Vielleicht kommt Ihnen diese Situation bekannt vor:
Ihre Anzeigen liefen solide. Die Ergebnisse waren nicht spektakulär, aber verlässlich. Ihre Agentur hatte das einmal eingerichtet, Sie haben regelmäßig etwas Budget nachgelegt – und das System schien seinen Job zu machen.
Doch dann passierte etwas, das Sie nicht einordnen konnten. Die Kosten stiegen. Die Anfragen gingen zurück. Die Creatives, die früher immer funktioniert hatten, wirkten plötzlich kraftlos. Und egal, was Sie änderten – nichts brachte die alte Performance zurück.
Wenn Sie diesen Punkt erreicht haben, sind Sie nicht der Einzige. Viele Unternehmen erleben seit einigen Monaten genau das Gleiche. Es fühlt sich an, als hätte Meta die Spielregeln geändert – ohne Ankündigung, ohne Erklärung und ohne klare Hinweise, woran es liegt.
Die Wahrheit ist: Meta hat etwas verändert. Und zwar tief im Kern des Werbesystems. Ein neues KI-Modell bestimmt jetzt, welche Anzeige wem gezeigt wird – und warum.
In diesem Beitrag erfahren Sie verständlich und praxisnah, was hinter dieser Veränderung steckt und wie Sie wieder Kontrolle über Ihre Ergebnisse gewinnen.
Key Takeaways
Andromeda ist eine neue KI-Architektur, die Creatives, Bidding, Signale und Zielgruppen zu einem Mustererkennungsmodell verbindet.
Das System arbeitet weniger mit Attribution und mehr mit Wahrscheinlichkeit – ähnlich modernen Recommendation Engines.
Manuelle Optimierung hat deutlich an Einfluss verloren; Datenqualität und Creative-Muster sind wichtiger denn je.
Advantage+ profitiert besonders, weil Andromeda aus großen Datenräumen zuverlässiger lernen kann.
Warum Meta ein neues KI-Auslieferungsmodell braucht
Veränderungen in der Meta-Performance fühlen sich für viele wie Zufälle an. In Wahrheit waren sie schon immer Hinweise auf tiefere Systemumstellungen. Meta betreibt eines der größten KI-Auslieferungsmodelle der Welt – jeden Tag verarbeitet es Milliarden kleiner Entscheidungen: Welche Anzeige welchem Menschen zu welchem Zeitpunkt gezeigt wird.
Dass dieses System regelmäßig aktualisiert wird, ist normal. Dass ein Update allerdings gleichzeitig Creative-Ranking, Predictive Modelling, Conversion-Schätzung und Verhaltensanalyse verändert, ist selten. Genau das macht Andromeda aus.
Die Research-Teams von Meta AI haben bereits in früheren Veröffentlichungen verdeutlicht, dass die Zukunft von Ads nicht aus vielen einzelnen Regeln besteht, sondern aus Mustern, die KI-Modelle selbstständig erkennen. Dazu gehören:
• visuelle Signale einer Anzeige
• Textinhalt
• Verhalten innerhalb der App
• Kontext der Nutzung
• historische Conversion-Wahrscheinlichkeiten
• geräteübergreifende Aktivität
• Engagement-Qualität
Früher wurden viele dieser Signale getrennt verarbeitet. Heute fließen sie zusammen – und genau hier beginnt Andromeda seinen Einfluss geltend zu machen.
Das erklärt, warum manche Creatives plötzlich „unerwartet“ gewinnen, warum weites Targeting stabiler wird und warum Tests länger brauchen, um eindeutige Muster zu zeigen. Nicht, weil Meta unzuverlässig geworden wäre – sondern weil ein komplexeres Modell mehr Daten benötigt, um robuste Muster zu erkennen.
Der Moment, in dem Andromeda Creatives anders versteht
Wenn Sie in den letzten Monaten Anzeigen getestet haben, ist Ihnen vielleicht etwas aufgefallen: Creatives verhalten sich anders als früher. Ein Motiv, das anfangs mittelmäßig wirkt, setzt sich Tage später durch. Ein anderes, das am ersten Tag glänzt, verliert plötzlich an Kraft.
Andromeda bewertet Creatives nicht mehr primär über Klicks oder frühe Conversion-Signale, sondern über multimodale Muster. Das bedeutet:
Das System erkennt Zusammenhänge zwischen dem Inhalt eines Creatives und dem Verhalten, das es später auslöst – selbst dann, wenn dieses Verhalten erst viel später sichtbar wird.
Dieser Mechanismus ähnelt Recommendation Engines wie denen, die Meta für Reels, Explore oder den Feed entwickelt. In mehreren Meta AI Forschungsergbnissen wird beschrieben, wie Bildmerkmale, Ton, Text, Bewegungsmuster und komplexe Embeddings zusammengeführt werden, um Relevanz zu berechnen.
Ein praktisches Beispiel:
Ein Video mit ruhigem Aufbau, klarer Produktvisualisierung und deutlichem Nutzenstatement wirkt in den ersten zwei Tagen vielleicht unscheinbar. Doch Nutzerinnen und Nutzer, die es sehen, beschäftigen sich später intensiver mit dem Produkt oder schließen eher einen Kauf ab.
Das frühere Auslieferungsmodell hätte diese späte Qualität möglicherweise nie gesehen. Andromeda erkennt sie – und verändert die Creative-Rangfolge.
Warum Zielgruppen plötzlich nicht mehr funktionieren wie früher
Vielleicht haben Sie es selbst erlebt:
Sie öffnen eine Kampagne mit sauber definierten Interessen, demografischen Merkmalen und vielleicht sogar einer gespeicherten Zielgruppe, die früher jahrelang gut lief – und plötzlich passiert etwas Unerwartetes. Die Kosten steigen, die Ergebnisse brechen ein, oder die Kampagne liefert gar nicht erst richtig aus.
Der Grund liegt nicht darin, dass Ihre Zielgruppe „plötzlich nicht mehr passt“. Der Grund ist: Zielgruppen funktionieren heute anders.
Andromeda bewertet Menschen nicht mehr vorrangig nach Interessen, die Meta irgendwann erfasst hat, sondern nach Verhaltensmustern, die das System jetzt in Echtzeit erkennt. Diese Muster können völlig anders aussehen als die Kategorien, die Sie früher ausgewählt haben.
Ein Beispiel aus der Praxis:
Ein regionales Unternehmen bewirbt eine Dienstleistung und schaltet Anzeigen auf eine fein granulierte Zielgruppe, die „perfekt“ klingt. Die Kampagne liefert allerdings kaum Ergebnisse. Erst als die Zielgruppe auf „Broad“ gesetzt wurde, stabilisierten sich die Conversions – und zwar ohne zusätzliche Optimierungen.
Warum?
Weil Andromeda mehr Datenraum benötigt, um Muster zu erkennen. Eine enge Zielgruppe schränkt diesen Raum zu sehr ein. Das Resultat: Die KI sieht zu wenig Beispiele und kann daher kaum zuverlässige Entscheidungen treffen.
Es klingt paradox, aber unter diesem neuen Modell ist der Satz „Je breiter, desto besser“ häufig zutreffender als detaillierte Interessen. Nicht, weil Meta Ihre Zielgruppe „nicht mehr kennt“, sondern weil das System heute viel tiefer versteht, wie Menschen handeln – nicht nur wer sie sind.
Welche Rolle Signale heute wirklich spielen
Für viele Unternehmen ist Tracking etwas, das „irgendwann mal eingerichtet wurde“. Ein Pixel, ein Event, ein paar Einstellungen – fertig. Doch unter Andromeda entscheidet die Qualität Ihrer Signale darüber, wie gut oder schlecht das System arbeiten kann.
Andromeda ist darauf angewiesen, zuverlässige Muster im Verhalten Ihres Publikums zu erkennen. Diese Muster entstehen aus Datenpunkten: PageViews, Button-Klicks, Leads, Käufen, Scrolltiefe, Zeit auf der Seite, Wiederholbesuchen.
Wenn die Signale klar, sauber und konsistent sind, versteht die KI, welche Menschen zu wertvollen Kunden werden – und findet passende Muster bei anderen Nutzern. Wenn die Signale jedoch ungenau sind, beispielsweise durch:
• doppelte Events
• falsch benannte Events
• fehlerhafte Parameter
• veraltete Pixel
• lückenhafte Conversion-Zuordnung
… dann trifft die KI Entscheidungen auf einer schlechten Datenbasis.
Und hier liegt das Problem vieler Unternehmer:
Solange Kampagnen früher mit groben Daten liefen, war das einigermaßen ausreichend. Doch Andromeda ist anspruchsvoller, weil das Modell präziser arbeitet.
Eine kleine Alltagsszene:
Ein Shop sendet drei Events gleichzeitig, wenn jemand auf den „Kaufen“-Button klickt. Das System interpretiert diese Überladung als drei separate Muster – und versteht nicht, welches davon wirklich zählt. Die Folge: Die Kampagne wird instabil oder teuer.
Meta selbst schreibt in seinen Performance-Docs, dass klar definierte Events „the backbone of AI-driven optimization“ sind. Genau daran scheitern viele Accounts.
Die gute Nachricht:
Die Verbesserung ist machbar – und oft der größte kurzfristige Hebel.
Warum Advantage+ besonders stark von Andromeda profitiert
Viele Unternehmen starten Advantage+-Kampagnen skeptisch, weil die Automatisierung ungewohnt wirkt. Doch gerade unter Andromeda entfalten diese Kampagnen ihre volle Stärke.
Advantage+ arbeitet auf Basis derselben KI-Architektur, nutzt aber viel mehr Signale als klassische Kampagnen. Es kann Creatives kombinieren, Sequenzen testen, Zielgruppensegmente selbst bilden und Conversion-Wahrscheinlichkeiten in Echtzeit berechnen.
Ein reales Beispiel aus dem E-Commerce:
Ein Händler mit fünf Creative-Varianten startet eine Advantage+-Shopping-Kampagne. Zunächst verteilt das System die Aufmerksamkeit relativ gleichmäßig. Nach einigen Tagen verschiebt sich das Verhältnis deutlich zu einem einzigen Motiv, das am Anfang eher unscheinbar wirkte. Gleichzeitig verändert sich die Reihenfolge, in der Creatives ausgespielt werden – abhängig davon, wie nah ein Nutzer am Kaufabschluss ist.
Diese Logik konnte das alte Modell nur sehr begrenzt abbilden. Andromeda dagegen erkennt Sequenzen – also Muster, wann Menschen welches Motiv sehen sollten.
Das erklärt, warum viele Unternehmer plötzlich beobachten, dass Advantage+ stabil läuft, während klassische Kampagnen schwanken.
Nicht, weil Advantage+ „besser“ wäre, sondern weil es Andromeda mehr Spielraum gibt.
Checkliste: Wie Sie Ihre Kampagnen auf Andromeda vorbereiten
- Verwenden Sie ein einziges, klar definiertes Conversion-Event pro Funnel-Schritt.
- Reduzieren Sie Kampagnenstrukturen – weniger AdSets, weniger Zielgruppen, weniger Regelwerk.
- Lassen Sie Tests 5–7 Tage ungestört laufen, bevor Sie Entscheidungen treffen.
- Nutzen Sie breitere Zielgruppen, damit das Modell echte Muster erkennen kann.
- Prüfen Sie Tracking und Events monatlich auf Konsistenz und Funktionalität.
Experten Deep Dive
Auf den ersten Blick wirkt Andromeda wie ein „Upgrade“, aber in Wahrheit ist es ein architektonischer Paradigmenwechsel. Moderne KI-Modelle arbeiten nicht mit linearen Regeln, sondern mit Embeddings – mathematischen Räumen, in denen Verhalten, Inhalte und Nutzerprofile als Punkte dargestellt werden.
Das Modell sucht nicht nach „der richtigen Zielgruppe“, sondern nach Mustern im Embedding-Space: Welche Menschen mit welchen Verhaltensmerkmalen reagieren auf welche Creatives, in welcher Reihenfolge, zu welchem Zeitpunkt?
Meta selbst beschreibt in Forschungsarbeiten, dass diese Modelle aus Millionen kleiner Mikrointeraktionen lernen und dabei Korrelationen erkennen, die kein Mensch jemals sehen würde. Das erklärt, warum manche Creatives erst spät aufsteigen, warum Broad Targeting oft besser funktioniert und warum Datenqualität plötzlich zum zentralen Erfolgsfaktor wird.
Die wahre Stärke von Andromeda liegt darin, dass es fragmentierte Signale zu einem Gesamtbild zusammenführt. Es kann abschätzen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Nutzer konvertiert, selbst wenn ein Teil der Signale fehlt. Genau dadurch gewinnt das System an Stabilität – und reagiert weniger empfindlich auf kurzfristige Schwankungen.
Fazit
Wenn man Andromeda in einem Satz beschreiben müsste, wäre es dieser:
Meta hat ein System geschaffen, das Werbung so ausliefert, wie moderne Nutzer sich tatsächlich verhalten – und nicht so, wie alte Datenmodelle es vermutet haben.
Für viele Unternehmen fühlt sich diese Veränderung zunächst wie Kontrollverlust an. Kampagnen reagieren anders, Zielgruppen funktionieren nicht mehr wie früher, und Creative-Tests folgen neuen Regeln. Doch wer genauer hinsieht, erkennt: Das System ist nicht schlechter geworden – es ist nur anspruchsvoller und ehrlicher geworden.
Anstatt sich auf Interessen oder Zielgruppen zu verlassen, die oft unvollständig sind, basiert Andromeda auf echtem Verhalten. Statt auf einzelnen Klicks baut das Modell auf Mustern auf. Und statt schnelle Entscheidungen zu treffen, sucht die KI nach robusten Signalen – auch wenn sie erst später sichtbar werden.
Für Sie als Unternehmen ist das eine Chance. Wenn Ihre Daten klar, Ihre Creatives hochwertig und Ihre Strukturen stabil sind, belohnt das System Sie mit messbar besseren Ergebnissen. Andromeda verändert die Regeln – aber Sie können lernen, sie zu Ihrem Vorteil zu nutzen.
Kostenlose Beratung zu Ihrer Werbestrategie
Wenn Sie wissen möchten, wie gut Ihre bestehenden Kampagnen mit dem neuen Auslieferungsmodell harmonieren, analysiere ich gerne Ihre Strukturen, Events und Creatives – kostenlos und mit einer klaren, verständlichen Einschätzung, wo sich sofort Verbesserungen erzielen lassen.
Joline Siegwarth
Häufig gesellte Fragen zu Meta Andromeda
Was ist das Meta Andromeda Update?
Beim Meta Andromeda Update handelt es sich um ein KI-gestĂĽtztes, neues Auslieferungsmodell innerhalb von Meta Ads. Es ersetzt keine Funktionen, sondern verbindet Creative-Bewertung, Targeting, Signale und Bidding zu einem modernen Entscheidungsmodell.
Warum sehen meine Kampagnen seit einigen Wochen anders aus?
Viele Advertiser bemerken stabilere oder unvorhersehbarere Muster. Das liegt daran, dass Andromeda Muster anders analysiert und manche Creatives erst später bevorzugt. Frühe Ausreißer sind weniger bedeutsam.
Sind enge Zielgruppen weiterhin sinnvoll?
In vielen Fällen sind enge Zielgruppenbeschränkungen nicht sinnvoll. Andromeda profitiert von breiteren Datenmengen, weil das Modell Muster besser erkennen kann. Enge Zielgruppen können die KI behindern.
Wie lange sollte ich Creative-Tests laufen lassen?
Unter Andromeda entstehen aussagekräftige Muster oft nach 5–7 Tagen. Zu frühe Entscheidungen können zu falschen Bewertungen führen.
Brauche ich neue Tracking-Setups?
Es wrden nicht unbedingt neue Tracking Setups benötigt. Wichtiger ist, dass Ihre Events klar definiert und konsistent gemessen werden. Unklare Namen oder Mehrfach-Events können Muster verzerren.
*Dieser Beitrag ist ein Teamwork aus Mensch und Maschine – einige Textinhalte und Bilder wurden mit KI-Unterstützung erstellt oder überarbeitet.