Historiquement, le ciblage Meta reposait sur la sélection manuelle de centres d'intérêt, de comportements ou de données démographiques précises, en partant du principe que l'annonceur connaît mieux sa cible que l'algorithme. Le ciblage large inverse cette logique : on ne restreint rien au-delà de l'âge, du sexe et de la zone géographique, et on laisse le système d'enchère utiliser le signal de conversion (pixel, Conversions API) pour identifier lui-même les profils qui achètent, en s'appuyant sur l'ensemble des données comportementales de la plateforme plutôt que sur des catégories déclaratives.

Cette approche fonctionne d'autant mieux que le compte dispose d'un historique de conversion solide : plus l'algorithme a de données d'achat à analyser, plus vite il identifie les patterns pertinents. À l'inverse, un compte récent ou à faible volume de conversions manque du signal nécessaire pour que le ciblage large soit efficace immédiatement, la phase d'apprentissage étant alors plus longue et plus coûteuse que sur un ciblage restreint où l'audience de départ est déjà présélectionnée.

Le ciblage large s'inscrit dans la même logique que les Advantage+ Shopping Campaigns et l'Advantage+ audience : Meta pousse depuis plusieurs années vers une réduction du contrôle manuel de ciblage au profit de l'apprentissage automatique, arguant que les catégories d'intérêt déclaratives sont moins précises que le comportement réel observé sur la plateforme. En pratique, le choix entre ciblage large et ciblage restreint dépend surtout du volume de données disponibles et du niveau de contrôle souhaité sur le diagnostic de campagne.