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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Die „Innovator of the Year“-Kategorie Scaleups wird durch BCG unterstützt.


Publikumsvoting zum Innovator of the Year | Kategorie „Corporate Innovation“

Nun ist, wie jedes Jahr, deine Stimme gefragt. Bis zum 1. November (23:59 Uhr) kannst du für deine:n Favorit:in abstimmen! Jede:r User:in hat pro Tag und Kategorie genau eine Stimme – es lohnt sich also, die eigene Community zu aktivieren.

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Michael Waupotitsch, VP Textile Recycling | Andritz

Michael Waupotitsch | (c) Andritz

Angesichts von weltweit 92 Millionen Tonnen Textilmüll jährlich hat der Grazer Technologiekonzern Andritz eine neue KI-Lösung für die Kreislaufwirtschaft präsentiert. Mit dem System „teXscan“ soll die Bewertung von Alttextilien laut Angaben des Unternehmens künftig zerstörungsfrei automatisiert werden. In nur einer Sekunde soll das System die Textilqualität auf Stoff-, Garn- und Faserebene bewerten. Darauf basierend empfiehlt die KI den jeweils optimalen Weiterverarbeitungsweg, vom Ring-Spinnen bis zum chemischen Recycling. Laut Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz, soll diese prädiktive Analyse-Software eine Lücke in der großindustriellen Sortierung schließen und als Hebel für eine wettbewerbsfähige textile Kreislaufwirtschaft dienen.

Gerhard Dimmler, CTO | Engel

Gerhard Dimmler | (c) Engel

Unter dem Projektnamen “Inject AI” bringt der oberösterreichische Spritzgussmaschinen-Weltmarktführer einen KI-Assistenten direkt in die Spritzgießproduktion seiner Kunden. Der Engel Virtual Assistant (EVA) versteht und beantwortet nicht nur Fragen in natürlicher Sprache, sondern führt nach Freigabe auch Änderungen an der Maschinensteuerung kontrolliert selbst aus. Das System ist nicht nur für Neumaschinen verfügbar, sondern kann bei bestimmten Maschinentypen auch nachgerüstet werden. “Unser Ziel ist es, Anwenderinnen und Anwendern ein Werkzeug an die Hand zu geben, mit dem sie im Produktionsalltag effizienter arbeiten können”, sagt CTO Gerhard Dimmler.

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Greiner Packaging arbeitet mit drei KI-Fokusfeldern: Kundeninteraktion, Produktion und Verwaltung. In der Produktion ist KI am Ende der Linie im Einsatz, im Verpackungsbereich und in Richtung Lager. Intern gibt es wöchentliche Online-Runden für Best-Practice-Sharing, einzelne Kolleg:innen arbeiten bereits viel mit Agenten. Kendler treibt das Thema aus der CFO-Rolle und steht für einen Industriebetrieb mit 902 Millionen Euro Umsatz und fast 4.900 Mitarbeiter:innen.

Sulejman Ganibegović, CEO Keba Digital | Keba

Sulejman Ganibegović | (c) brutkasten/Dervisevic

Das Linzer Technologieunternehmen Keba zählt zu den globalen Spitzenreitern in mehreren Teilbereichen der Automatisierung. Seit diesem Jahr hat die Gruppe mit Keba Digital eine Software-Einheit mit KI-Fokus, die auch auf der Technologie des 2025 nach dessen Insolvenz übernommenen KI-Startups 7LYTIX aufbaut. Ziel von Keba Digital ist die Entwicklung industrietauglicher KI-Lösungen, die auch ohne Kopplung an Keba-Hardware vertrieben werden können. CEO Sulejman Ganibegović bringt Unternehmer- und Exit-Erfahrung mit und war bereits zuvor als Vice President Digital Business der Gruppe tätig.

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Spar zeigt, wie KI im Handel konkrete Wirkung entfaltet. Die Absatzprognose der Spar ICS erkennt Muster darin, welche Artikel an welchem Tag in welchem Markt gekauft werden, bezieht das Wetter ein und steuert auf dieser Basis die Bestellmenge pro Filiale. Damit konnte Spar den Verderb von Obst und Gemüse im Jahresvergleich um 20 Prozent reduzieren. Andreas Kranabitl führt die IT-Gesellschaft der Spar Österreich-Gruppe seit 2009 und verantwortet die technologische Basis dieser Lösung. Er macht vor, wie ein Traditionsunternehmen KI im Kerngeschäft skaliert und dabei wirtschaftliche Effizienz mit einem messbaren Beitrag gegen Lebensmittelverschwendung verbindet.

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