Sudah tahu algoritma Meta Ads 2025 yang jadi game changer beriklan para pemilik bisnis dan digital marketer?
Meta sebenarnya telah memperkenalkan algoritma baru ini sejak 2023 lalu saat pertama kali fitur Advantage Shopping Campaign (ASC+) dan optimasi konten otomatis muncul. Namun, di 2025 algoritma terbaru ini telah berkembang drastis dan menjadi semakin solid. Penerapannya pun mulai lebih merata di berbagai negara.
Berbeda dengan algoritma Meta sebelumnya yang berbasis interest dan memerlukan setting manual, algoritma Meta Ads terbaru berjalan dengan sistem AI-Driven yang terotomatisasi. Sehingga bagi Anda yang menjalankan iklan dengan cara lama, bisa jadi iklan Anda mengalami “anomali” atau perubahan hasil.
Lalu seperti apa algoritma Meta Ads 2025 ini? Tantangan dan peluang apa yang mampu menjadi acuan untuk mengoptimalkan iklan bisnis Anda? Temukan jawabannya secara detail dalam artikel berikut ini.
Apa Itu Algoritma Meta Ads 2025?
Algoritma Meta Ads merupakan suatu kumpulan instruksi yang dijalankan otomatis oleh machine learning Meta untuk membantu bisnis Anda dapat beriklan dengan baik dalam ekosistem Meta.
Bayangkan ada ribuan bahkan jutaan kampanye iklan dan konten iklan yang dibuat di seluruh dunia. Tugas algoritma ini mengumpulkan jutaan kampanye iklan tersebut, melakukan sortir, mendistribusikan iklan ke audiens yang tepat, melakukan prediksi, melakukan pencatatan dan menampilkan hasil, hingga mempelajari pola tertentu.
Bedanya dari algoritma Meta Ads sebelumnya, algoritma Meta Ads terbaru menggunakan AI (artificial intelligence – akal imitasi) sebagai ujung tombak untuk menjalankan tugas rumit tersebut menjadi terotomatisasi, lebih relevan, lebih efisien, dan lebih presisi.
Mengapa Harus Beradaptasi dengan Algoritma Meta Terbaru?
Alasan pertama adalah sepert jika Anda menggunakan suatu alat yang bukan milik Anda, maka Anda harus mengikuti peraturan pemilik alat tersebut. Maka sama saja saat Anda memilih beriklan menggunakan Meta Ads, mau tidak mau Anda perlu beradaptasi dengan cara kerja mereka. Jika tidak, iklan Anda tidak hasil iklan Anda tidak akan optimal.
Alasan selanjutnya, Meta Ads merupakan platform beriklan dengan ekosistem besar dan penggunanya jutaan orang. Perubahan yang mereka lakukan otomatis akan berdampak pada cara market menerima iklan dan mengambil keputusan.
Jika Anda tidak beradaptasi, maka peluang keberhasilan iklan Anda akan semakin rendah. Kompetitor akan menggeser Anda dan membuat brand maupun produk mereka jadi lebih unggul dibanding milik Anda.
Sistem AI dalam Algoritma Meta Ads 2025
Algoritma Meta Ads 2025 yang telah menggunakan sistem AI-Driven yang otomatis melakukan pencocokan konten iklan dengan perilaku audiens secara real-time. Sehingga Meta mengklaim iklan menjadi lebih efektif, relevan dan personal.
Lalu seperti apa AI dalam Algoritma Meta Ads 2025 tersebut? Meta menyebutnya sebagai empat inovasi AI dalam sistem peringkat iklan. Keempat AI ini saling bekerja sama untuk meningkatkan kinerja iklan.
Lattice: Si Paling Paham Karakter Audiensmu
Bisa dibilang tugas utama Lattice adalah melakukan riset audiens berdasarkan perilaku digital mereka. Dari jutaan audiens, Lattice akan membaca pola mereka, melakukan profiling lalu menyimpannya dalam memori.
Lattice dapat membaca pola perilaku kompleks audiens seperti misal audiens A lebih suka klik iklan video dari pada carousel, iklan yang sering diklik biasanya di story bukan di feed, lalu audiens A membeli produk saat ada tawaran diskon, dan membelinya lebih suka langsung melalui landing page dibanding WhatsApp.
Informasi ini dikemas menjadi profile audiens yang selanjutnya akan digunakan oleh GEM dan Squence Learning untuk mendistribusikan iklan secara lebih relevan, personal dan natural.
Sequence Learning: Si Paling Hafal Aktivitas Audiensmu
Jika Lattice mempelajari profil audiens A, maka Squence Learning mempelajari urutan aktivitas audiens A. Bukan hanya apa yang audiens A suka, namun bagaimana audiens A menjalani aktivitas digitalnya dari waktu ke waktu.
Misalnya audiens A biasa menonton iklan skin care X di feed, lalu mengklik dan masuk ke website brand skin care tersebut hanya untuk melihat penawaran. Beberapa hari kemudian dia melihat iklan skin care X itu kembali muncul lalu menyimpannya.
Selanjutnya audiens A memutuskan untuk melihat akun profile Instagram brand skin care X tersebut untuk eksplorasi. Hingga di akhir bulan audiens A kembali klik iklan skin care brand X yang telah tersimpan dan melakukan pembelian melalui website brand tersebut.
Jika Anda bingung dengan contoh di atas, Anda juga bisa memahaminya dengan analogi toko offline berikut ini:
Sequence Learning mempelajari urutan audiens A yang berkunjung ke toko baju brand Y di mall Z setiap bulannya. Setiap kali di kedatangan pertama, audiens A biasanya akan mendatangi bagian kemeja, selanjutnya mencoba beberapa model di fitting room. Setelah itu lanjut melihat produk sepatu atau jaket dan terkahir menanyakan promo ke kasir.
Namun di kunjungan pertama audiens A tidak membeli produk. Hingga di akhir bulan ia melakukan kunjungan keduanya lalu membeli 1 – 2 item promo dari yang pernah dia coba saat kunjungan pertama.
Dari penjelasan contoh di atas, menunjukkan Squence Learning mampu membaca sebuah perjalanan mulai dari interest – exploration – intent. Perjalanan audiens dari awal melihat iklan sampai memutuskan untuk membeli produk ini memberikan konteks yang lebih utuh untuk Meta menampilkan iklan secara natural.
Sehingga Sequence Learning ini dapat memprediksi apa yang akan audiens A lakukan setelah melihat suatu iklan. Lalu, kapan audiens A akan berada dalam kondisi siap membeli suatu produk.
GEM: Si Paling Tahu Selera Audiens
GEM (Generative Ads Model) bisa disebut sebagai otak besar yang mengenali semua pengguna Meta serta berbagai bentuk visual, copywriting, offer, CTA hingga produk dalam iklan.
GEM memegang peranan penting untuk menganalisa elemen konten, konteks dan intensi iklan lalu membuat rekomendasi iklan yang relevan dengan profile audiens berdasarkan data dari Lattice dan Sequence Learning.
Analogi atau contoh sederhana cara kerja GEM adalah sebagai berikut:
GEM seorang manajer toko fashion brand X telah mengetahui profile audiens A dan yang serupa dari timnya yang bernama Lattice. Berdasarkan info dari Squence Learning audiens A ini juga suka window shopping dan cek promo dulu di awal bulan sebelum membeli produk di akhir bulan.
GEM akan mengumpulkan berbagai desain iklan promo tersebut dan menilai setiap aspeknya: layout, copywriting, headline, foto produk, call to action. Setelah itu GEM menyeleksi serta merekomendasikan mana konten iklan yang paling sesuai untuk profil audiens A dan format apa yang paling tempat untuk menyampaikannya.
Andromeda: Si King Maker Iklan dan Audiensmu
Jika sebelumnya sistem iklan Meta memilih iklan secara manual + heuristik (berdasarkan rules seperti interest), sekarang Andromeda menggantinya dengan sistem AI end-to-end yang jauh lebih efisien dan powerful.
Andromeda memperkuat sistem iklan Meta dengan AI untuk meningkatkan personasilasi tahap awal (retrieval) sekaligus ROI iklan. Retrieval sendiri merupakan tahap pertama dari sistem rekomendasi iklan multi-tahap (retrieval – ranking – auction & delivery).
Tujuan retrieval adalah memilih iklan dari puluhan juta kandidat ke beberapa ribu kandidat yang relevan. Selanjutnya, model peringkat (ranking) yang lebih kompleks memprediksi nilai bagi pengguna dan pengiklan (auction), untuk menentukan iklan akhir yang akan ditampilkan (delivery).
Secara sederhana Andromeda memiliki tugas menentukan iklan apa didistribusikan ke audiens siapa, saat kapan, berapa kali dan di penempatan mana yang paling optimal.
Contoh atau analogi tugas Andromeda sebagai berikut:
Setelah GEM membuat 100 rekomendasi iklan, selanjutnya Andromeda yang akan menentukan 10 konten seperti apa yang akan disampaikan ke audiens A. Andromeda juga akan menentukan formatnya, frekuensinya dan intensitasnya sesuai kapasitas anggaran yang ada.
Tantangan & Peluang Algoritma Meta Ads 2025
Algoritma Meta Ads 2025 memang bertujuan untuk menjadikan iklan lebih relevan, mudah, dan optimal. Jika dahulu Anda harus mengatur semuanya secara manual, kini sebagian besar sudah bisa terotomatisasi.
Namun dalam adaptasi teknologi baru seperti algoritma Meta Ads 2025 selalu memiliki tantangan dan peluang dalam penerapannya. Berikut tantangan dan peluang yang menurut kami muncul dalam algoritma Meta Ads terbaru ini:
| Peluang | Tantangan |
|---|---|
| Membuat pengaturan campaign iklan jadi lebih mudah tanpa setting interest dan A/B testing di adset | Kesalahan sinyal di awal menciptakan feedback loop yang buruk sehingga berpengaruh pada hasil yang tidak optimal |
| Relevansi iklan yang ditayangkan ke audiens lebih tinggi karena berdasarkan real-time activity (engagement) bukan interest atau demographic yang sering kali “palsu” | Sulit mengidentifikasi kenapa iklan A lebih diprioritaskan oleh AI dibanding iklan B |
| Mendorong performa iklan lebih optimal karena AI menampilkan iklan ke audiens berdasarkan aktivitas nyata mereka di Meta | Creative fatigue lebih cepat, karena jika konten iklan dianggap tidak memiliki sinyal yang kuat (stagnan) maka AI menghentikannya |
Creative fatigue lebih cepat, karena jika konten iklan dianggap tidak memiliki sinyal yang kuat (stagnan) maka AI menghentikannya UMKM dapat berkompetisi dengan brand besar selama memiliki data konversi yang akurat dan menggunakan kreatif yang tepat | Perlu “tuning” data konversi leads dan purchase yang akurat (melalui pixel, CRM, dll) agar AI bisa mengoptimalkan iklan |
| Eksplorasi audiens baru yang lebih variatif sehingga membuka peluang untuk melakukan penetrasi market dan meningkatkan penjualan | Membuat lebih banyak variasi konten untuk menyasar broad audience serta menjadi konten cadangan jika konten iklan sebelumnya cepat mengalami ads fatigue |
| Sistem funneling lebih ringkas dan praktis tanpa harus membuat beberapa jenis campaign bertingkat | Kehilangan kontrol granular sehingga sulit menentukan target berdasarkan lokasi |
Kesimpulan
Algoritma Meta Ads 2025 berbasis AI-Driven membawa perubahan besar baik dari sisi business owner, advertiser maupun market. Penilaian iklan tidak lagi berdasarkan interest dan bid, namun interaksi real-time antara audiens dan konten ads.
Tanpa mengenal algoritma baru ini dan memahami cara kerjanya Anda akan kesulitan mengoptimalkan iklan yang berjalan. Maka dari itu jika hasil iklan Meta Anda belakangan menjadi anomali atau bahkan “boncos”. Sudah saatnya Anda melakukan adaptasi strategi namun tetap relevan pada konteks bisnis yang Anda jalankan.
Sumber:
https://ai.meta.com/blog/ai-ads-performance-efficiency-meta-lattice
