Как изменится таргет в «Фейсбук» и «Инстаграм» в 2026 году

Маркетинг в соцсетях всегда строился на следующих вопросах: кто наша аудитория, где ее «поймать», какие интересы выбрать, на сколько сегментов разбить, какой креатив «зайдет». Годами специалисты по таргету оттачивали навыки ручной настройки, собирали аудиторию, тестировали кампании, спорили о широте интересов и количестве адсетов.

Но в последние годы правила игры изменились. Платформы перестали быть просто площадками для размещения рекламы – они превратились в огромные самообучающиеся системы, где алгоритмы принимают решения быстрее и точнее человека. Маркетолог все чаще не настраивает рекламу, а задает направление машине, которая занимается поиском аудитории, тестирует варианты и перераспределяет бюджеты.

И если раньше главным вопросом было «Кому показывать?», то сегодня все чаще звучит другой: «Что показать, чтобы алгоритм понял, кому это нужно?».

Изображение сгенерировано ИИ

Почему это важно знать маркетологам

Изменения в рекламной экосистеме Meta – это не косметический апдейт интерфейса и не очередная кнопка в Ads Manager. Это сдвиг парадигмы. Специалист, который продолжает работать по схемам 2019–2022 годов, рискует потерять бюджеты, эффективность и конкурентоспособность.

Понимание новых принципов становится необходимостью, так как меняется сама роль таргетолога. Он все меньше выступает оператором фильтров и все больше – стратегом, аналитиком и автором смыслов. Умение дробить аудиторию на десятки сегментов уступает место способности выстраивать логику кампаний и работать с креативом.

Параллельно рекламные алгоритмы получают больше самостоятельности. Платформы постепенно снимают жесткие ручные ограничения и передают системе право самой определять, кому и когда показывать объявления. Это снижает уровень прямого контроля со стороны специалиста, но при грамотном подходе открывает больше возможностей для роста эффективности.

В этих условиях креатив превращается из оформительского элемента в полноценный инструмент таргетинга. Визуал, текст и подача начинают служить сигналами для алгоритма, помогая ему распознавать релевантную аудиторию – реклама буквально «подсказывает» системе, для кого она создана.

Одновременно возрастает и цена ошибки. Если раньше неудачный выбор интересов можно было быстро скорректировать, то теперь слабая структура кампании или неподходящий креатив могут направить обучение алгоритма по неверному пути и привести к более быстрым и ощутимым потерям бюджета.

Meta Andromeda и Advantage+ как новые двигатели рекламы

В центре этих изменений стоят два ключевых компонента – Meta Andromeda и Advantage+.

Meta Andromeda – это обновленный AI-движок показа рекламы внутри экосистемы Meta (Facebook и Instagram). Его задача – не просто распределять показы, а предсказывать вероятность целевого действия: клика, покупки или подписки. Он анализирует такие сигналы, как поведение пользователей, история взаимодействий, характеристики креативов, микроконверсии и контекст размещения.

Если Andromeda – это «мозг», то Advantage+ – это интерфейс, через который рекламодатель взаимодействует с этим «мозгом». По сути, он представляет собой набор автоматизированных инструментов Meta для работы с рекламой на базе ИИ.

Как работают новые алгоритмы

В старой модели процесс начинался с жесткого отбора: система анализировала настройки рекламодателя (пол, возраст, интересы) и моментально отсекала всех, кто в них не вписывался. Если пользователь не входил в заданную группу, он никогда не видел рекламу, даже если был готов к покупке. Решение о показе принималось на основе точной истории действий – кликов и посещений сайтов, зафиксированных через cookies и ID устройств. Рекламодатель сам искал аудиторию, а креатив был лишь дополнением к точным настройкам таргетинга.

В современной модели подход кардинально изменился. Теперь система на этапе отбора игнорирует узкие интересы и фокусируется на анализе самого контента. Нейросети сканируют видео и изображения, распознавая смыслы, объекты и общий контекст объявления. Когда пользователь открывает ленту, алгоритм мгновенно считывает его текущее состояние (вплоть до скорости скроллинга и реакции на предыдущие посты) и сопоставляет эти сигналы с визуальными признаками рекламы. Система больше не ищет совпадений по социально-демографическим параметрам, она прогнозирует резонанс между конкретным креативом и поведением человека в данную секунду.

Сдвиг произошел в логике обучения. Из-за усиления мер защиты данных (iOS 14+) Meta перестала видеть каждое действие пользователя на сторонних сайтах, поэтому перешла к моделированию. Если прямой сигнал о покупке потерян, алгоритм анализирует косвенные признаки и достраивает общую картину эффективности. Теперь не таргетолог ищет аудиторию через настройки, а сам креатив притягивает нужных людей. Система непрерывно тестирует, на какой тип визуального контента лучше реагируют разные сегменты пользователей, превращая рекламу в процесс постоянного автоматического поиска соответствий.

Как новые алгоритмы повлияли на таргетинг

С лета 2025 года рынок заговорил об одном: реклама стала работать хуже. Кампании, которые месяцами приносили стабильные лиды, внезапно начали дорожать, а показатели вовлеченности – падать. У одних росла стоимость клика, у других падал CTR, у третьих креативы «сгорали» за несколько дней. Сначала это списывали на перегретый аукцион или сезонность, но синхронность проблем у огромного числа рекламодателей указывала на то, что дело не в специфике ниш, а в изменениях самой системы показа.

Причина крылась в новой стратегии Meta. Компания сместила акцент с ручного таргетинга на алгоритмы машинного обучения, сокращая возможности детальных настроек и усиливая автоматизацию через Andromeda и инструменты Advantage+. Для рекламодателя это означало потерю привычных рычагов контроля. Узкие сегменты и интересы перестали давать прогнозируемый результат, тогда как широкие настройки неожиданно начали работать лучше. Стало очевидно: проблема не в ошибках подбора аудитории, а в смене логики платформы. Чтобы вернуть эффективность, нужно понимать, как теперь алгоритм принимает решения.

Алгоритм самостоятельно и непрерывно перераспределяет бюджет между объявлениями и группами в пользу тех, где прогноз конверсии выше. Повлиять на этот процесс можно не ограничениями, а качеством входных данных: корректной целью кампании, чистой структурой аккаунта и разнообразием креативов. Чем больше сильных вариантов загружено в кампанию, тем точнее система находит точки роста и быстрее масштабирует эффективные связки.

Главный вывод в новых реалиях прост: успех рекламы больше не зависит от точности фильтров, он строится на качестве сигналов. Широкий таргетинг, сильные креативы и готовность работать с автоматизацией становятся не экспериментом, а профессиональным стандартом. Выигрывает тот, кто умеет говорить с алгоритмом на его языке, а не тот, кто лучше остальных дробит аудитории по интересам.