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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Hivesense
© Innovation Salzburg/Benedikt Schemmer - Alexander Moosmann (l.) und Florian Entleitner von Hivesense.

Die beiden FH-Absolventen Florian Entleitner und Alexander Moosmann teilen eine Leidenschaft namens IT-Security. Daraus ist ein Startup geworden: Mit Hivesense entwickelten beide eine sogenannte Deception-Plattform, die Cyberangriffe frühzeitig erkennt, indem sie Angreifende mit gezielt platzierten digitalen Fallen aufdeckt und dadurch wichtige Informationen für Cyberdefense liefert. Dabei setzen sie bewusst auf europäische Infrastruktur und digitale Souveränität. Die Idee entstand im Studium an der FH Salzburg.

Hivesense mit „Deception Technology“

Konkret haben sich Entleitner und Moosmann im Studium Informationstechnik & System-Management an der FH Salzburg kennengelernt. Die Idee für das Startup entstand schließlich im Rahmen von Entleitners Abschlussarbeit. „Ich habe mich in meiner Masterarbeit intensiv mit sogenannten ‚Honeypots‘ beschäftigt, einem Teilbereich der Täuschungstechnologie. Dabei wurde mir klar, wie viel Potenzial in diesem Ansatz steckt“, erklärt er.

Die Founder pitchten ihre Idee beim FHStartup Center und wurden im Herbst 2025 in die Startup Factory des Netzwerks Startup Salzburg aufgenommen. Im März 2026 gründeten sie schlussendlich ihr Unternehmen.

Hivesense entwickelt – wie erwähnt – eine „Deception Technology“, eine – eigenen Angaben nach – noch wenig verbreitete Form der Cyberabwehr. Das Prinzip: Im Netzwerk eines Unternehmens werden gezielt „Stolperdrähte“ platziert. Angreifer, die sich im System bewegen, sollen dann darauf stoßen und erkannt werden, so der Claim.

„Wir bauen keine klassische Schutzmauer“, sagt Entleitner. „Wir legen bewusst falsche Spuren und warten, bis jemand darüber stolpert – vergleichbar mit einem Stolperdraht, an dem ein Glöckchen platziert wurde.“ Moosmann ergänzt: „Viele Sicherheitslösungen erkennen nur bekannte Bedrohungen. Wir gehen einen Schritt weiter: Wir erkennen Verhalten und interagieren direkt mit Angreifern.“ Dabei setzt Hivesense im Inneren des Netzwerks an, einem der, wie beide Gründer sagen, kritischsten Bereiche.

Erste Pilotkunden

Die Decoy-Plattform von Hivesense befindet sich im Einsatz bei ersten Pilotkunden. Das Team treibt den Markteintritt im DACH-Raum aktiv voran und sucht weiterhin nach Unternehmen, die die Plattform in ihrer Infrastruktur einsetzen und gemeinsam mit Hivesense weiterentwickeln möchten.

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