16.02.2018

Der teuflische Facebook-Algorithmus

Fast 30 Prozent der Weltbevölkerung sind aktive Facebook-Nutzer. Mehr potenzielle Reichweite geht kaum. Doch der Facebook-Algorithmus macht es einem nicht leicht.
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Facebook, Like, Like-Button, NRW, Datenschutz, Unternehmen
(c) Fotolia.com/ Konstantin Yuganov - Facebook scheint das Ende des Like-Buttons für Unternehmen einzuläuten.

Die Chance steht recht gut, dass du über Facebook hier gelandet bist. In einem Artikel mit dem Titel “Der teuflische Facebook-Algorithmus” – paradox, nicht? Dieser Beitrag beschäftigt sich damit, warum du zu den Auserwählten zählst, die hier angekommen sind.

Im Jänner hatte Facebook nach eigenen Angaben weltweit 2,2 Milliarden aktive Nutzer. Bei einer geschätzten Weltbevölkerung von 7,6 Milliarden, entspricht das rund 29 Prozent aller Erdenbürger, die im sozialen Netzwerk aktiv sind. Selbst wenn man von vielen Millionen Fake-Usern ausgeht, ist klar: Die potenzielle Reichweite, die das größte soziale Medium einem bietet, ist schier unglaublich. Doch jeder, der eine eigene Seite betreibt weiß: Der Facebook-Algorithmus hat seine Tücken.

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Die Krux mit der Reichweite

Wer kennt es nicht: Ein Post erreicht nur einen kleinen Bruchteil aller Personen, die die eigene Seite mit “gefällt mir” markiert haben. Warum ist das so? Zum Verständnis hilft ein einfaches Gedankenspiel:

Wie viele Seiten hast du selber mit “gefällt mir” markiert?

Wie viele “Friends” hast du?

In wie vielen Gruppen bist du Mitglied?

Na? Auf welche Zahl kommst du? Es fällt den meisten wohl schwer, sie auch nur zu schätzen. Schau kurz auf deinem Profil nach. Beim mir sind es 742 “Friends”, 509 Seiten und (bescheidene) 35 Gruppen.

Wenn, sehr vorsichtig geschätzt, ein Zehntel dieser “Friends”, Seiten und Gruppen aktiv wären und täglich jeweils einen Post bringen würden, käme ich auf 128 Posts am Tag – ich müsste also schon recht lange scrollen, um alles zu sehen. Tatsächlich ist die Zahl aber wohl deutlich höher anzusetzen – allein in manchen starken Gruppen gibt es täglich mehr Posts. Es ist also klar: Facebook muss, wenn es mir für mich relevanten Content anzeigen will, extrem aussieben.

Zwei große Ziele hinter dem Facebook-Algorithmus

Hier kommen nun zwei entscheidende Komponenten ins Spiel: Erstens Facebooks Ziel, seine User durch spannenden Content bei der Stange zu halten. Und zweitens Facebooks Ziel, seine Business-User optimal zu monetarisieren und damit seine Milliarden-Gewinne (2017: ca. 15 Mrd. US-Dollar bei ca. 40 Mrd. US-Dollar Umsatz) weiter zu steigern.

Ziel 1: Die User bei der Stange halten

Um Ziel 1 zu erreichen, wird der Facebook-Algorithmus in sehr kurzen Abständen adaptiert. Einiges davon findet öffentliche Aufmerksamkeit, anderes nicht. Bekannt (und in der eigenen Timeline klar erkennbar) ist etwa, dass Videos derzeit allgemein bevorzugt werden. Einen besonderen Status haben Live-Videos: Dort bekommen “Fans” der Seite (aber nicht alle) sogar eine Benachrichtigung, dass das Video startet.

In einigen Ländern läuft sogar ein Pilotversuch, bei dem nur mehr gesponserte Seitenbeiträge auf den Timelines der User erscheinen.

Bei Posts von “Friends” werden jene priorisiert, mit denen man in der Vergangenheit stärker interagiert (also geliked, kommentiert, etc.) hat. Dort und generell gilt – mehr Interaction führt zu mehr Reichweite. Dadurch bekommt man immer wieder auch besonders “erfolgreiche” Posts von Personen und Seiten angezeigt, mit denen man selten interagiert. Ebenfalls priorisiert werden (derzeit) Beiträge in Gruppen. Sie können nur von Personen und nicht von Seiten kommen – Facebook geht also von “persönlicherem” Content aus.

Interessant alleine zählt nicht mehr

Einen relativ schweren Stand haben im derzeitigen Modus dagegen Links, etwa zu Blogs, auf Seiten. Eine kürzlich getroffene Entscheidung macht es besonders spannend: Link-Clicks von Usern zählen für den Facebook-Algorithmus nun noch weniger. Deutlich höher gewertet werden für die Reichweite Interaktionen, also “Reactions” und “Comments” im Newsfeed. Das bedeutet: Es reicht nicht, wenn ein Beitrag interessant ist. Er muss die User so bewegen, dass sie über Reactions und Comments ihren Emotionen und Meinungen Ausdruck verleihen, oder zumindest Menschen markieren, die der Beitrag interessieren könnte.

Ziel 2: Geld machen

Damit kommen wir zu Facebooks Ziel 2: Die “Lösung” für Business-User und den Social Media-Konzern. Die Devise: Mit ein wenig Geld flutscht es besser. Denn bei Facebook weiß man natürlich – komplexere Inhalte kann man immer noch am besten mit schriftlichen Beiträgen und damit mit Links transportieren. Und wenn man sich einmal eine Fangemeinde aufgebaut hat, will man sie auch erreichen. Vor allem mit Beiträgen, von denen man weiß, dass sie interessieren (Klickraten zeigen das) – sie werden nur ohne Sponsoring nicht entsprechend ausgespielt. In einigen Ländern läuft sogar ein Pilotversuch, bei dem nur mehr gesponserte Seitenbeiträge auf den Timelines der User erscheinen. Diese Entwicklung ist auch weltweit denkbar.

Damit die Sache für die Business-User, die ja auch bei der Stange gehalten werden sollen, nicht zu ärgerlich wird, hat Facebook dafür ein ausgeklügeltes System entwickelt. Beim Sponsoring kann die Zielgruppe erstaunlich genau definiert werden. Alter, Geschlecht, geographischer Raum, Interessen – alles ist möglich. Mit dem nötigen Kleingeld kommt der Beitrag also tatsächlich gezielt dort an, wo er hin soll. Und das funktioniert.

Fazit: Eine hervorragende bezahlte Lösung

Fazit: Als Business-User kann man Facebook nicht mehr als kostenlose Werbe-Möglichkeit sehen. Diese Zeiten sind vorbei. Der Facebook-Algorithmus sorgt gezielt dafür, dass man auch Geld liegen lässt, wenn man seine Seite effizient betreiben will. Darüber kann man sich jetzt ärgern. Oder man akzeptiert, dass Facebook die wahrscheinlich beste bezahlte Lösung ist, bestimmten Content an seine Zielgruppe zu bringen.

Hast du den Beitrag interessant gefunden? Sollten mehr Leute ihn lesen? Na du weißt ja jetzt, wie es läuft… 😉

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

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Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

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“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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