Đây là tất cả những gì chúng tôi biết về cách hoạt động của thuật toán xếp hạng Facebook nhằm giúp bạn tối đa hóa khả năng hiển thị và mức độ tương tác của mình.
Facebook đã cập nhật tài nguyên giải thích cách xếp hạng nội dung trên website của mình, bao gồm Feed, Stories và Reels.
Meta cũng đã công bố các công cụ và tính năng mới để cải thiện tính minh bạch trên mạng xã hội, điều này sẽ hỗ trợ các Marketer tốt hơn.
Các Maketer và Advertisers cần hiểu rõ về cách Facebook xếp hạng nội dung để đưa ra quyết định sáng suốt về các chiến dịch của mình nhằm đạt được khả năng hiển thị và mức độ tương tác tối đa.
Có gì mới?
Meta đã xuất bản một số tính năng mới được thiết kế để cung cấp rõ ràng hơn về các yếu tố xếp hạng thông qua phòng tin tức kỹ thuật số của mình:
System Cards: Facebook đã tạo 14 System Cards để giúp các Maketer hiểu cách Facebook sử dụng AI để xếp hạng nội dung và tạo nguồn cấp dữ liệu phù hợp với từng cá nhân. Các thẻ cũng giải thích cách các cá nhân có thể kiểm soát những gì họ nhìn thấy.
‘Tại sao tôi lại thấy điều này?’: Meta sẽ mở rộng tính năng này sang Facebook Reels trong vài tuần tới. Nó cho phép mọi người hiểu hoạt động trước đây của họ trên website đã ảnh hưởng như thế nào đến nội dung mà AI hiện đang cho là có liên quan đến họ và sau đó phân phát trên tài khoản của họ.
‘Hiển thị nhiều hơn, hiển thị ít hơn’: Facebook có kế hoạch làm cho tính năng này, hiện có trên tất cả các bài đăng trong Feeds, Videos và Reels thông qua menu ba chấm, trở nên nổi bật hơn.
Thư viện nội dung và API của Meta: Facebook có kế hoạch tung ra một bộ công cụ mới dành cho các nhà nghiên cứu có tên là Thư viện nội dung và API của Meta trong vài tuần tới. Thư viện mới được thiết lập để bao gồm dữ liệu từ các bài đăng, trang, nhóm và sự kiện công khai trên trang mạng xã hội.
System Cards – Thẻ hệ thống
System Cards mới của Facebook là bản cập nhật lớn nhất cho trung tâm tài nguyên của nó. Hệ thống này bao gồm 14 thẻ:
- Nguồn cấp dữ liệu: Facebook sử dụng AI để tính điểm phù hợp cho khoảng 500 bài đăng và sau đó xếp hạng chúng theo thứ tự giảm dần. Hệ thống được xây dựng để hiển thị nhiều nội dung khác nhau trong nguồn cấp dữ liệu, nghĩa là người dùng không nên xem nhiều bài đăng video liên tiếp.
- Nguồn cấp dữ liệu nhận xét được xếp hạng: AI xếp hạng các nhận xét theo thứ tự mà nó cho là phù hợp nhất với từng người dùng. Nó thực hiện điều này bằng cách kiểm tra các yếu tố như mức độ phổ biến của các nhận xét khác và liệu chúng có được xuất bản bởi ai đó trong mạng của họ hay không.
- Đề xuất nguồn cấp dữ liệu: AI sẽ xác định nội dung nào người dùng có khả năng tương tác nhất bằng cách xem xét các yếu tố như các nhóm họ đã tham gia gần đây và các bài đăng họ thích. Sau đó, nó sử dụng thông tin này để quyết định nội dung nào (ví dụ: bài đăng, cuộn phim, video trực tiếp) sẽ đề xuất.
- Reels (Cuộn phim): AI chọn cuộn phim nào được phục vụ và theo thứ tự nào bằng cách xác định những gì người dùng có khả năng quan tâm nhất. AI đưa ra những dự đoán này bằng cách kiểm tra các yếu tố như tài khoản mà người dùng đã theo dõi, thích hoặc tương tác gần đây.
- Stories: Hệ thống AI tự động hiển thị Stories từ mọi người hoặc trang bằng cách dự đoán nội dung mà người dùng có thể quan tâm nhất. Hệ thống cũng áp dụng các quy tắc để đảm bảo người dùng được cung cấp kết hợp nội dung cân bằng trong Câu chuyện.
- Những người bạn có thể biết: AI đã cố gắng xác định những người có thể quan tâm bằng cách xem xét các yếu tố như những người là bạn của bạn bè của người dùng hoặc những người thuộc cùng nhóm với người dùng.
- Video: Khi người dùng xem và tương tác với Facebook Video, một trong những hệ thống AI cơ bản sẽ cung cấp nhiều loại video có thể phù hợp với sở thích của họ. Nội dung này được tìm thấy trong tab Video. Nó có thể bao gồm cuộn phim, âm nhạc, trò chơi hoặc chương trình. Đây là nội dung mà người dùng có thể quan tâm từ những người sáng tạo mà họ có thể không theo dõi.
- Marketplace: Khi người dùng xem và tương tác với Facebook, bao gồm nguồn cấp dữ liệu Facebook Marketplace, một trong những hệ thống AI cơ bản sẽ đề xuất danh sách Marketplace có liên quan. Ví dụ: người dùng có thể xem các mặt hàng được rao bán trong các danh mục như đồ gia dụng, đồ dùng cho thú cưng và đồ thể thao. Nguồn cấp dữ liệu của người dùng cũng có thể bao gồm các đề xuất khác, chẳng hạn như người bán và nội dung mà họ có thể quan tâm.
- Thông báo: AI chọn thông báo nào sẽ gửi và xếp hạng thông báo theo thứ tự mà nó cho là phù hợp nhất với người dùng. Trong khi đó, các thông báo đã xem trước đó được hiển thị theo thứ tự nhận được.
- Tìm kiếm: AI trao cho mỗi kết quả tìm kiếm tiềm năng một số điểm liên quan đến mức độ phù hợp của nội dung đó với người dùng bằng cách kiểm tra các yếu tố như loại nội dung. Sau đó, nó sẽ cung cấp cho người dùng kết quả theo thứ tự mức độ liên quan dựa trên điểm số này.
- Nguồn cấp dữ liệu nhóm: AI tự động xác định bài đăng nào xuất hiện trong nguồn cấp dữ liệu Nhóm và theo thứ tự nào, bằng cách chấm điểm nội dung theo mức độ liên quan.
- Nguồn cấp dữ liệu nhóm cá nhân: AI dự đoán nội dung nào người dùng có nhiều khả năng tương tác nhất và sau đó xếp hạng nội dung đó theo mức độ liên quan trong nguồn cấp dữ liệu nhóm cá nhân của họ. Các yếu tố liên quan bao gồm những gì và những người mà người dùng đã theo dõi, thích hoặc tương tác gần đây.
- Nhóm được đề xuất: AI của Facebook sẽ xem xét các yếu tố như các nhóm mà bạn bè của người dùng là thành viên và các chủ đề liên quan đến sản phẩm mà người dùng có thể đã tương tác gần đây, sau đó sử dụng dữ liệu này để xác định các nhóm khác có thể được quan tâm.
- Các trang bạn có thể thích: AI sẽ đề xuất các trang để theo dõi dựa trên các trang mà bạn bè của người dùng đã thích gần đây hoặc các trang có thể liên quan đến các sản phẩm và bài đăng mà người dùng đã tương tác gần đây.
Thư viện nội dung và API của Meta
Một cập nhật lớn khác cho trung tâm tài nguyên của Facebook là API và Thư viện nội dung mới của Meta. Cơ sở dữ liệu được thiết lập để bao gồm dữ liệu từ:
- Bài đăng công khai
- Trang
- Các nhóm
- Sự kiện
Mọi người sẽ có thể sử dụng thư viện để tìm kiếm, khám phá và lọc trên giao diện người dùng đồ họa hoặc thông qua API lập trình.
Tuy nhiên, theo các hướng dẫn hiện hành, công cụ này đã được thiết lập dành riêng cho các nhà nghiên cứu từ các tổ chức nghiên cứu và học thuật đủ điều kiện theo đuổi các chủ đề nghiên cứu khoa học hoặc lợi ích công cộng. Để có được quyền truy cập vào dữ liệu này, các nhà nghiên cứu sẽ cần phải đăng ký.
Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng
Facebook xác nhận rằng ngoài việc cung cấp tính minh bạch cao hơn cho các yếu tố xếp hạng của mình, họ còn muốn cung cấp cho người dùng các công cụ để lấy lại quyền kiểm soát nội dung họ xem – ví dụ: tính năng ‘Tại sao tôi lại thấy điều này?’.
Những công cụ này cung cấp cho người dùng Facebook khả năng định hình trải nghiệm của riêng họ và chọn những gì họ làm và không muốn xem. Mọi người có thể thực hiện thay đổi bằng cách truy cập Tùy chọn nguồn cấp dữ liệu của họ trên Facebook cũng như thông qua Cài đặt.
Facebook đã nói gì? Nick Clegg, chủ tịch phụ trách các vấn đề toàn cầu của Meta, đã chia sẻ chi tiết trên phòng tin tức kỹ thuật số Meta về cách AI xếp hạng nội dung và cách người dùng sẽ dễ dàng kiểm soát những gì họ thấy trong tương lai. Anh ấy nói:
“Hệ thống [AI của chúng tôi] giúp các bài đăng mà bạn xem có nhiều khả năng phù hợp và thú vị với bạn hơn. Chúng tôi cũng đang làm rõ hơn cách bạn có thể kiểm soát tốt hơn những gì bạn thấy trên các ứng dụng của chúng tôi, cũng như thử nghiệm các biện pháp kiểm soát mới và tạo ra các biện pháp kiểm soát khác dễ tiếp cận hơn. Và chúng tôi đang cung cấp thông tin chi tiết hơn cho các chuyên gia để họ có thể hiểu và phân tích hệ thống của chúng tôi tốt hơn.”
“Các hệ thống AI của chúng tôi dự đoán mức độ giá trị của một phần nội dung đối với bạn, vì vậy chúng tôi có thể hiển thị nội dung đó cho bạn sớm hơn. Ví dụ: chia sẻ một bài đăng thường là một dấu hiệu cho thấy bạn thấy bài đăng đó thú vị, vì vậy dự đoán rằng bạn sẽ chia sẻ một bài đăng là một yếu tố mà hệ thống của chúng tôi tính đến.”
“Như bạn có thể tưởng tượng, không có dự đoán đơn lẻ nào là thước đo hoàn hảo xem một bài đăng có giá trị đối với bạn hay không. Vì vậy, chúng tôi sử dụng kết hợp nhiều dự đoán khác nhau để tiếp cận gần nhất có thể với nội dung phù hợp, bao gồm một số dự đoán dựa trên hành vi và một số dựa trên phản hồi của người dùng nhận được thông qua các cuộc khảo sát.”
“Chúng tôi hy vọng bằng cách sớm giới thiệu những sản phẩm này cho các nhà nghiên cứu trong quá trình phát triển, chúng tôi có thể nhận được phản hồi mang tính xây dựng để đảm bảo rằng chúng tôi đang xây dựng những công cụ tốt nhất có thể để đáp ứng nhu cầu của họ“.
Tìm hiểu thêm: Bạn có thể tìm thấy lời giải thích chi tiết hơn về AI đằng sau các đề xuất nội dung trên blog Meta AI. Để biết thêm thông tin về cách AI sử dụng tín hiệu để đưa ra dự đoán, bạn có thể truy cập Trung tâm minh bạch của Meta.