19.08.2021

So funktioniert der Facebook-Algorithmus

Als Anhang zu seinem neuen "Widely Viewed Content Report" gab Facebook einen Einblick in die Funktionsweise seines Algorithmus.
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(c) Facebook

Wann wird ein Posting vielen Personen angezeigt und wann nicht? Das ist eine der großen Fragen die sich Facebook-Nutzer vor allem im professionellen Kontext stellen. Das soziale Netzwerk gab nun in einem Anhang zu seinem ersten quartalsweisen „Widely Viewed Content Report“ einen weiteren Einblick in die Funktionsweise und die seinem Ranking zugrunde liegenden Parameter des Facebook-Algorithmus.

„Unser Ziel ist es, dass du jedes Mal, wenn du die Facebook-App öffnest, du die für dich wichtigsten Beiträge ganz oben in deinem Feed siehst“, heißt es vom Netzwerk. Weil nahezu jeder Nutzer mehr Content in seinem Newsfeed habe, als er in einer einzelnen Sitzung jemals ansehen könnte, soll der Facebook-Algorithmus für die passende Reihenfolge sorgen. Faktisch bedeutet das, wie aus dem aktuellen Report für das zweite Quartal 2021 klar hervorgeht, dass Postings von Freunden bzw. Personen, denen man folgt, klar der Vorzug gegeben wird (mit großem Abstand gefolgt von Gruppen und Seiten) und dass Postings mit Links klar schwächer abschneiden als solche, die keine enthalten. Die am meisten gesehen Postings laut Report lassen sich damit übrigens nicht unbedingt erklären – mehr dazu hier.

4 Schritte im Facebook-Algorithmus

Der Facebook-Algorithmus arbeite in vier Schritten, heißt es vom Netzwerk. Diese werden mit „Inventory“, „Signals“, „Predictions“ und „Relevance“ betitelt.

1. Inventory

Der erste Schritt sei das „Inventar“, also die Gesamtheit der Beiträge, die man sehen könnte, wenn man Facebook öffnet. „Dazu gehören alle Beiträge, die von den Personen geteilt werden, denen du folgst oder mit denen du dich als ‚Freunde‘ verbunden hast, sowie die Seiten, denen du folgst, und die Gruppen, denen du beigetreten bist, vermischt mit Werbeanzeigen und empfohlenen Inhalten, von denen wir glauben, dass sie aufgrund deiner Facebook-Aktivitäten für dich relevant sind“, so das Netzwerk.

2. Signals

Dann berücksichtige der Algorithmus für jeden dieser Beiträge mehrere Faktoren, z. B. wer ihn gepostet hat, wie man zuvor mit dieser Person interagiert hat, ob es sich um ein Foto, ein Video oder einen Link handelt und wie beliebt der Beitrag ist, z. B. wie viele Ihrer Freunde ihn geliked haben, welche Seiten ihn geteilt haben usw. All diese Faktoren werden als „Signale“ bezeichnet.

3. Predictions

Der Algorithmus nutze diese Signale, um eine Reihe von Vorhersagen über jeden Beitrag zu treffen, die darauf basieren, wie wahrscheinlich es ist, dass er für den User relevant ist. Fragen seien etwa, wie wahrscheinlich es sei, dass man ihn kommentieren werde. Man führe zudem eine Reihe von Umfragen durch, in denen man die Nutzer frage, ob ein Beitrag ihre Zeit wert ist. „Auf der Grundlage dieser Antworten können wir vorhersagen, wie wahrscheinlich es ist, dass die Nutzer einen Beitrag interessant finden. Beiträge, die als lohnenswert eingestuft werden, werden im News Feed weiter oben angezeigt“, heißt es von Facebook.

4. Relevance

Schließlich berechne der Algorithmus auf der Grundlage der „Signale“ und „Vorhersagen“ einen Relevanzwert für jeden Beitrag. Beiträge mit einer höheren Punktzahl werden weiter oben im News Feed angezeigt. Dabei wird eingeräumt: „Gelegentlich empfehlen wir Ihnen auch Inhalte, mit denen Sie noch nicht in Verbindung stehen, wenn wir glauben, dass diese für Sie relevant oder interessant sein könnten.

Die Ranking-Parameter im Facebook-Algorithmus

4 Schritte im Facebook-Algorithmus
(c) Facebook

Wie definiert der Facebook-Algorithmus die empfohlenen Beiträge?

Genauer geht Facebook auch auf die Auswahl der „empfohlenen Beiträge“ ein. „Diese Post-Vorschläge basieren in erster Linie auf Faktoren wie Post-Engagement, verwandten Themen und Standort“, heißt es vom Netzwerk. Konkret bedeute das erstens: Ein Beitrag kann vorgeschlagen werden, wenn andere Personen, die mit dem Beitrag interagiert haben, zuvor auch mit derselben Gruppe, Seite oder demselben Beitrag wie der User interagiert haben. Zweitens: Wenn man sich kürzlich mit einem bestimmten Thema auf Facebook beschäftigt hat, könne der Facebook-Algorithmus andere Beiträge vorschlagen, die mit diesem Thema in Verbindung stehen. „Wenn du zum Beispiel kürzlich einen Beitrag auf einer Basketball-Seite geliked oder kommentiert hast, können wir dir andere Beiträge zum Thema Basketball vorschlagen“, heißt es weiter. Drittens: Vorgeschlagene Beiträge können auch darauf basieren, wo man sich befinde und womit Menschen in der Nähe auf Facebook interagieren.

Möglichkeiten zur Individualisierung des Newsfeeds

Man wolle Usern generell auch Kontrolle über ihren Newsfeed geben, heißt es von Facebook. User können etwa über die Newsfeed-Präferenzen in den Einstellungen Einfluss auf ihren Feed nehmen. Dazu können User mit Tools wie etwa Favoriten, mit dem man Personen und Seiten priorisieren kann, der Möglichkeit, nach „Top-Meldungen“ oder „neuesten Meldungen“ zu sortieren und der Snooze-Funktion, mit der man Personen, Gruppen oder Seiten temporär ausblenden kann, ihren Newsfeed individualisieren. Zudem kann in den Werbepräferenzen Einfluss auf die Angezeigten Ads genommen werden und politische Werbung kann seit kurzem komplett abgeschaltet werden. Hilfreich könne für User auch der Button „Warum sehe ich das?“ sein.

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© Envato/Rawpixel - Beispielfoto.

Die Elevatry GmbH hat eine Pre-Seed-Finanzierung über 3 Mio. Euro abgeschlossen. An der Runde beteiligen sich Bayern Kapital, die Unternehmensberatung H&Z sowie mehrere Business Angels, darunter Jan Henner-Theißen, Martin Berr-Sorokin, Mike Simon, Markus Ehrle, Andreas Junck und Alexander Bruehl.

Elevatry und Companions

Der strategische Einkauf beeinflusse Kosten, Qualität, Resilienz und Compliance des gesamten Einkaufsvolumens maßgeblich, doch in der Praxis reiche die Kapazität von Einkaufsteams oft nur, um einen Teil der Lieferanten und Warengruppen aktiv zu managen, heißt es von Elevatry. Somit bleibe dem Unternehmen zufolge ein großer Teil des möglichen Hebels ungenutzt. Ein Großteil der Arbeitszeit im strategischen Einkauf skaliere bisher nicht, denn sie fließe in analytische und anspruchsvolle Arbeit. Hier setzt das Startup an.

Hinter dem Unternehmen stehen drei Gründer. Heiko Schwarz (CEO) bringt rund 25 Jahre Erfahrung im strategischen Einkauf und in Procurement-Software mit; zuvor gründete er riskmethods, das von Sphera übernommen wurde. Christian Ruck (Chief Product Officer & Operations) war Associate Partner bei McKinsey und COO des Procurement-SaaS-Anbieters Orpheus, der an McKinsey verkauft wurde. Tizian Ruck verantwortet als AI Lead die technische Entwicklung der Plattform.

Die Companions der Plattform, u. a. Category Strategist, Negotiation Coach sowie Risk & Integrity Manager, übernehmen die analytischen Arbeiten, Recherchen sowie Szenariobewertungen entlang des gesamten Source-to-Contract-Prozesses. Das reicht von der Bedarfsanalyse über Sourcing-Strategie, Ausschreibung und Lieferantenauswahl bis zu Sollkostenanalyse, Verhandlung, Vertrag und Erfolgscontrolling.

System of Initiative

Elevatry versteht sich als „System of Initiative“ statt als „System of Record“. Die Plattform plant proaktiv, priorisiert nach Impact in Euro und bereitet Vorschläge vor, heißt es. Entschieden wird im Team. Autonomiegrade, Freigaben und Datenhoheit konfigurieren die Kunden selbst, auf einer offenen Multi-LLM-Architektur.

„Strategischer Einkauf ist einer der größten Ergebnishebel im Unternehmen. Gezogen wird er bisher nur dort, wo die Kapazität reicht und entsprechendes Wissen verfügbar ist“, sagt Schwarz, CEO von Elevatry. „Unsere Companions übernehmen komplexe Denkarbeiten und führen Aufgaben auf höchstem Niveau aus. So können Einkaufsteams die Methodik ihrer besten Category Manager auf jede Warengruppe anwenden. Unsere Investoren bringen Kapital, exklusive Einkaufsexpertise und Marktzugang zusammen. Ab jetzt beweisen wir den Impact beim Kunden.“

Und Monika Steger, Geschäftsführerin Bayern Kapital, ergänzt: „Elevatry verbindet ein sehr erfahrenes Gründerteam mit einer klaren Vision für die Zukunft des strategischen Einkaufs. Die KI-native Plattform adressiert einen erheblichen Effizienz- und Wertschöpfungshebel in Unternehmen und schafft durch die intelligente Nutzung von Einkaufswissen und -daten einen unmittelbar nachvollziehbaren Kundennutzen. Gleichzeitig agiert das Unternehmen in einem attraktiven, stark wachsenden Markt für KI-gestützte Procurement-Software.“

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