El 2025 marcó un punto de inflexión definitivo en la publicidad digital. Meta consolidó una arquitectura de inteligencia artificial más robusta, conectada y profunda que nunca, redefiniendo no solo cómo se entregan los anuncios, sino también cómo se interpreta el comportamiento humano y se optimizan los resultados. Hoy, la promesa de la plataforma no es segmentar mejor, sino entrenar mejor al sistema mediante creatividad, datos y ecosistemas saludables.
2025 redefinió la publicidad digital y Andrómeda no es una simple actualización: es el nuevo motor que cambia por completo cómo Meta decide qué anuncio mostrar, reemplazando la lógica de segmentar mejor por la lógica de enseñar mejor.
En Belka Company hemos probado estas dinámicas durante los últimos meses y la evidencia es clara: el rendimiento dejó de depender del control extremo de audiencias y ahora responde a cómo alimentas a la IA con variedad creativa, señales precisas y consistencia operativa. Esta transición se alinea con una tendencia global: las plataformas migran hacia modelos AI-first donde la calidad del input creativo impulsa entre el 70 y el 80% del performance, mientras la estabilidad técnica —catálogos depurados, conversiones configuradas con rigor y data confiable— se convierte en una ventaja real.
A continuación presentamos un desglose simple y práctico de las cuatro capacidades clave que definen esta nueva etapa de automatización dentro de Meta.
1. Andrómeda: el nuevo motor inteligente detrás de todo el rendimiento en Meta
🪐 Andrómeda marca una de las transformaciones más profundas en la publicidad dentro de Meta.
No es una actualización, sino un nuevo sistema de IA que redefine cómo se recuperan, evalúan y entregan los anuncios. En lugar de depender de microsegmentaciones y filtros manuales, opera como un motor que analiza millones de señales y combina creatividades con comportamientos reales, optimizando en tiempo real qué anuncio puede generar mayor impacto.
Este cambio desplaza el foco hacia un paradigma donde la plataforma toma más decisiones y prioriza calidad creativa, variedad y señales de conversión consistentes, por encima de audiencias rígidas. El sistema ajusta presupuesto y entrega según los microcontextos donde cada pieza funciona mejor, con énfasis en resultados reales como ventas y retorno.
Para que esto funcione, se necesitan señales bien configuradas: pixel, API de conversiones y data limpia. Con esa base, el rol del anunciante evoluciona hacia aportar creatividad diversa y datos confiables, permitiendo que el algoritmo aprenda sin fricción.
En esencia, Andrómeda ofrece una personalización más precisa, reduce la fatiga publicitaria y mejora la relevancia, al seleccionar solo los anuncios con mayor probabilidad de resonar en ese momento.
El éxito ya no depende de controlar la segmentación, sino de colaborar con la IA a través de variedad creativa y señales de calidad.
Andrómeda permite una personalización mucho más precisa, evaluando millones de opciones y eligiendo en milisegundos los anuncios más relevantes, porque no busca más clics, sino mejores señales que fortalezcan su aprendizaje.
2. Meta Lattice: el nuevo mapa inteligente del comportamiento del usuario
👁️ Meta Lattice es una tecnología que representa un avance importante en cómo Meta interpreta el comportamiento del usuario dentro de sus plataformas. En lugar de analizar acciones aisladas —como un clic, una vista o un tiempo de permanencia— Lattice busca entender cómo estas señales se conectan entre sí para formar patrones más amplios dentro del recorrido del usuario.
Este enfoque permite identificar trayectorias frecuentes que suelen conducir a una conversión y, a partir de eso, optimizar las campañas con base en probabilidades más completas, no solo en indicadores puntuales. Es un paso hacia modelos predictivos más secuenciales, similares a los que ya se usan en sistemas de recomendación de plataformas como TikTok o YouTube, donde el contexto y la relación entre eventos pesan tanto como la acción final.
Para los anunciantes, esto implica que los datos bien estructurados, los funnels claros y las señales consistentes ayudan a que el sistema aprenda con mayor precisión, lo que se traduce en campañas más eficientes. No se trata simplemente de “más datos”, sino de datos que realmente orienten al algoritmo.
En síntesis, Meta Lattice contribuye a que la publicidad deje de basarse solo en señales fragmentadas para enfocarse en el recorrido completo y la intención real del usuario. Esto mejora la pertinencia de los anuncios, incrementa la capacidad de adaptación de las campañas y fortalece la alineación entre privacidad, comportamiento y resultados.
Lattice, junto a desarrollos como Andrómeda, forma parte del nuevo marco de automatización inteligente dentro de Meta, donde la combinación entre datos de calidad, creatividad y sistemas de IA se convierte en el factor decisivo para obtener mejores resultados en un entorno publicitario cada vez más competitivo.
3. Modelos avanzados de representación (Embeddings)
🧠 Los modelos avanzados de representación, conocidos comúnmente como embeddings, son una pieza esencial dentro de la arquitectura tecnológica de Meta para procesar grandes volúmenes de información y comprender similitudes profundas entre usuarios, productos y comportamientos. Estos modelos convierten datos complejos en representaciones matemáticas vectoriales que permiten identificar conexiones que van más allá de etiquetas básicas o categorías tradicionales. Meta utiliza estos vectores para detectar patrones sutiles, hábitos compartidos, afinidades entre productos y equivalencias de intención reflejadas en distintas acciones dentro de la plataforma.
Este enfoque reduce la necesidad de segmentaciones manuales rígidas, pues la IA aprende a interpretar comportamientos y afinidades reales, tal como ocurre en los principales sistemas de recomendación de plataformas como Amazon, YouTube o TikTok. Para los anunciantes, esto implica que la calidad y diversidad de datos y creatividades aportadas se convierten en el combustible directo del modelo, mientras que los filtros estáticos tienden a frenar su capacidad predictiva.
En esencia, los embeddings permiten que Meta comprenda a las personas no por lo que declaran ser, sino por cómo se comportan, revelando patrones profundos que solo un sistema avanzado de inteligencia artificial puede identificar. Con esto, Meta fortalece sus sistemas de recomendación y segmentación publicitaria con un nivel de contexto, precisión y relevancia que redefine la forma en que las marcas se conectan con sus audiencias en un entorno cada vez más dinámico y guiado por datos reales.
4. Aprendizaje Secuencial: cómo Meta anticipa el siguiente paso del usuario
🔮 Los sistemas de aprendizaje secuencial de Meta representan una evolución importante en cómo se interpreta y anticipa el comportamiento del usuario. Estos modelos analizan la secuencia de acciones y la intención detrás de cada interacción para predecir el siguiente paso lógico en su recorrido. Con esto, Meta decide qué contenido —orgánico o publicitario— puede generar el mayor avance, ubicándolo en el momento exacto dentro del viaje del usuario.
Este enfoque se alinea con los modelos modernos utilizados por plataformas como Netflix o TikTok, que priorizan la predicción de eventos futuros por encima del análisis histórico. Su precisión depende de señales claras: eventos bien configurados, tiempos de permanencia, patrones de navegación y datos de conversión confiables.
En esencia, estos sistemas permiten una publicidad más contextual y dinámica, donde las marcas se benefician de una entrega inteligente capaz de anticipar comportamientos y optimizar embudos completos de forma automática en un entorno cada vez más competitivo.
La combinación de estas capacidades genera un cambio claro en el rendimiento. En conjunto, permiten que Meta comprenda mejor el contexto, anticipe comportamientos y distribuya las creatividades con una precisión imposible de lograr con segmentaciones manuales. El resultado es un sistema que aprende más rápido, optimiza con mayor consistencia y eleva el impacto real de cada anuncio. Veamos cómo sucede en la práctica:
Qué significa este cambio para las campañas dentro de Meta
Con este nuevo marco impulsado por IA, las campañas no solo se optimizan distinto: se comportan distinto.
La forma en que se obtiene, interpreta y escala el ROAS varía según el tipo de estrategia, porque cada una interactúa de manera diferente con las capacidades que explicamos antes. Algunas campañas aprovechan mejor la exploración amplia que facilita la IA; otras capturan con precisión la intención inmediata, aunque con menor capacidad de crecimiento.
🔵 Campañas Advantage (audiencia amplia)
Las campañas Advantage con audiencias amplias son las que más se benefician del nuevo enfoque AI-first. Su rendimiento mejora cuando cuentan con variedad creativa, señales de conversión estables y estructuras simples que permitan explorar sin restricciones.
Una vez superada la fase de aprendizaje, estas campañas tienden a volverse más estables, escalables y eficientes, porque la IA puede identificar patrones y microsegmentos que antes eran imposibles de mapear manualmente. En un entorno donde la expansión depende de la calidad del input, las audiencias amplias son el terreno ideal para entrenar al sistema y multiplicar oportunidades.
🟢 Campañas basadas en comportamiento (retención)
Las campañas orientadas a retención, fidelización y recompras funcionan especialmente bien en etapas tempranas, cuando la intención reciente del usuario está fresca y la probabilidad de conversión es más alta. Tienden a entregar eficiencia inmediata gracias a la claridad de sus señales, aunque suelen saturarse más rápido y escalar con menos facilidad que las campañas amplias.
Este comportamiento es consistente con las tendencias globales de performance marketing: los modelos amplios generan crecimiento y descubrimiento; los modelos de retención aportan precisión y retorno inmediato, pero con un techo natural más bajo.
En este nuevo entorno impulsado por IA, las campañas no rinden igual. Cada tipo responde de manera distinta a la arquitectura de Meta y al modo en que aprende el sistema. Aquí te mostramos cómo se comportan los dos modelos más utilizados y qué puedes esperar de cada uno.
La era de la microsegmentación terminó: el ROAS ya no recompensa las audiencias pequeñas, sino la fortaleza del ecosistema creativo, donde la diversidad de formatos y mensajes genera más impacto que cualquier ajuste manual.
Cómo proceder en este nuevo escenario de automatización
En Belka Company desarrollamos un marco práctico basado en lo que hemos experimentado y en cómo proyectamos que la automatización puede favorecer a las marcas digitales. La idea es simple: reducir fricción, aumentar señal y permitir que la IA haga su trabajo con claridad.
1. Simplificar la estructura
La base es simplificar: menos conjuntos, menos reglas y un sólo objetivo por campaña. Mientras más fragmentación exista, más débil se vuelve el aprendizaje del sistema.
2. Elevar la variedad creativa
La IA necesita volumen visual. Pasar de las 3 creatividades clásicas a 10–15 piezas por fase (atracción, consideración y conversión) acelera el entendimiento del algoritmo y mejora la distribución.
3. Conectar el ecosistema
La conexión técnica debe estar impecable: Pixel, API de conversiones, CRM. Datos limpios = decisiones correctas. Sin señales fiables, capacidades como Lattice o los embeddings no alcanzan su verdadero potencial.
4. Separar estrategias
Las campañas amplias sirven para explorar y crecer.
Las basadas en comportamiento funcionan mejor para retener, fidelizar y generar recompras. Dividir ambas rutas evita que compitan entre sí y permite mejores resultados.
5. Dejar aprender
La IA necesita tiempo y estabilidad. Evitar reinicios innecesarios, cambios agresivos o ajustes diarios es clave para que el sistema acumule señal, reconozca patrones y optimice con criterio.
La nueva publicidad no se configura, se entrena: la optimización dejó de ocurrir en el administrador y ahora sucede dentro del modelo, exigiendo a los marketers comprender cómo alimentar al algoritmo en vez de intentar controlarlo.
Una tendencia global en performance
Esta metodología instalada en la publicidad de META, sigue una tendencia global en performance media: cuanto más simple es la estructura y mayor es la calidad del input creativo y técnico, más rápido escalan los modelos de IA y mejor se estabiliza el rendimiento.
Los anuncios que mejor funcionan son los que ayudan al algoritmo a entender al usuario, no los que intentan controlarlo, porque el valor está en cómo la pieza creativa comunica señales claras que Andrómeda puede interpretar.
RESUMEN: La IA redefine el rol del marketer en la publicidad digital
La publicidad digital entra en una fase donde la inteligencia artificial redefine el trabajo del marketer. La premisa es clara: menos control manual, más criterio estratégico. Las nuevas arquitecturas procesan señales con una precisión inédita, anticipan comportamientos y optimizan el rendimiento en tiempo real. En este contexto, el rol humano se desplaza hacia lo esencial: construir historias con intención, provocar emociones auténticas, resolver necesidades reales y dar forma a experiencias que los modelos puedan aprender sin fricción.
La tendencia es evidente en todo el ecosistema: las plataformas avanzan hacia automatizaciones cada vez más profundas, mientras la ventaja competitiva surge de cómo cada marca entrena a la inteligencia con creatividad consistente, mensajes relevantes y estructuras pensadas para generar señales de calidad. No es una batalla de presupuesto, sino de claridad conceptual. Las marcas que comprendan cómo aprenden estos modelos —y cómo nutrirlos— serán quienes obtengan el mayor retorno en esta nueva etapa.
Para quienes trabajamos en digital, este escenario abre un camino emocionante: más espacio para pensar, más espacio para crear. En Belka seguimos explorando este territorio, acompañando a nuestros clientes en un 2026 donde la inteligencia artificial se convierte en una extensión natural de toda estrategia.
📚 Referencias:
Meta Engineering (2024) – Meta Andromeda: The Next Generation Ads Retrieval Engine.
MarketiNet (2025) – Guía completa de Meta Andrómeda.
TrackBee (2025) – What Is Meta Andromeda?
Encuentra más contenidos en nuestro blog: Aprender a usar los datos para obtener insights en el marketing digital
