Facebook作为世界上最大的社交媒体平台之一，每天处理数十亿次互动。此活动的一个关键要素是向用户显示个性化内容的算法。与可能想象的相反，Facebook不会按时间顺序显示帖子——它们的顺序取决于分析庞大数据集的机器学习系统。
对于用户来说，这意味着他们不会看到朋友发布的所有内容——但Facebook的“想法”是最有趣的。这种选择并非偶然，而是成千上万个信号和预测的结果。
人工智能和机器学习的实际应用
Facebook使用先进的深度学习模型和推荐系统来学习用户行为——点击、评论、在给定帖子上花费的时间。该模型处理来自：
- 活动历史
- 设备类型
- 位置
- 社交网络（群组、页面、朋友）
- 类似的内容
例如，如果用户经常对有关烹饪的帖子发表评论，即使他们不关注该页面，算法也更有可能向他们展示来自新烹饪页面的食谱。
Facebook算法的四大支柱：库存、信号、预测、分数
根据Meta提出的模型，News Feed算法可以分为4个主要组成部分：
- 清单–可以显示的所有潜在内容的集合。
- 信号–上下文和行为数据（发布时间、内容类型、帖子作者等）。
- 预测–预测用户是否会互动（例如点赞、分享）。
- 分数–授予内容的分数，根据该分数对显示顺序进行排序。
每个元素都是动态的，并且是针对个人用户量身定制的——即使两个人有相同的朋友，他们也可能以不同的顺序看到不同的内容。
透明度与操纵：道德争议
Facebook因其算法加剧两极分化、传播虚假信息或偏爱耸人听闻的内容而降低有价值的内容而一再受到批评。“参与诱饵”的机制可能导致人们偏爱有争议或具有情感的帖子。
作为回应，Meta推出了诸如“为什么我看到这篇文章”等工具，以及限制某些类型内容覆盖范围的选项——但这些都是部分操作。实际上，用户对他们实际看到的内容的控制仍然有限。
Facebook的算法如何影响创作者和企业？
对于营销人员和内容创作者来说，了解算法的工作原理至关重要。如果出现以下情况，即使是精心制作的帖子也无法覆盖受众：
- 不鼓励互动
- 没有在最佳时间出现
- 与观众群体的喜好不符
示例：研究表明，带有字幕（无音频）的视频帖子的参与度平均提高了，因为大多数用户在没有声音的情况下浏览Facebook。
影响帖子可见性的因素
决定帖子覆盖范围的一些最重要因素是：
- 用户与内容交互的时间
- 作者和收件人之间关系的历史
- 帖子类型（视频、照片、链接）
- 评论及其长度
- 使用非“喜欢”反应
2023年，Facebook宣布更加重视来自朋友和群组的帖子，这意味着公共页面必须比以前更加激烈地争夺注意力。
如何与算法“合作”
如果想扩大自然覆盖人数：
- 创建鼓励评论的有价值的内容。
- 鼓励注册和分享——这是一个高质量的信号。
- 避免点击诱饵–Facebook限制了其可见性。
- 尝试各种格式（故事、直播视频、图形）。
- 快速回复评论-最初几分钟的互动很重要。
值得记住的是，每个粉丝页面都有不同的用户“基础”，因此测试和数据分析至关重要。
专家指出，未来应该包括更多用于过滤提要的用户工具——而不仅仅是依赖算法的自动决策。
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