromeda optimaal te benutten:
Consolideer campagnes → geen versnipperde budgetten.
Brede targeting → laat het algoritme ruimte om te leren.
Test creatieve variatie → denk in invalshoeken, niet in één “beste” advertentie.
Investeer in first-party data → goede tracking via Pixel en Conversions API is cruciaal.
Stuur op de juiste KPI’s → focus op waardevolle acties, niet alleen clicks.
Conclusie
Andromeda vraagt om een andere manier van werken. Het algoritme neemt steeds meer over, maar dat betekent niet dat de rol van de marketeer kleiner wordt. Integendeel: de kwaliteit van je input bepaalt het succes van de output.
Wie investeert in sterke creatives, goede datastromen en duidelijke businessdoelen, haalt meer uit Meta-campagnes dan ooit. Het verschil maak je niet door het algoritme te slim af te willen zijn, maar door het te voeden met de juiste informatie en variatie.
