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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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