Nein, damit ändert man nicht den Algorithmus von Facebook

Aktuell macht ein Kettenbrief auf Facebook, vor allem in Gruppen, die Runde, der inhaltlich nicht stimmt.

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Autor: Tom Wannenmacher

Vorab: Ist es möglich, den Facebook-Algorithmus zu beeinflussen?

Nein. – So die kurze Antwort. Es gibt schlicht keine Möglichkeit, in den Algorithmus von Facebook einzugreifen. Schon gar nicht durch einen Statusbeitrag.

Worum geht es?

Angeblich gibt es einen neuen Facebook-Algorithmus und durch diesen hat sich nun etwas in den Gruppen auf Facebook geändert! Laut dem Kettenbrief heißt es, dass wenn man sich Beiträge nur mehr ansieht, aber keine Reaktion dazu abgibt, also z. B. diesen mit einem „Gefällt mir“ versieht oder „kommentiert„, dann würde Facebook jetzt andere Beiträge in der Gruppe einem nicht mehr anzeigen. Der angebliche Grund: Facebook ist überzeugt, dass man kein Interesse an den jeweiligen Beiträgen mehr hat!

Screenshot: Facebook-Statusbeitrag einer Gruppe (Kettenbrief, der inhaltlich nicht stimmt)
Screenshot: Facebook-Statusbeitrag einer Gruppe (Kettenbrief, der inhaltlich nicht stimmt)

Der Statusbeitrag als Wortlaut:

Wichtige Durchsage für ALLE bitte sorgfältig lesen
ÄNDERUNG VON FACEBOOK
Durch die neuen Algorithmen von Facebook ändert sich folgendes In Gruppen
In einfachen Worten erklärt:

Wenn einige Posts oder Lives nur angeschaut werden ohne eine Reaktion von euch, sortiert Facebook jetzt aus was ihr angezeigt bekommt. Seid ihr unaktiv in Gruppen wird euch nichts neues mehr angezeigt. Nur mitlesen signalisiert …kein Interesse, der Tread ist uninteressant. Momentan bekommt somit nur eine kleine Gruppe der Mitglieder hier, aktuelles angezeigt, alle anderen sehen es nur durch Zufall. Was es ja bestätigt da mir in letzter Zeit sehr sehr viele schreiben das sie nicht benachrichtigt wurden.Jetzt wisst ihr warum
Wer nicht auf Treads oder Live reagiert fällt bei Facebook jetzt leider raus und bekommt keine New Feeds mehr angezeigt.

Die Algorithmen können nur umgangen werden wenn ALLE aktiver werden.
Das ist nicht nur hier so …
Das ist ab 1.10.22 in allen Gruppen so

Also Mädels ….
sendet euch Freundschaftsanfragen, nehmt aktiv an Lives oder Posts teil, kommentiert und lest nicht nur, sonst werdet ihr über nichts neues informiert.
UNTERSTÜTZT alle eure Lieblings Gruppen ,WIR WOLLEN @alle NICHT DIE GRUPPEN VERLIEREN,es kann nur Hand in Hand laufen!
Bitte liken & mit gelesen und akzeptiert kommentieren

Stimmt diese Behauptung?

NEIN! Was viele nicht wissen ist, dass es auf Facebook auch das sogenannten „stille Lesen“ bzw. das „stille Konsumieren“ gibt und dieses auch als „Aktivität“ zählt.

Im Detail:

Wenn es um den Newsfeed Algorithmus geht, gibt es viele Theorien und Mythen. Die meisten Menschen verstehen, dass ein Algorithmus am Werk ist, und viele kennen einige der Faktoren, die diesen Algorithmus informieren (ob Du einen Beitrag magst oder dich mit ihm beschäftigst, usw.). Aber es gibt immer noch eine ganze Menge, das missverstanden wird.

Facebook gibt viele der Details und Funktionen des Feeds öffentlich bekannt. Vor allem ist das maschinelle Lernsystem (ML), das Feed antreibt, unglaublich komplex, mit vielen Schichten. Facebook gibt Details darüber preis, wie das Ranking-System funktioniert und welche Herausforderungen es mit sich bringt, ein System zu bauen, das die Inhalte für mehr als 2 Milliarden Menschen personalisiert und jedem von ihnen Inhalte zeigt, die für sie relevant und sinnvoll sind, jedes Mal, wenn sie Facebook besuchen.

Was ist daran so schwer?

Zunächst einmal ist das Volumen enorm. Mehr als 2 Milliarden Menschen auf der ganzen Welt nutzen Facebook. Für jede dieser Personen gibt es mehr als tausend „Kandidaten“-Posts (oder Posts, die potenziell im Feed dieser Person erscheinen könnten). Wir sprechen hier von Billionen von Beiträgen für alle Personen auf Facebook.

Dabei musst Du bedenken, dass es für jede Person auf Facebook Tausende von Signalen gibt, die Facebook auswerten muss, um festzustellen, was diese Person am relevantesten finden könnte. Facebook hat also Billionen von Beiträgen und Tausende von Signalen – und Facebook muss sofort vorhersagen, was jede dieser Personen in ihrem Feed sehen möchte.

Wenn Du Facebook öffnest, läuft dieser Prozess im Hintergrund ab, und zwar in der Sekunde, die es dauert, bis Dein Newsfeed geladen ist. Und wenn das alles funktioniert, ändern sich die Dinge, und Facebook muss neue Probleme berücksichtigen, wie Clickbait und die Verbreitung von Falschinformationen. Wenn dies geschieht, muss Facebook wiederum neue Lösungen finden.

In Wirklichkeit besteht das Ranking-System nicht nur aus einem einzigen Algorithmus, sondern aus mehreren Schichten von ML-Modellen und Rankings, die wir anwenden, um die für jeden Nutzer relevantesten und sinnvollsten Inhalte vorherzusagen. Während Facebook sich durch jede Stufe bewegt, grenzt das Ranking-System diese Tausende von Kandidaten-Posts auf die wenigen Hundert ein, die zu einem bestimmten Zeitpunkt im News Feed eines Nutzers erscheinen.

Wie funktioniert das?

Vereinfacht gesagt, bestimmt das System, welche Beiträge in Deinem News Feed erscheinen und in welcher Reihenfolge, indem es vorhersagt, was Dich am ehesten interessiert oder anspricht. Diese Vorhersagen basieren auf einer Vielzahl von Faktoren, einschließlich dessen, was und wem Du in letzter Zeit gefolgt bist, was Dir gefallen hat oder womit Du Dich beschäftigt hast.

Ein Beispiel anhand des fiktiven Nutzers „Hubert“

Seit Huberts Anmeldung gestern hat sein Freund Uwe ein Foto von seinem Cockerspaniel gepostet. Eine andere Freundin, Carolin, postete ein Video von ihrem Morgenlauf. Seine Lieblingsseite veröffentlichte einen interessanten Artikel über den besten Weg, die Milchstraße bei Nacht zu sehen, während seine Lieblingskochgruppe vier neue Sauerteigrezepte veröffentlichte.

All diese Inhalte sind wahrscheinlich relevant oder interessant für Hubert, weil er sich entschieden hat, den Personen oder Seiten zu folgen, die sie teilen. Um zu entscheiden, welche dieser Dinge in Huberts News Feed weiter oben erscheinen sollten, müssen wir vorhersagen, was für ihn am wichtigsten ist und welche Inhalte den höchsten Wert für ihn haben. Mathematisch ausgedrückt, müssen wir eine Zielfunktion für Hubert definieren und eine Ein-Ziel-Optimierung durchführen.

Anhand der Merkmale eines Beitrags, z. B. wer auf einem Foto markiert ist und wann es gepostet wurde, können wir vorhersagen, ob Hubert der Beitrag gefallen könnte. Wenn Hubert z. B. dazu neigt, häufig mit Carolins Posts zu interagieren (z. B. teilen oder kommentieren) und ihr Laufvideo sehr aktuell ist, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Hubert ihr Posting gefällt. Wenn Hubert in der Vergangenheit mehr mit Videoinhalten als mit Fotos interagiert hat, könnte die Like-Vorhersage für Uwes Foto seines Cockerspaniels ziemlich niedrig sein. In diesem Fall würde unser Ranking-Algorithmus das Laufvideo von Carolin höher einstufen als das Hundefoto von Uwe, da er eine höhere Wahrscheinlichkeit vorhersagt, dass es Hubert gefallen würde.

Aber das Liken ist nicht die einzige Art und Weise, wie Menschen ihre Vorlieben auf Facebook ausdrücken. Jeden Tag teilen Menschen Artikel, die sie interessant finden, sehen sich Videos von Personen oder Berühmtheiten an, denen sie folgen, oder hinterlassen aufmerksame Kommentare zu den Beiträgen ihrer Freunde. Mathematisch gesehen werden die Dinge komplexer, wenn wir für mehrere Ziele optimieren müssen, die sich alle zu unserem Hauptziel addieren: den größten langfristigen Wert für Menschen zu schaffen, indem wir ihnen Inhalte zeigen, die für sie sinnvoll und relevant sind.

Mehrere ML-Modelle erstellen mehrere Vorhersagen für Hubert: die Wahrscheinlichkeit, dass er sich mit dem Foto von Uwe, dem Video von Carolin, dem Artikel über die Milchstraße oder den Sauerteigrezepten beschäftigt. Jedes Modell versucht, diese Inhalte für Hubert zu bewerten. Manchmal stimmen sie nicht überein – es könnte eine höhere Wahrscheinlichkeit geben, dass Juan das laufende Video von Carolin als den Milchstraßen-Artikel mag, aber er könnte eher den Artikel als das Video kommentieren. Wir brauchen also eine Möglichkeit, diese unterschiedlichen Vorhersagen zu einer Punktzahl zu kombinieren, die für unser primäres Ziel, den langfristigen Wert, optimiert ist.

Wie kann also Facebook messen, ob etwas einen langfristigen Wert für eine Person schafft?

Facebook fragt bei seinen Nutzern nach: Zum Beispiel fragt Facebook Menschen, wie sinnvoll sie eine Interaktion mit ihren Freunden fanden oder ob ein Beitrag ihre Zeit wert war, damit das System dies auch widerspiegelt, was Menschen sagen, dass sie Spaß haben und es sinnvoll finden. Dann kann Facebook jede Vorhersage für Hubert berücksichtigen, basierend auf den Aktionen, von denen die Leute (über Umfragen) sagen, dass sie sinnvoller sind und ihre Zeit wert sind.

Mehr dazu findest Du auf Englisch in folgendem Artikel: Facebook: How Does News Feed Predict What You Want to See?

Fazit:

Solche Statusbeiträge nutzen nichts! Auch nicht, wenn man sich denkt: „Naja, ich poste das mal, wenn es nichts bringt, hat es auch nicht geschadet…“

Mimikama-Hinweis:
Liebe Administratoren von Facebook-Gruppen!
Versucht nicht den Facebook-Algorithmus mit falschen Tipps an eure Nutzer zu überlisten, sondern bringt Inhalte, die für eure Mitglieder einen Mehrwert darstellen, dann kommen die Likes von alleine!

Danke an die Facebook Power Admins DACH-Gruppe für die Unterstützung zum Thema: Gruppen und der Facebook-Algorithmus

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