2023년 Facebook이 콘텐츠 순위를 매기는 방법: 피드, 스토리, 릴 등

게시 됨: 2023-06-30

Facebook은 Feed, Stories 및 Reels를 포함하여 웹 사이트에서 콘텐츠 순위를 매기는 방법을 설명하는 리소스를 업데이트했습니다.

Meta는 또한 마케팅 담당자를 더 잘 지원할 소셜 네트워크의 투명성을 개선하기 위한 새로운 도구와 기능을 발표했습니다.

우리가 관심을 갖는 이유. 마케터와 광고주는 최대한의 가시성과 참여를 달성하기 위해 캠페인에 대해 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 Facebook이 콘텐츠 순위를 매기는 방법을 잘 이해해야 합니다.

새로운 기능 Meta는 디지털 뉴스룸을 통해 순위 요소를 보다 명확하게 제공하도록 설계된 여러 가지 새로운 기능을 게시했습니다.

시스템 카드: Facebook은 마케터가 Facebook이 AI를 사용하여 콘텐츠 순위를 매기고 개인에게 맞는 피드를 만드는 방법을 이해할 수 있도록 14개의 시스템 카드를 만들었습니다. 카드는 또한 개인이 자신이 보는 것을 제어할 수 있는 방법을 설명합니다.
'왜 내가 이걸 보고 있지?': Meta는 이 기능을 앞으로 몇 주 안에 Facebook Reels로 확장합니다. 이를 통해 사람들은 사이트에서의 이전 활동이 AI가 현재 자신과 관련이 있다고 판단하고 이후 계정에서 제공하는 콘텐츠에 어떤 영향을 미쳤는지 이해할 수 있습니다.
'더 많이 표시, 적게 표시' : Facebook은 현재 피드, 비디오 및 릴의 모든 게시물에서 점 3개 메뉴를 통해 사용할 수 있는 이 기능을 더 눈에 띄게 만들 계획입니다.
Meta의 콘텐츠 라이브러리 및 AP I: Facebook은 앞으로 몇 주 안에 Meta의 콘텐츠 라이브러리 및 API라는 연구원을 위한 새로운 도구 모음을 출시할 계획입니다. 새 라이브러리는 소셜 네트워킹 사이트의 공개 게시물, 페이지, 그룹 및 이벤트의 데이터를 포함하도록 설정됩니다.

시스템 카드

Facebook의 새로운 시스템 카드는 리소스 센터에 대한 가장 큰 업데이트입니다. 이 시스템은 14개의 카드로 구성됩니다.

피드: Facebook은 AI를 사용하여 약 500개의 게시물에 대한 관련성 점수를 계산한 다음 내림차순으로 순위를 매깁니다. 이 시스템은 피드에 다양한 콘텐츠를 표시하도록 제작되었습니다. 즉, 사용자는 여러 동영상 게시물을 연속으로 볼 수 없습니다.
Feed Ranked Comments: AI는 각 사용자에게 가장 관련성이 있다고 판단되는 순서대로 댓글 순위를 매깁니다. 다른 댓글이 얼마나 인기가 있는지, 해당 댓글이 네트워크의 누군가에 의해 게시되었는지 여부와 같은 요인을 조사하여 이를 수행합니다.
피드 권장 사항: AI는 사용자가 최근에 가입한 그룹 및 좋아요를 누른 게시물과 같은 요소를 살펴봄으로써 사용자가 참여할 가능성이 가장 높은 콘텐츠를 결정합니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 추천할 콘텐츠(예: 게시물, 릴, 라이브 비디오)를 결정합니다.
릴: AI는 사용자가 가장 관심을 가질 만한 항목을 결정하여 제공되는 릴과 순서를 선택합니다. 사용자가 팔로우하거나 좋아하거나 최근에 참여한 계정과 같은 요소를 조사하여 이러한 예측을 수행합니다.
스토리: AI 시스템은 사용자가 가장 관심을 가질 만한 항목을 예측하여 사람이나 페이지의 스토리를 자동으로 표시합니다. 또한 시스템은 규칙을 적용하여 사용자에게 스토리의 균형 잡힌 콘텐츠 조합을 제공합니다.
알 수도 있는 사람 : AI는 사용자의 친구와 친구인 사람 또는 사용자와 같은 그룹에 있는 사람과 같은 요소를 보고 관심을 가질 만한 사람을 결정하려고 했습니다.
비디오: 사용자가 Facebook 비디오를 보고 상호 작용할 때 기본 AI 시스템 중 하나가 사용자의 기본 설정과 일치할 수 있는 다양한 비디오 유형을 제공합니다. 이 콘텐츠는 비디오 탭에서 찾을 수 있습니다. 릴, 음악, 게임 또는 쇼가 포함될 수 있습니다. 이것은 사용자가 팔로우하지 않을 수 있는 제작자의 관심을 가질 수 있는 콘텐츠입니다.
Marketplace : 사용자가 Facebook Marketplace 피드를 포함하여 Facebook을 보고 상호 작용할 때 기본 AI 시스템 중 하나가 관련 Marketplace 목록을 추천합니다. 예를 들어 사용자는 가정용품, 애완용품, 스포츠용품과 같은 카테고리에서 판매할 항목을 볼 수 있습니다. 사용자 피드에는 판매자 및 사용자가 관심을 가질만한 콘텐츠와 같은 기타 권장 사항이 포함될 수도 있습니다.
알림: AI는 보낼 알림을 선택하고 사용자와 가장 관련이 있다고 생각되는 순서대로 알림 순위를 지정합니다. 한편, 이전에 본 알림은 받은 순서대로 표시됩니다.
검색: AI는 콘텐츠 유형과 같은 요인을 검토하여 각 잠재적 검색 결과에 해당 콘텐츠가 사용자와 얼마나 관련이 있는지에 대한 점수를 부여합니다. 그런 다음 이 점수를 기준으로 관련성 순으로 사용자에게 결과를 제공합니다.
그룹스 피드: AI는 관련성에 따라 콘텐츠의 점수를 매겨 그룹스 피드에 표시되는 게시물과 순서를 자동으로 결정합니다.
개별 그룹 피드: AI는 사용자가 참여할 가능성이 가장 높은 콘텐츠를 예측한 다음 개별 그룹 피드의 관련성에 따라 순위를 매깁니다. 관련성 요인에는 사용자가 최근에 무엇을 누구와 팔로우했거나 좋아했거나 참여했는지가 포함됩니다.
제안된 그룹 : Facebook의 AI는 사용자의 친구가 구성원인 그룹 및 사용자가 최근 참여했을 수 있는 제품 관련 주제와 같은 요인을 살펴본 다음 이 데이터를 사용하여 관심을 가질 수 있는 다른 그룹을 식별합니다.
당신이 좋아할 수도 있는 페이지 : AI는 사용자의 친구가 최근에 좋아한 페이지 또는 사용자가 최근에 참여한 제품 및 게시물과 관련이 있을 수 있는 페이지를 기반으로 팔로우할 페이지를 제안합니다.

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용어를 참조하십시오.

메타의 콘텐츠 라이브러리 및 API

Facebook 리소스 센터의 또 다른 대규모 업데이트는 Meta의 새로운 콘텐츠 라이브러리 및 API입니다. 데이터베이스는 다음의 데이터를 포함하도록 설정됩니다.

공개 게시물
페이지
여러 떼
이벤트

사람들은 라이브러리를 사용하여 그래픽 사용자 인터페이스 또는 프로그래밍 API를 통해 검색, 탐색 및 필터링할 수 있습니다.

그러나 현재 지침에 따라 이 도구는 과학 또는 공익 연구 주제를 추구하는 자격을 갖춘 학술 및 연구 기관의 연구원을 위해 특별히 설정되었습니다. 이 데이터에 액세스하려면 연구원이 신청해야 합니다.

사용자 경험 개인화

페이스북은 순위 요소에 더 큰 투명성을 제공하는 것 외에도 사용자가 보는 콘텐츠를 다시 제어할 수 있는 도구(예: '내가 이것을 보고 있는 이유는 무엇입니까?')를 제공하기를 원한다고 확인했습니다.

이러한 도구를 통해 Facebook 사용자는 자신의 경험을 형성하고 보고 싶은 것과 보고 싶지 않은 것을 선택할 수 있습니다. 사람들은 설정뿐만 아니라 Facebook의 피드 기본 설정을 방문하여 변경할 수 있습니다.

페이스북이 뭐라고 했나? Meta의 Global Affairs 사장인 Nick Clegg는 Meta 디지털 뉴스룸에서 AI가 콘텐츠 순위를 매기는 방법과 사용자가 앞으로 보는 내용을 더 쉽게 제어할 수 있는 방법에 대한 세부 정보를 공유했습니다. 그는 말했다 :

"[우리의 AI] 시스템은 귀하가 보는 게시물이 귀하와 관련이 있고 흥미로울 가능성을 높입니다. 또한 우리는 귀하가 앱에서 보는 것을 더 잘 제어할 수 있는 방법을 더 명확하게 만들고 있으며, 새로운 컨트롤을 테스트하고 다른 그리고 우리는 전문가들이 우리 시스템을 더 잘 이해하고 분석할 수 있도록 더 자세한 정보를 제공하고 있습니다."
"우리의 AI 시스템은 콘텐츠가 귀하에게 얼마나 가치가 있을지 예측하므로 더 빨리 귀하에게 보여줄 수 있습니다. 예를 들어 게시물을 공유하는 것은 종종 귀하가 해당 게시물이 흥미로웠다는 지표이므로 귀하가 공유할 것이라고 예측합니다. 게시물은 Google 시스템에서 고려하는 한 가지 요소입니다."
"당신이 상상할 수 있듯이 게시물이 당신에게 가치가 있는지 여부를 완벽하게 측정하는 단일 예측은 없습니다. 따라서 우리는 행동에 기반한 일부와 일부를 포함하여 올바른 콘텐츠에 최대한 근접하기 위해 다양한 예측을 조합하여 사용합니다. 설문 조사를 통해 받은 사용자 피드백을 기반으로 합니다."
"개발 프로세스 초기에 이러한 제품을 연구자들에게 소개함으로써 그들의 요구를 충족할 수 있는 최상의 도구를 구축할 수 있도록 건설적인 피드백을 받을 수 있기를 바랍니다."

심층 분석: 메타 AI 블로그에서 콘텐츠 추천 이면의 AI에 대한 자세한 설명을 찾을 수 있습니다. AI가 신호를 사용하여 예측하는 방법에 대한 자세한 내용은 Meta의 투명성 센터를 참조하세요.

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