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Meta fornisce nuove informazioni sull’evoluzione dei suoi algoritmi di alimentazione e sull’uso dell’intelligenza artificiale

 

Meta ha fornito una nuova panoramica su come funzionano i suoi vari algoritmi di feed e su come utilizza sistemi avanzati di intelligenza artificiale per aiutare ad abbinare i contenuti giusti agli utenti interessati nello stream, il che potrebbe aiutarti a capire meglio perché vedi quello che vedi su Facebook e Instagram.

E per gli esperti di marketing, potrebbe darti una migliore gestione dello stesso, per aiutarti a connetterti meglio con il tuo pubblico di riferimento.

In una nuova spiegazione, Nick Clegg, Presidente di Meta per gli Affari Globali, ha sottolineato l’importanza della trasparenza nell’utilizzo dell’IA nei sistemi di raccomandazione di Meta e il modo in cui le persone possono influenzare il loro feed, in base alla loro attività.

Come spiegato da Clegg:

I nostri sistemi di intelligenza artificiale prevedono il valore che un contenuto potrebbe avere per l’utente, in modo da mostrarglielo prima. Ad esempio, la condivisione di un post è spesso un indicatore del fatto che lo hai trovato interessante, quindi prevedere che condividerai un post è un fattore che i nostri sistemi tengono in considerazione. Come puoi immaginare, nessuna previsione è perfetta per valutare se un post è importante per te.Per questo motivo utilizziamo un’ampia gamma di previsioni in combinazione tra loro per avvicinarci il più possibile ai contenuti giusti, tra cui alcune basate sul comportamento e altre sul feedback degli utenti ricevuto tramite sondaggi”

Meta ha già fornito una panoramica simile dei suoi algoritmi, che cercano di spiegare perché le persone vedono ciò che vedono nel loro feed.

Facebook News Feed explainer
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Le considerazioni principali che il sistema prende in considerazione, in base a queste note, sono:

  • Da dove proviene il post – Quanto spesso un utente si impegna con un profilo o una persona.
  • Quando è stato pubblicato : l’ora in cui è stato pubblicato e la risposta iniziale al post.
  • Probabilità di coinvolgimento: il sistema ottimizzerà per meglio adattarsi ai comportamenti specifici di ogni utente, compresa la probabilità di commentare o condividere.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale sta aiutando Meta a concentrarsi su questi elementi fondamentali, che idealmente ottimizzeranno l’esperienza dell’utente per ogni singolo individuo, in tempo reale.

Per capire meglio in che modo i vari elementi dei suoi sistemi contribuiscono a questo risultato, Meta ha pubblicato una nuova serie di 22 “schede di sistema” che spiegano come i suoi sistemi classificano i contenuti.

Meta algorithmic ranking overview
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Ciascuna scheda fornisce una panoramica generale del funzionamento degli algoritmi di Meta, che può aiutarti a capire meglio cosa influisce su ciò che vedi nelle sue app e su come viene determinata la portata dei tuoi contenuti.

Meta algorithmic ranking overview
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Si tratta di una risorsa utile per approfondire la conoscenza del sistema, che potrebbe essere un modo prezioso per massimizzare le prestazioni dei contenuti – anche se molte spiegazioni sono piuttosto generiche e volutamente vaghe, per evitare che le persone utilizzino i consigli per aggirare il sistema.

Meta’s ha anche illustrato come sta utilizzando l’intelligenza artificiale in modo specifico all’interno del suo processo di classificazione, con una nuova panoramica che esplora il miglioramento della comprensionesistematica deicontenuti, che ora è in grado di interpretare “i significati semantici dei contenuti in modo olistico attraverso diverse modalità (come immagini, testi, audio o video)”.

“Questi modelli di produzione offrono funzionalità quali il riconoscimento visivo, il rilevamento di oggetti, l’estrazione di testi e il riconoscimento audio. Inoltre, ci permettono di svolgere compiti più specifici per le applicazioni, come la classificazione per argomento/genere, la previsione di hashtag, la corrispondenza di similarità e il clustering”

In altre parole, i sistemi di Meta stanno migliorando la comprensione di ciò che viene presentato in ogni elemento dei tuoi post, compresi gli oggetti nelle immagini e nei video, al fine di mostrare agli utenti i contenuti giusti in base ai loro interessi.

Anche TikTok incorpora simboli simili: per questo motivo è probabile che ti vengano mostrati più contenuti basati su spunti visivi, invece che su hashtag o parole chiave nella sola descrizione. Questo rende il feed di TikTok ancora più avvincente e Meta sta cercando di incorporare la stessa cosa anche in Reels, che è stato il motore principale della crescita del coinvolgimento su Facebook e Instagram nell’ultimo anno.

Ma in questo caso non ci sono segreti da svelare. Meta non sta pubblicando un talismano che ti spiegherà come aumentare la tua portata nelle sue app, ma sta cercando di fornire una panoramica migliore del suo sistema di classificazione, per aiutare gli utenti a comprendere le numerose considerazioni che influiscono su ciò che vedono e su come possono influenzarlo, sia attraverso la loro attività che attraverso i controlli manuali.

A proposito di quest’ultimo aspetto, Meta sta cercando di fornire maggiori informazioni, con un aggiornamento dell’elemento”Perché lo vedo?” nei Reels (sia su Facebook che su IG) che fornirà maggiori informazioni su come la tua attività precedente ha influenzato i Reels che vedi.

Why Am I Seeing This?
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Meta sta inoltre introducendo nuove opzioni di controllo dei contenuti su Facebook e Instagram, che ti permetteranno di avere maggiore influenza sui contenuti che vedi in ciascuna applicazione.

“Puoi visitare le Preferenze del feed su Facebook e il Centro di controllo dei contenuti suggeriti su Instagram attraverso il menu a tre puntini sui post rilevanti e attraverso le Impostazioni”

Sta anche aggiungendo nuovi indicatori di “interesse” sui Reel, in modo che tu possa dire al sistema che vuoi vedere più contenuti di questo tipo – un po’ come i Mi Piace, ma in modo più diretto.

Anche in questo caso non c’è una formula magica, Meta non sta aprendo la sua scatola nera e non ti sta svelando tutti i suoi segreti algoritmici. Tuttavia, i nuovi strumenti di trasparenza forniscono maggiori informazioni sui vari modelli di classificazione e sui fattori generali che vengono presi in considerazione quando si valuta come modellare l’esperienza di ciascun utente.

Il vero valore, dal punto di vista del marketing, sarebbe quello di sapere quali elementi Meta sta valutando di più in un determinato momento, ma, da un lato, sono in continua evoluzione e, dall’altro, dare alle persone una mappa di come giocare con il sistema non è probabilmente l’esercizio più vantaggioso.

Tuttavia, se vuoi sapere come funzionano i sistemi di Meta e come stanno migliorando, potrebbe valere la pena di dedicare un po’ di tempo durante il weekend lungo a queste spiegazioni e note.

Puoi leggere ulteriori informazioni sui processi algoritmici di Meta qui.

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