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Meta gibt neue Einblicke in seine sich entwickelnden Feed-Algorithmen und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz
Transparenz beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz
Meta hat kürzlich einen neuen Überblick darüber gegeben, wie seine verschiedenen Feed-Algorithmen arbeiten und wie fortschrittliche KI-Systeme eingesetzt werden, um den richtigen Inhalt für interessierte Benutzer im Feed auszuspielen. Dies kann dabei helfen, besser zu verstehen, warum wir auf Facebook und Instagram bestimmte Inhalte sehen.
Meta’s Präsident für globale Angelegenheiten, Nick Clegg, betont die Bedeutung von Transparenz bei der Nutzung von KI in den Empfehlungssystemen von Meta und wie Benutzer ihren Feed durch ihre Aktivitäten beeinflussen können.
Clegg erklärt: „Unsere KI-Systeme sagen voraus, wie wertvoll ein Inhalt für dich sein könnte, damit wir ihn dir früher zeigen können. Das Teilen eines Beitrags ist oft ein Hinweis darauf, dass du den Beitrag interessant findest. Die Vorhersage, dass du einen Beitrag teilen wirst, ist also ein Faktor, den unsere Systeme berücksichtigen. Wie du dir vorstellen kannst, ist keine einzelne Vorhersage ein perfektes Maß dafür, ob ein Beitrag für dich wertvoll ist. Wir verwenden also eine Vielzahl von Vorhersagen in Kombination, um so nah wie möglich an den richtigen Inhalt heranzukommen. Dazu gehören auch Vorhersagen basierend auf dem Verhalten der Benutzer und dem Nutzerfeedback aus Umfragen.“
Es ist nicht das erste Mal, dass Meta eine solche Übersicht über seine Algorithmen bereitstellt, um zu erklären, warum Benutzer bestimmte Inhalte in ihrem Feed sehen.
Die Kernaspekte der Feed-Algorithmen
Nach den Angaben von Meta berücksichtigt das System bei der Auslieferung von Inhalten folgende Kernaspekte:
– Wo der Beitrag herkommt: Wie oft ein Benutzer mit einem Profil oder einer Person interagiert
– Wann der Beitrag veröffentlicht wurde: Die Uhrzeit der Veröffentlichung und die anfängliche Reaktion auf den Beitrag
– Wie wahrscheinlich es ist, dass der Beitrag Engagement hervorruft: Das System optimiert auf der Grundlage des spezifischen Verhaltens jedes Benutzers, einschließlich der Wahrscheinlichkeit eines Kommentars oder einer Teilung
Die Integration von KI ermöglicht es Meta nun, diese Kernaspekte weiter zu verbessern und die Benutzererfahrung in Echtzeit für jeden Einzelnen zu optimieren.
Systemkarten zur Erklärung der Feed-Algorithmen
Um genau zu erklären, wie die verschiedenen Elemente seiner Systeme zusammenspielen, hat Meta eine neue Sammlung von 22 „Systemkarten“ veröffentlicht, die erläutern, wie die Inhalte in den Algorithmen von Meta gerankt werden.
Jede Karte enthält eine allgemeine Übersicht darüber, wie die Feed-Algorithmen von Meta funktionieren, was dazu beitragen kann, das Verständnis dafür zu verbessern, welche Faktoren sowohl die angezeigten Inhalte als auch die Reichweite des eigenen Contents beeinflussen.
Dieses Handbuch kann zur Erweiterung des eigenen Wissens über das System dienen und ist eine wertvolle Möglichkeit, die Performance der eigenen Inhalte zu maximieren. Einige der Erklärungen sind jedoch recht generisch und bewusst vage gehalten, um zu verhindern, dass die Ratschläge dazu genutzt werden, das System zu manipulieren.
Einsatz von Künstlicher Intelligenz bei der Ranking-Optimierung
Meta erklärt auch, wie es KI gezielt in den Ranking-Prozess einbindet. Dabei wird die verbesserte systematische Verständnis von Inhalten betont, das nun die „semantische Bedeutung von Inhalten ganzheitlich über verschiedene Modalitäten (wie Bild, Text, Audio oder Videos)“ interpretieren kann.
Meta nutzt Produktionsmodelle, die Funktionen wie visuelle Erkennung, Objekterkennung, Textextraktion und Audioerkennung bieten. Diese ermöglichen auch anwendungsspezifische Aufgaben wie Thema-/Genre-Klassifizierung, Hashtag-Vorhersage, Ähnlichkeitsabgleich und Clustering.
Mit anderen Worten: Meta entwickelt seine Systeme weiter, um besser zu verstehen, was in jedem Element der Beiträge präsentiert wird, einschließlich Objekten in Bildern und Videos, um den Benutzern basierend auf ihren Interessen den richtigen Inhalt zu zeigen.
Weitere Einblicke und Kontrollmöglichkeiten
Meta arbeitet daran, Benutzern noch mehr Einblicke zu geben. Das Update des Elements „Warum sehe ich das?“ in Reels auf Facebook und Instagram bietet nun weitere Informationen darüber, wie die vorherige Aktivität die angezeigten Reels beeinflusst hat.
Darüber hinaus führt Meta neue Inhaltssteuerungsoptionen auf Facebook und Instagram ein, mit denen Benutzer mehr Einfluss darauf haben, welche Inhalte sie in den Apps sehen. Über die Einstellungen und das Menü können Benutzer ihre Feed-Einstellungen anpassen und die vorgeschlagenen Inhalte steuern.
Zusätzlich gibt es auf Reels neue Indikatoren für „interessiertS-Schaltflächen“ (Buttons), mit denen Benutzer dem System mitteilen können, dass sie mehr Inhalte dieser Art sehen möchten – ähnlich wie bei einem „Like“, aber direkter.
Es gibt keine magische Formel, keine geheimen Algorithmen, die Meta veröffentlicht. Aber die neuen Transparenztools geben mehr Einblicke in die verschiedenen Ranking-Modelle von Meta und die allgemeinen Faktoren, die bei der Gestaltung der Benutzererfahrung berücksichtigt werden.
Der eigentliche Nutzen aus Sicht des Marketings besteht darin zu erfahren, welche Elemente Meta zu einem bestimmten Zeitpunkt mehr gewichtet. Diese Gewichtungen ändern sich jedoch ständig, und Benutzern eine Anleitung für das Manipulieren des Systems zu geben, wäre wahrscheinlich nicht der sinnvollste Ansatz.
Wenn Sie jedoch wissen möchten, wie die Systeme von Meta funktionieren und wie sie verbessert werden, könnte es sich lohnen, sich während des langen Wochenendes Zeit für das Lesen dieser Erklärungen und Hinweise zu nehmen.