
8 Schritte zum individuellen News Feed So funktioniert der Facebook-Algorithmus
Facebooks News Feed soll personalisiert sein. Das heißt, er muss mehr als zwei Milliarden Menschen individuell relevante Ergebnisse ausspielen. Wie der Algorithmus dahinter genau funktioniert, hat Facebook nun offen gelegt.
Egal ob Google, Amazon oder Facebook - mit dem jeweiligen Algorithmus der US-Giganten verhält es sich wie mit Coca-Colas Rezeptur: Es gibt viele Mythen und was genau dahinter steckt, weiß niemand. Facebook hat nun zumindest ein paar Details offenbart. Das Netzwerk erklärt, wie der News Feed funktioniert und wie man mehr als zwei Milliarden Menschen, die alle unterschiedliche Interessen haben, personalisierte Inhalte ausspielt.
Grundsätzlich übernimmt die Auswahl und Reihenfolge der Inhalte Facebooks Ranking-System, das auf maschinellem Lernen (ML) beruht und den News Feed fortlaufend sortiert. Es sorgt für einen personalisierten Feed - jedes Mal, wenn Nutzer Facebook aufrufen. "Ohne maschinelles Lernen würden die News Feeds der Nutzer mit irrelevanten oder uninteressanten Inhalten überflutet, einschließlich Werbeinhalten oder Inhalten von sehr aktiven Freunden. Diese Beiträge könnten den Content von Personen verdrängen, die den Nutzern eigentlich wichtiger sind", so Facebook. Dieser Vorgang sei sehr komplex und vielschichtig.
Die Schwierigkeiten
Eines der größten Probleme ist nämlich die Masse an Content. Für jede einzelne Person gibt es mehr als tausend Beiträge, die zur Anzeige in ihrem News Feed infrage kommen. Das sind Billionen von Beiträgen für alle Facebook-Nutzer. Außerdem gibt es für jede Person auf Facebook Tausende sogenannte Signale (etwa, wenn die Person einen Beitrag mit "Gefällt mir" markiert oder kommentiert). Diese Signale muss Facebook beurteilen, um herauszufinden, was der Nutzer am relevantesten finden könnte. All das geschieht in gerade einmal einer Sekunde, die es braucht, um den News Feed zu laden.
Gleichzeitig gilt, wie auch bei der Bewertung, dass Facebook Clickbait-Inhalte und Falschmeldungen eindämmen möchte. "Für dieses Zusammenspiel mehrerer Faktoren müssen wir immer neue Lösungen finden", so das Netzwerk in einem Blogpost.
Das Ranking-System sei bei genauerer Betrachtung auch kein einzelner Algorithmus. Es handele sich vielmehr um mehrere Schichten von Machine Learning-Modellen und Rankings, mit denen Facebook den Content voraussagt, der für jeden Nutzer am relevantesten ist.
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