Как работи алгоритъмът на Facebook и как да го надхитрим (+ чеклист)

Независимо дали става въпрос за фийда с новини, реклами или сторита, алгоритъмът на Facebook постоянно сканира платформата, за да подбира най-релевантното съдържание за всеки потребител. Основната му цел е да показва публикации, които най-вероятно ще предизвикат ангажираност.

Така например, алгоритъмът отчита действия като:

• Кликване върху резултат от търсене
• Преглеждане на пълния текст на публикацията (кликване на „Виж повече“)
• Харесване или друга реакция към пост
• Отговор на сторито на друг потребител
• Споделяне на видео в собствената емисия
• Използване на звук или шаблон от Reels за създаване на ново съдържание
• Кликване върху реклама и извършване на конкретно действие (напр. покупка)

Колкото по-често съдържанието предизвиква такива взаимодействия, толкова по-голяма е вероятността Facebook да го покаже на повече хора.

Как Facebook разпространява съдържание

Алгоритъмът преминава през 4 основни стъпки, за да открие, подреди и покаже съдържание на потребителите.

1. Откриване на източници на съдържание
   Първо, платформата определя възможни източници и съставя начален набор от съдържание, което може да покаже на потребителя.Видовете източници зависят от конкретната секция, в която се намирате. Например, сторитата обикновено показват съдържание само от хора, създатели или бизнеси, които вече следвате.При рекламите обаче алгоритъмът взема предвид много по-широк кръг от сигнали, свързани с интереси и предишна ангажираност. Ще разгледаме тези сигнали по-подробно в следващите части.
   
   
2. Анализ на сигналите от съдържанието
   След като определи възможните източници, Facebook преминава към следващата стъпка – разглежда конкретна информация за всяко съдържание, за да прецени неговата релевантност.
   
   Тези така наречени „сигнали“ могат да включват:
   – Кой акаунт е публикувал съдържанието? (личен профил, страница, създател и т.н.)
   – Колко скоро е публикувано съдържанието?
   – Колко популярно е вече – т.е. какво ниво на ангажираност е събрало до момента?
   
   Целта на алгоритъма е да открои съдържание, което е актуално, надеждно и има потенциал да предизвика интерес у конкретния потребител.
   
   
3. Прогноза за ангажираност
   След това Facebook използва данни, за да предвиди как всеки отделен потребител би реагирал на дадено съдържание. Тези прогнози са базирани на индивидуалната активност и поведение на потребителя в платформата.
   
   Алгоритъмът взема предвид вероятността потребителят да:
   – Реагира на публикацията (харесване, коментар, споделяне)
   – Изгледа Reels или видео докрай
   – Натисне върху името на създателя, за да разгледа профила му или да го последва
   
   Тези сигнали помагат на Facebook да реши кое съдържание ще бъде най-подходящо и ангажиращо за всеки човек в дадения момент.
   
   
4. Определяне на оценка за релевантност
   В последната стъпка Facebook обединява всички събрани сигнали и прогнози, за да изчисли доколко дадено съдържание е релевантно за конкретния потребител.
   
   Това включва постове, сторита, видеа, реклами и дори резултати от търсене. Алгоритъмът подрежда съдържанието в емисията според тази оценка.

Как Facebook класира съдържанието в различните си секции

Въпреки че основният принцип зад алгоритъма е един и същ във всички части на Facebook, самите „входни данни“ – т.е. сигналите, които се вземат предвид – се различават леко в зависимост от конкретната секция.

По-долу ще разгледаме как платформата използва изкуствен интелект и машинно обучение, за да адаптира алгоритъма според формата на съдържанието – емисия, Stories, Reels и т.н.

• Емисия (News Feed)

Тъй като емисията комбинира съдържание както от профили и страници, които вече следвате, така и от препоръчани източници, алгоритъмът тук е най-сложен и взема предвид най-много фактори.

Основните сигнали, които Facebook използва, включват:

1. Колко време е вероятно потребителят да прекара в четене или разглеждане на дадена публикация
2. Дали има вероятност потребителят да спре да скролва, за да се задържи на тази публикация
3. Дали е възможно да кликне, за да прочете още коментари
4. Каква стойност може да има публикацията за конкретния потребител – на база предишно поведение и популярността на самия пост

Алгоритъмът се стреми да показва съдържание, което не просто привлича внимание, а реално задържа интерес и създава смислена ангажираност.

• Бизнес страници

Новинарският поток (емисията) на Facebook страниците и професионалните профили функционира по подобен начин на този при личните акаунти. Затова алгоритъмът на платформата използва същите видове сигнали и прогнози и за бизнес профилите.

С други думи – ангажираността, релевантността и предишното поведение на аудиторията са от ключово значение и за това как съдържанието от една страница ще се разпространява.

Това означава, че добрите практики за органични публикации при лични профили важат с пълна сила и при бизнесите – но конкуренцията за внимание в емисията е още по-голяма.

• Stories

Емисията със сторита показва съдържание само от хора и бизнеси, които потребителят вече следва. Затова и обемът от възможни публикации тук е значително по-малък в сравнение с останалите секции.

Освен това, начинът на взаимодействие със сторитата е по-различен: потребителите трябва целенасочено да натиснат, за да ги отворят, и да продължат да скролват между тях ръчно.

Затова алгоритъмът за Stories използва различен набор от сигнали, за да прогнозира колко вероятно е даден потребител да:

1. Отвори и изгледа сторито
2. Продължи да гледа и следващите сторита от същия създател
3. Изпрати реакция или отговор
4. Прекара повече време в гледане на сторита от конкретен профил
5. Взаимодейства със стикери в самото стори (анкети, въпроси и др.)

Всичко това помага на Facebook да прецени кои сторита наистина си струва да бъдат поставени най-отпред.

• Видеа

Алгоритъмът на Facebook за видеосъдържание използва две различни системи за препоръки:

1. Едната определя кои видеа да се покажат във вашата емисия (включително и live видеа)
2. Другата – кои видеа да се заредят след това, когато гледате поредица от клипове

И двете системи се базират на това доколко е вероятно даден потребител да:

1. Гледа видеото поне 30 секунди (въз основа на предишното му поведение)
2. Реагира положително – например с емотикон сърце
3. Натисне, за да разгледа профила на създателя
4. Сподели видеото в лично съобщение (DM)
5. Остави коментар под него

Целта на алгоритъма е да задържи вниманието на потребителя, като му поднася видеа, които не само привличат кликове, но създават реално взаимодействие.

• Reels

Reels секцията във Facebook е насочена основно към откриване на ново съдържание, затова в нея много по-често се показват видеа от профили, които потребителят все още не следва.

За да подбира ангажиращо и релевантно съдържание, алгоритъмът на Reels анализира сигнали като:

1. Колко от видеото е вероятно да изгледа потребителят – и дали ще го изгледа докрай
2. Дали ще отвори Reels от основната емисия
3. Дали има вероятност да реагира на видеото с емотикон

Подобно на алгоритъма за стандартни видеа, Reels използва и втора препоръчваща система, която подрежда следващите кратки видеа, докато потребителят скролва.

Тази допълнителна система отчита и вероятността потребителят да сподели видеото или да последва неговия създател.

• Групи

Алгоритъмът при Facebook групите е създаден така, че да носи максимална стойност за всеки потребител, като се основава на интереси и предишно поведение в платформата.

Освен това той се стреми да предлага разнообразие от типове съдържание – като редува видео, снимки и текстови публикации, за да поддържа интереса на аудиторията.

Алгоритъмът за групи отчита доколко е вероятно потребителят да:

1. Взаимодейства с публикацията (реакция, коментар, споделяне)
2. Прекара време в разглеждане на поста
3. Скриe или отбележи публикацията като нежелана
4. Чете коментарите под публикацията
5. Реши да се присъедини към група, след като види предложен пост от нея

Целта е не само да се покаже релевантно съдържание, но и да се насърчи по-дълбока ангажираност и участие в общността.

• Реклами (Ads)

Алгоритъмът за реклами работи малко по-различно от органичните емисии, тъй като комбинира поведението на потребителите с настройките, зададени от рекламодателя (например таргетиране и оферта).

Най-важният фактор за рекламодателите е изграждането на правилната аудитория. Преди дадена реклама изобщо да стигне до търга, тя трябва да е насочена към подходящите потребители.

След това Facebook изчислява обща стойност за всяка реклама, за да я класира спрямо останалите. Тази стойност се базира на три основни елемента:

1. Наддаване (bid)
2. Качество на рекламата
3. Прогнозен процент за действие (Estimated Action Rate)

Именно този прогнозиран процент за действие се изчислява чрез машинно обучение – и показва доколко е вероятно потребителят да извърши желаното действие (например клик, регистрация, покупка и др.). Тук Facebook използва данни както от платформата, така и от поведението на потребителя извън нея (ако има налични сигнали).