So bewertet Facebook Inhalte im Jahr 2023: Feed, Stories, Reels und mehr

Facebook hat seine Ressource aktualisiert und erklärt, wie es Inhalte auf seiner Website, einschließlich Feed, Stories und Reels, einordnet.

Meta hat außerdem neue Tools und Funktionen für eine verbesserte Transparenz im sozialen Netzwerk angekündigt, die Vermarktern besser helfen werden.

Warum es uns wichtig ist. Vermarkter und Werbetreibende benötigen ein umfassendes Verständnis dafür, wie Facebook Inhalte einordnet, damit sie fundierte Entscheidungen über ihre Kampagnen treffen und maximale Sichtbarkeit und Engagement erzielen können.

Was gibt's Neues? Meta hat eine Reihe neuer Funktionen veröffentlicht, die über seinen digitalen Newsroom für mehr Klarheit über seine Ranking-Faktoren sorgen sollen:

• Systemkarten: Facebook hat 14 Systemkarten erstellt, um Vermarktern zu helfen, zu verstehen, wie Facebook KI nutzt, um Inhalte zu bewerten und Feeds zu erstellen, die auf Einzelpersonen zugeschnitten sind. Die Karten erklären auch, wie Einzelpersonen steuern können, was sie sehen.
• „Warum sehe ich das?“: Meta erweitert diese Funktion in den kommenden Wochen auf Facebook Reels. Es ermöglicht den Nutzern zu verstehen, wie sich ihre bisherigen Aktivitäten auf der Website darauf ausgewirkt haben, welche Inhalte die KI derzeit für sie als relevant erachtet und anschließend auf ihren Konten bereitstellt.
• „Mehr anzeigen, weniger anzeigen“ : Facebook plant, diese Funktion, die derzeit für alle Beiträge in Feeds, Videos und Reels über das Drei-Punkte-Menü verfügbar ist, stärker hervorzuheben.
• Meta's Content Library und AP I: Facebook plant, in den nächsten Wochen eine neue Suite von Tools für Forscher namens Meta's Content Library and API einzuführen. Die neue Bibliothek soll Daten aus öffentlichen Beiträgen, Seiten, Gruppen und Ereignissen auf der Social-Networking-Site enthalten.

Systemkarten

Die neuen Systemkarten von Facebook sind das größte Update seines Ressourcenzentrums. Dieses System besteht aus 14 Karten:

• Feed: Facebook berechnet mithilfe von KI einen Relevanzwert für etwa 500 Beiträge und ordnet sie dann in absteigender Reihenfolge. Das System ist darauf ausgelegt, eine Vielzahl von Inhalten im Feed anzuzeigen, sodass ein Benutzer nicht mehrere Videobeiträge hintereinander sehen sollte.
• Feed-Ranking-Kommentare: KI ordnet Kommentare in der Reihenfolge, in der sie ihrer Meinung nach für jeden Benutzer am relevantesten ist. Dies geschieht durch die Untersuchung von Faktoren wie der Beliebtheit anderer Kommentare und der Frage, ob sie von jemandem in ihrem Netzwerk veröffentlicht wurden.
• Feed-Empfehlungen: KI ermittelt anhand von Faktoren wie Gruppen, denen sie kürzlich beigetreten sind, und Beiträgen, die ihnen gefallen haben, mit welchen Inhalten sich Benutzer am wahrscheinlichsten beschäftigen. Anhand dieser Informationen wird dann entschieden, welche Inhalte (z. B. Beiträge, Reels, Live-Videos) empfohlen werden sollen.
• Reels: KI wählt aus, welche Reels in welcher Reihenfolge bereitgestellt werden, indem sie bestimmt, woran ein Benutzer am wahrscheinlichsten interessiert ist. Sie trifft diese Vorhersagen, indem sie Faktoren wie Konten untersucht, denen der Benutzer gefolgt ist, die er mit „Gefällt mir“ markiert hat oder mit denen er kürzlich interagiert hat.
• Stories: Das KI-System zeigt automatisch Stories von Personen oder Seiten an, indem es vorhersagt, woran ein Benutzer am wahrscheinlichsten interessiert ist. Das System wendet außerdem Regeln an, um sicherzustellen, dass Benutzern in Stories eine ausgewogene Mischung von Inhalten geboten wird.
• Personen, die Sie vielleicht kennen : Die KI hat versucht, Personen zu ermitteln, die von Interesse sein könnten, indem sie Faktoren wie Personen untersucht hat, die mit den Freunden eines Benutzers befreundet sind, oder Personen, die denselben Gruppen wie der Benutzer angehören.
• Video: Wenn Benutzer Facebook-Videos ansehen und mit ihnen interagieren, liefert eines der zugrunde liegenden KI-Systeme eine Reihe von Videotypen, die möglicherweise ihren Vorlieben entsprechen. Dieser Inhalt ist auf der Registerkarte „Video“ zu finden. Es kann Rollen, Musik, Spiele oder Shows umfassen. Hierbei handelt es sich um Inhalte von Erstellern, die für Benutzer von Interesse sein könnten und denen sie möglicherweise nicht folgen.
• Marktplatz : Wenn ein Benutzer Facebook ansieht und mit ihm interagiert, einschließlich des Facebook-Marktplatz-Feeds, empfiehlt eines der zugrunde liegenden KI-Systeme relevante Marktplatzeinträge. Beispielsweise können Benutzer zum Verkauf stehende Artikel in Kategorien wie Haushaltswaren, Heimtierbedarf und Sportartikel sehen. Die Feeds der Benutzer können auch andere Empfehlungen enthalten, z. B. Verkäufer und Inhalte, an denen sie interessiert sein könnten.
• Benachrichtigungen: Die KI wählt aus, welche Benachrichtigungen gesendet werden sollen, und ordnet die Benachrichtigungen in der Reihenfolge, in der sie ihrer Meinung nach für den Benutzer am relevantesten ist. Währenddessen werden zuvor angesehene Benachrichtigungen in der Reihenfolge ihres Eingangs angezeigt.
• Suche: KI vergibt für jedes potenzielle Suchergebnis eine Bewertung, die sich darauf bezieht, wie relevant der Inhalt für einen Benutzer ist, indem sie Faktoren wie den Inhaltstyp untersucht. Basierend auf dieser Bewertung werden den Benutzern dann die Ergebnisse in der Reihenfolge ihrer Relevanz angezeigt
• Gruppen-Feed: KI bestimmt automatisch, welche Beiträge im Gruppen-Feed erscheinen und in welcher Reihenfolge, indem sie Inhalte nach Relevanz bewertet.
• Individueller Gruppen-Feed: KI sagt voraus, mit welchen Inhalten sich Benutzer am wahrscheinlichsten beschäftigen werden, und ordnet sie dann nach Relevanz in ihrem individuellen Gruppen-Feed. Zu den Relevanzfaktoren gehört, was und wem Benutzer kürzlich gefolgt sind, was ihnen gefallen hat oder mit wem sie interagiert haben.
• Vorgeschlagene Gruppe : Die KI von Facebook untersucht Faktoren wie Gruppen, denen die Freunde eines Benutzers angehören, und verwandte Themen zu Produkten, mit denen sich ein Benutzer möglicherweise kürzlich beschäftigt hat, und verwendet diese Daten dann, um andere Gruppen zu identifizieren, die von Interesse sein könnten.
• Seiten, die Ihnen gefallen könnten : KI schlägt Seiten vor, denen Sie folgen können, basierend auf Seiten, die den Freunden eines Benutzers kürzlich gefallen haben, oder auf Seiten, die sich möglicherweise auf Produkte und Beiträge beziehen, mit denen der Benutzer kürzlich interagiert hat.

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Metas Inhaltsbibliothek und API

Ein weiteres großes Update im Facebook-Ressourcenzentrum ist die neue Inhaltsbibliothek und API von Meta. Die Datenbank ist so eingestellt, dass sie Daten enthält von:

• Öffentliche Beiträge
• Seiten
• Gruppen
• Veranstaltungen

Benutzer können die Bibliothek zum Suchen, Erkunden und Filtern auf einer grafischen Benutzeroberfläche oder über eine programmgesteuerte API verwenden.

Nach den aktuellen Richtlinien wurde dieses Tool jedoch speziell für Forscher aus qualifizierten akademischen Einrichtungen und Forschungseinrichtungen eingerichtet, die wissenschaftliche oder von öffentlichem Interesse liegende Forschungsthemen verfolgen. Um Zugang zu diesen Daten zu erhalten, müssen sich Forscher bewerben.

Personalisierung der Benutzererfahrung

Facebook bestätigte, dass es den Nutzern nicht nur eine größere Transparenz seiner Ranking-Faktoren bieten, sondern auch die Tools an die Hand geben wollte, mit denen sie die Kontrolle über die Inhalte, die sie sehen, zurückgewinnen können – zum Beispiel die Funktion „Warum sehe ich das?“.

Diese Tools geben Facebook-Nutzern die Möglichkeit, ihre eigenen Erfahrungen zu gestalten und auszuwählen, was sie sehen möchten und was nicht. Benutzer können Änderungen vornehmen, indem sie ihre Feed-Einstellungen auf Facebook sowie über die Einstellungen besuchen.

Was hat Facebook gesagt? Nick Clegg, Metas Präsident für globale Angelegenheiten, teilte im digitalen Newsroom von Meta Details darüber mit, wie KI Inhalte einordnet und wie es für Benutzer in Zukunft einfacher sein wird, zu kontrollieren, was sie sehen. Er sagte:

• „[Unsere KI-]Systeme erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass die Beiträge, die Sie sehen, für Sie relevant und interessant sind. Wir machen auch klarer, wie Sie besser steuern können, was Sie in unseren Apps sehen, und testen neue und andere Steuerelemente zugänglicher. Und wir stellen Experten detailliertere Informationen zur Verfügung, damit diese unsere Systeme besser verstehen und analysieren können.“
• „Unsere KI-Systeme sagen vorher, wie wertvoll ein Inhalt für Sie sein könnte, sodass wir ihn Ihnen früher zeigen können. Das Teilen eines Beitrags ist beispielsweise oft ein Indikator dafür, dass Sie diesen Beitrag interessant fanden, und sagt daher voraus, dass Sie ihn teilen werden.“ Ein Beitrag ist ein Faktor, den unsere Systeme berücksichtigen.“
• „Wie Sie sich vielleicht vorstellen können, ist keine einzelne Vorhersage ein perfekter Indikator dafür, ob ein Beitrag für Sie wertvoll ist. Deshalb verwenden wir eine Vielzahl verschiedener Vorhersagen in Kombination, um dem richtigen Inhalt so nahe wie möglich zu kommen, darunter einige basierend auf dem Verhalten und andere.“ basierend auf Benutzer-Feedback, das durch Umfragen erhalten wurde.“
• „Wir hoffen, dass wir durch die Einführung dieser Produkte bei Forschern zu einem frühen Zeitpunkt im Entwicklungsprozess konstruktives Feedback erhalten können, um sicherzustellen, dass wir die bestmöglichen Tools entwickeln, die ihren Anforderungen gerecht werden.“

Deep Dive: Eine ausführlichere Erklärung der KI hinter Inhaltsempfehlungen finden Sie im Meta AI-Blog. Weitere Informationen darüber, wie KI Signale nutzt, um Vorhersagen zu treffen, finden Sie im Transparency Center von Meta.