Cómo clasifica Facebook el contenido en 2023: Feed, Stories, Reels y más

Facebook ha actualizado su recurso que explica cómo clasifica el contenido en su sitio web, incluidos Feed, Stories y Reels.

Meta también ha anunciado nuevas herramientas y funciones para mejorar la transparencia en la red social, lo que ayudará mejor a los especialistas en marketing.

Por qué nos importa. Los profesionales del marketing y los anunciantes necesitan una sólida comprensión de cómo Facebook clasifica el contenido para que puedan tomar decisiones informadas sobre sus campañas para lograr la máxima visibilidad y participación.

¿Qué hay de nuevo? Meta publicó una serie de nuevas funciones diseñadas para proporcionar una mayor claridad en sus factores de clasificación a través de su sala de redacción digital:

• Tarjetas del sistema: Facebook ha creado 14 tarjetas del sistema para ayudar a los especialistas en marketing a comprender cómo Facebook usa la inteligencia artificial para clasificar el contenido y crear fuentes que se adaptan a las personas. Las tarjetas también explican cómo las personas pueden controlar lo que ven.
• '¿Por qué veo esto?': Meta expandirá esta función a Facebook Reels en las próximas semanas. Permite a las personas comprender cómo su actividad anterior en el sitio ha influido en el contenido que AI considera actualmente relevante para ellos y, posteriormente, se publica en sus cuentas.
• 'Mostrar más, mostrar menos' : Facebook planea hacer que esta característica, que actualmente está disponible en todas las publicaciones en Feeds, Videos y Reels a través del menú de tres puntos, sea más destacada.
• Biblioteca de contenido de Meta y AP I: Facebook planea lanzar un nuevo conjunto de herramientas para investigadores llamado Biblioteca de contenido y API de Meta en las próximas semanas. La nueva biblioteca está configurada para incluir datos de publicaciones públicas, páginas, grupos y eventos en el sitio de redes sociales.

Tarjetas del sistema

Las nuevas tarjetas del sistema de Facebook son la mayor actualización de su centro de recursos. Este sistema consta de 14 cartas:

• Feed: Facebook usa IA para calcular un puntaje de relevancia para aproximadamente 500 publicaciones y luego las clasifica en orden descendente. El sistema está diseñado para mostrar una variedad de contenido en el feed, lo que significa que un usuario no debería ver varias publicaciones de video seguidas.
• Comentarios clasificados de alimentación: AI clasifica los comentarios en orden de lo que considera más relevante para cada usuario. Para ello, examina factores como la popularidad de otros comentarios y si han sido publicados por alguien en su red.
• Recomendaciones de feeds: la IA determinará con qué contenido es más probable que interactúen los usuarios al observar factores como los grupos a los que se han unido recientemente y las publicaciones que les han gustado. Luego usa esta información para decidir qué contenido (por ejemplo, publicaciones, carretes, videos en vivo) recomendar.
• Carretes: la IA selecciona qué carretes se sirven y en qué orden al determinar qué es más probable que le interese a un usuario. Hace estas predicciones al examinar factores como las cuentas que el usuario ha seguido, le gustaron o con las que interactuó recientemente.
• Historias: el sistema de IA muestra automáticamente Historias de personas o páginas al predecir lo que probablemente le interese a un usuario. El sistema también aplica reglas para garantizar que los usuarios reciban una combinación equilibrada de contenido en Historias.
• Personas que quizás conozcas : AI trató de determinar las personas que pueden ser de interés al observar factores como las personas que son amigas de los amigos de un usuario o las personas que están en los mismos grupos que el usuario.
• Video: cuando los usuarios ven e interactúan con Facebook Video, uno de los sistemas de inteligencia artificial subyacentes ofrece una variedad de tipos de video que pueden coincidir con sus preferencias. Este contenido se encuentra en la pestaña Video. Puede incluir carretes, música, juegos o espectáculos. Este es contenido que puede interesar a los usuarios de creadores que quizás no sigan.
• Marketplace : cuando un usuario ve e interactúa con Facebook, incluido el feed de Facebook Marketplace, uno de los sistemas de inteligencia artificial subyacentes recomienda listados relevantes de Marketplace. Por ejemplo, los usuarios pueden ver artículos en venta en categorías como artículos para el hogar, suministros para mascotas y artículos deportivos. Los feeds de los usuarios también pueden incluir otras recomendaciones, como vendedores y contenido que les pueda interesar.
• Notificaciones: AI elige qué notificaciones enviar y clasifica las notificaciones según lo que considere más relevante para el usuario. Mientras tanto, las notificaciones vistas anteriormente se muestran en el orden en que se recibieron.
• Búsqueda: AI otorga a cada resultado de búsqueda potencial una puntuación relacionada con la relevancia de ese contenido para un usuario mediante el examen de factores como el tipo de contenido. A continuación, mostrará a los usuarios los resultados en orden de relevancia en función de esta puntuación.
• Feed de grupos: AI determina automáticamente qué publicaciones aparecen en el feed de grupos y en qué orden, al calificar el contenido por relevancia.
• Feed de grupo individual: AI predice con qué contenido es más probable que los usuarios interactúen y luego lo clasifica según la relevancia en su feed de grupo individual. Los factores de relevancia incluyen qué y a quién los usuarios han seguido, gustado o interactuado recientemente.
• Grupo sugerido : la IA de Facebook analizará factores como los grupos a los que pertenecen los amigos de un usuario y los temas relacionados con los productos con los que un usuario puede haber interactuado recientemente, y luego usará estos datos para identificar otros grupos que puedan ser de su interés.
• Páginas que te pueden gustar : AI sugerirá páginas para seguir en función de las páginas que les han gustado recientemente a los amigos de un usuario o las páginas que podrían estar relacionadas con productos y publicaciones con las que el usuario ha interactuado recientemente.

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Biblioteca de contenido y API de Meta

Otra gran actualización del centro de recursos de Facebook es la nueva biblioteca de contenido y API de Meta. La base de datos está configurada para incluir datos de:

• Publicaciones públicas
• Paginas
• Grupos
• Eventos

Las personas podrán usar la biblioteca para buscar, explorar y filtrar en una interfaz gráfica de usuario o a través de una API programática.

Sin embargo, según las pautas actuales, esta herramienta se ha creado específicamente para investigadores de instituciones académicas y de investigación calificadas que se dedican a temas de investigación científica o de interés público. Para obtener acceso a estos datos, los investigadores deberán presentar una solicitud.

Personalización de la experiencia del usuario

Facebook confirmó que, además de proporcionar una mayor transparencia en sus factores de clasificación, también quería brindarles a los usuarios las herramientas para recuperar el control del contenido que ven, por ejemplo, la función "¿Por qué estoy viendo esto?".

Estas herramientas brindan a los usuarios de Facebook la capacidad de dar forma a sus propias experiencias y elegir lo que quieren ver y lo que no. Las personas pueden realizar cambios visitando sus Preferencias de feed en Facebook, así como a través de Configuración.

¿Qué ha dicho Facebook? Nick Clegg, presidente de Asuntos Globales de Meta, compartió detalles en la sala de redacción digital de Meta sobre cómo la IA clasifica el contenido y cómo será más fácil para los usuarios controlar lo que ven en el futuro. Él dijo:

• "[Nuestros sistemas de IA] hacen que sea más probable que las publicaciones que ve sean relevantes e interesantes para usted. También estamos aclarando cómo puede controlar mejor lo que ve en nuestras aplicaciones, además de probar nuevos controles y hacer que otros más accesible Y estamos brindando información más detallada para expertos para que puedan comprender y analizar mejor nuestros sistemas ".
• "Nuestros sistemas de inteligencia artificial predicen qué tan valiosa puede ser una parte del contenido para usted, por lo que podemos mostrárselo antes. Por ejemplo, compartir una publicación a menudo es un indicador de que la encontró interesante, por lo que predecir que la compartirá una publicación es un factor que nuestros sistemas tienen en cuenta".
• "Como puede imaginar, ninguna predicción por sí sola es un indicador perfecto de si una publicación es valiosa para usted. Por lo tanto, usamos una amplia variedad de predicciones combinadas para acercarnos lo más posible al contenido correcto, incluidas algunas basadas en el comportamiento y otras. basado en los comentarios de los usuarios recibidos a través de encuestas".
• "Esperamos que al presentar estos productos a los investigadores al principio del proceso de desarrollo, podamos recibir comentarios constructivos para asegurarnos de que estamos construyendo las mejores herramientas posibles para satisfacer sus necesidades".

Inmersión profunda: puede encontrar una explicación más detallada de la IA detrás de las recomendaciones de contenido en el blog Meta AI. Para obtener más información sobre cómo la IA usa las señales para hacer predicciones, puede visitar el Centro de transparencia de Meta.