Facebook ha pubblicato un articolo che spiega come funziona l'algoritmo di Facebook News Feed. Per comprendere di cosa stiamo parlando è giusto prima definire cosa sia il Facebook News Feed. Si tratta di un sistema di ranking di apprendimento automatico composto da una combinazione di più algoritmi che lavorano insieme in diverse fasi. Selezionano i post "candidati" da mostrare nel feed di notizie di una persona, eliminano i post che offrono disinformazione o clickbait, creano elenchi di amici con cui una persona interagisce, argomenti con cui la persona tende a interagire e quindi utiliza tutti questi fattori per classificare (o non classificare) i post in un feed di notizie di Facebook.
Tutti questi diversi livelli vengono applicati per prevedere ciò che un membro di Facebook troverà rilevante per loro. L'obiettivo degli algoritmi è quello di classificare i post visualizzati nel feed delle notizie, l'ordine in cui si trovano e di selezionare i post a cui è probabile che un membro di Facebook sia interessato e con cui interagire.
Come Facebook classifica i contenuti
Facebook afferma di utilizzare migliaia di parametri: "Per ogni persona su Facebook, ci sono migliaia di segnali che dobbiamo valutare per determinare ciò che quella persona potrebbe trovare più pertinente e per prevedere ciò che ciascuna di queste persone vuole vedere nel proprio feed”. Uno dei parametri più interessanti è quello relativo alle caratteristiche. Facebook utilizza una funzionalità o la qualità di un post e determina se questo è il tipo di cose con cui un utente tende a interagire maggiormente. Ad esempio, se un post è accompagnato da un'immagine colorata e un membro ha una storia di interazione con post con immagini colorate, verrà classificato più in alto.
Se un post è accompagnato da un video e questo è ciò con cui un membro di Facebook ama interagire, sarà classificato più in alto per quel membro.
Se il post ha un'immagine, un video, se gli amici di un utente sono taggati nel post, quelle e altre caratteristiche di un post vengono utilizzate come fattori di classificazione per determinare se un post verrà mostrato a un utente e quanto in alto sarà classificato nel feed delle notizie. Facebook ha utilizzato l'esempio di un utente immaginario chiamato Juan per illustrare il fattore di classificazione delle caratteristiche. Queste le parole pubblicate: “Possiamo usare le caratteristiche di un post, come chi è taggato in una foto e quando è stato pubblicato, per prevedere se a Juan potrebbe piacere. Ad esempio, se Juan tende a interagire spesso con i post di Marcelo (ad esempio, condividendo o commentando) e il suo video in esecuzione è molto recente, c'è un'alta probabilità che a Juan piaccia il suo post.
Il tempo è un fattore di ranking di Facebook
Il tempo, sotto forma di quanto recentemente è stato pubblicato qualcosa, può essere utilizzato anche come fattore di ranking. "Le notizie possono essere classificate in base ai dati cronologici associati alle interazioni con le notizie, in modo che le notizie condivise più di recente abbiano un posizionamento più alto”, afferma Facebook. Ciò sembra confermare il valore nel postare lo stesso post più di una volta nel corso della giornata. Può raggiungere persone diverse in periodi di tempo e coloro che interagiscono con il post possono aiutarlo a mostrarlo ai propri amici, ecc.
Coinvolgimento e interesse
Un altro fattore di ranking consiste nel prevedere se un utente sarà probabilmente interessato o interagirà con un post. Facebook utilizza una serie di segnali per fare questa previsione.
Questo quanto affermato da Facebook: “il sistema determina quali post vengono visualizzati nel tuo feed di notizie e in quale ordine, prevedendo ciò che è più probabile che ti interessi o che ti coinvolge. E alcuni di quei fattori che Facebook utilizza sono segnali di post passati e persone con cui l'utente ha interagito. Facebook utilizza queste interazioni passate per aiutarlo a prevedere con cosa un utente interagirà in futuro”.
