Antes de mostrar un anuncio en Facebook o Instagram, Meta tiene que encontrar candidatos relevantes entre millones de opciones. Andrómeda hace esa primera selección. GEM aporta aprendizaje a los modelos que predicen resultados, y GenRecs ayuda a relacionar el contenido de los anuncios con las preferencias de cada persona.
Entender esas funciones te ayuda a decidir qué anuncios producir, qué resultado pedirle al sistema y cómo evaluar lo que consigues. Si necesitas contexto sobre la plataforma, revisa nuestra guía de Meta Ads.
Andrómeda hace la primera selección
Andrómeda es el motor de recuperación de anuncios de Meta, una etapa que la empresa llama retrieval. Su trabajo consiste en reducir decenas de millones de anuncios candidatos a unos pocos miles que merecen una evaluación más detallada. Los modelos posteriores calculan su valor para la persona y el anunciante. Meta describió esa función en su presentación técnica de diciembre de 2024.
Piensa en una tienda con un catálogo enorme. Para recomendarte algo, primero hay que encontrar una selección pertinente dentro de ese catálogo. Después se comparan esas opciones con más detalle. Andrómeda participa en la primera tarea.
En su actualización técnica del 28 de octubre de 2026, Meta explica que el sistema evalúa más de mil millones de anuncios por segundo en un servidor GPU, cien veces el rendimiento de su versión de 2024. Es una medida de capacidad de procesamiento: permite evaluar candidatos con modelos más precisos dentro del mismo tiempo disponible.
Para un negocio, lo relevante es que más de sus anuncios y productos pueden entrar en consideración para cada persona. Meta lo explica así en su nota sobre las tres innovaciones de ranking.
GEM y GenRecs aportan otras piezas del proceso
Estos sistemas cumplen funciones relacionadas. La siguiente tabla simplifica su papel para entender dónde interviene cada uno.
| Sistema | Qué aporta |
|---|---|
| Andrómeda | Encuentra una selección de anuncios candidatos para cada persona. |
| GEM | Aprende de señales de distintas ubicaciones y objetivos, y transfiere conocimiento a modelos que predicen clics y conversiones. |
| GenRecs | Usa representaciones del contenido y las preferencias para recomendar anuncios, incluso con poco historial de interacciones. |
GEM es el modelo central de aprendizaje. En lugar de que cada ubicación y objetivo aprenda por separado, comparte conocimiento con los modelos que trabajan en tiempo real. Según Meta, ese aprendizaje puede ayudar en tareas de conversión con pocos datos. Su alcance incluye distintos objetivos publicitarios, además de compras. La documentación técnica de GEM desarrolla esa transferencia.
GenRecs ayuda a entender qué se está recomendando. Su tokenización combina información del texto, las imágenes y las interacciones para representar características compartidas entre anuncios y productos. Eso permite relacionar un producto nuevo con otros conocidos. Por ejemplo, una nueva zapatilla de trail puede aprovechar lo aprendido sobre productos parecidos, aunque todavía tenga pocas interacciones. Meta describe ese mecanismo en su artículo sobre GenRecs Tokenization.
Estas mejoras se incorporan automáticamente a la entrega de anuncios. La explicación de Meta sobre su sistema publicitario también recuerda que la subasta considera la puja, la calidad de la experiencia y la probabilidad estimada de que una persona realice la acción solicitada.
Qué implica para los anuncios que produces
Nuestra recomendación es revisar la variedad de ideas que tiene tu campaña. Meta recomienda aportar más variedad creativa; elegir qué diferencias probar depende de tu producto, tus clientes y las dudas que frenan la compra.
Imagina una tienda que vende mochilas. Podría tener varias piezas que repiten la misma foto, descuento y promesa con pequeños cambios de diseño. También podría probar estas ideas:
| Idea | Qué mostraría el anuncio | Qué pregunta del comprador responde |
|---|---|---|
| Uso diario | Una demostración del espacio para notebook y objetos personales. | ¿Me sirve para ir a trabajar? |
| Viajes cortos | La mochila preparada para una escapada. | ¿Cabe lo que necesito llevar? |
| Materiales | Detalles de cierres, costuras y terminaciones. | ¿Qué justifica su precio? |
Es un ejemplo hipotético. Cada pieza propone una razón de compra reconocible y permite investigar una necesidad diferente. Cambiar únicamente el color de fondo deja casi intacta la propuesta.
Andrómeda ofrece un motivo para prestar atención a esa variedad: el sistema tiene más capacidad para considerar opciones. Que una idea encuentre compradores y deje margen sigue siendo algo que debes comprobar en tu campaña.
Cómo revisar tu campaña con este criterio
Abre tus anuncios activos y describe cada uno en una frase: qué vende, qué beneficio promete y qué demuestra. Agrupa los que dicen lo mismo. Así podrás ver cuántas ideas estás probando, además de cuántos archivos subiste.
Después identifica una duda de compra que aún no estés respondiendo. Puede ser el tamaño del producto, su forma de uso o la diferencia entre dos versiones. Prepara una pieza que la resuelva y define de antemano cómo juzgarás el resultado: costo por compra, margen después de publicidad o calidad de las oportunidades comerciales.
Elige una cantidad de pruebas que puedas producir y evaluar con tu presupuesto. Las notas citadas no establecen un número universal de anuncios para aprovechar Andrómeda. Si buscas medir el efecto de una idea, procura compararla en condiciones equivalentes y con información suficiente para tomar una decisión.
También conviene revisar el objetivo y los datos que recibe Meta. En su explicación del sistema, la empresa recomienda optimizar para el resultado que realmente buscas y comunicar el valor de las conversiones. Si necesitas ventas, define tu evaluación alrededor de ventas y rentabilidad; un aumento de clics responde otra pregunta.
Cómo interpretar los resultados que publica Meta
Meta informa que Andrómeda contribuyó a un aumento de conversiones en Facebook del 2,4% desde 2025, según su actualización de ingeniería de octubre de 2026. Es un resultado comunicado por la propia empresa, con un alcance y un período específicos.
En tu negocio, evalúa las ventas reales, cuánto costó conseguirlas y el margen que dejaron. Una mejora del sistema de selección no establece cuánto puedes pagar para adquirir un cliente.
Si quieres revisar cómo se conectan tus anuncios, objetivos y medición, conoce nuestro servicio de Meta Ads en Chile o conversemos sobre tu campaña.
