Meta, algoritmos e IA

A Meta forneceu uma nova visão geral de como seus vários algoritmos de feed funcionam e como está utilizando sistemas avançados de IA para ajudar a combinar o conteúdo certo com usuários interessados no stream, o que pode ajudá-lo a entender melhor por que você está vendo o que está vendo no Facebook e no Instagram.

E para os profissionais de marketing, isso pode lhe dar uma melhor noção do mesmo, a fim de ajudá-lo a se conectar melhor com seu público-alvo.

Em uma nova explicação, o presidente de Assuntos Globais da Meta, Nick Clegg, destacou a importância da transparência na utilização da IA nos sistemas de recomendação da Meta, e como as pessoas podem influenciar seu feed, com base em sua atividade.

Como explicado por Clegg:

"Nossos sistemas de IA preveem o quão valioso um conteúdo pode ser para você, para que possamos mostrá-lo a você mais cedo. Por exemplo, compartilhar uma postagem geralmente é um indicador de que você achou essa postagem interessante, então prever que você compartilhará uma postagem é um fator que nossos sistemas levam em conta. Como você pode imaginar, nenhuma previsão única é um indicador perfeito de se um post é valioso para você. Por isso, usamos uma ampla variedade de previsões em combinação para chegar o mais próximo possível do conteúdo certo, incluindo algumas baseadas no comportamento e outras baseadas no feedback do usuário recebido por meio de pesquisas."

A Meta já forneceu visões gerais semelhantes de seus algoritmos antes, que buscam explicar por que as pessoas veem o que veem em seu feed.

As principais considerações que o sistema considera, com base nessas notas, são:

• De onde vem a postagem – Com que frequência um usuário se envolve com um perfil ou pessoa.
• Quando foi postado – A hora em que foi postado e a resposta inicial da postagem.
• Qual a probabilidade de gerar engajamento – O sistema será otimizado para melhor se acostumar com os comportamentos específicos de cada usuário, incluindo a probabilidade de comentar ou compartilhar.

A incorporação da IA agora está ajudando a Meta a dobrar esses elementos centrais, o que idealmente otimizará a experiência do usuário para cada indivíduo, em tempo real.

Para fornecer mais informações sobre exatamente como os vários elementos de seus sistemas alimentam isso, a Meta lançou um novo conjunto de 22 "placas de sistema" que explicam como seus sistemas classificam o conteúdo.

Cada cartão fornece uma visão geral de como os algoritmos de feed da Meta funcionam, o que pode ajudar a melhorar sua compreensão do que está impactando o que você vê em seus aplicativos e como seu alcance de conteúdo é determinado.

É um recurso útil para construir seu conhecimento do sistema, o que pode ser uma maneira valiosa de maximizar o desempenho do conteúdo – embora muitos dos explicadores sejam bastante genéricos e deliberadamente vagos, para evitar que as pessoas usem o conselho para jogar o sistema.

A Meta também descreveu como está usando IA especificamente em seu processo de classificação, com uma nova visão geral que explora sua compreensão sistemática aprimorada de conteúdo, que agora pode interpretar "significados semânticos de conteúdo de forma holística em diferentes modalidades (como imagem, texto, áudio ou vídeos)".

"Esses modelos de produção fornecem recursos como reconhecimento visual, detecção de objetos, extração de texto e reconhecimento de áudio. Eles também nos permitem fazer tarefas mais específicas do aplicativo, como classificação de tópico/gênero, previsão de hashtag, correspondência de similaridade e clustering."

Em outras palavras, os sistemas da Meta estão entendendo melhor o que é apresentado em cada elemento de suas postagens, incluindo objetos em imagens e vídeos, a fim de mostrar melhor o conteúdo certo aos usuários com base em seus interesses.

O TikTok também incorpora símbolos semelhantes – e é por isso que é provável que você receba mais conteúdo com base em dicas visuais, em vez de hashtags ou palavras-chave apenas na descrição. Isso torna o feed do TikTok ainda mais atraente, e a Meta agora também está tentando incorporar o mesmo ao Reels, que tem sido o principal impulsionador do crescimento do engajamento do Facebook e Instagram no ano passado.

Mas não há segredos revelados aqui, como tal. A Meta não está publicando um talismã que explique como aumentar seu alcance em seus aplicativos, mas está tentando fornecer uma visão geral melhor de seu sistema de classificação, a fim de ajudar os usuários a entender as muitas considerações que levam em conta o que estão vendo e como eles podem influenciá-lo, tanto por meio de sua atividade quanto de controles manuais.

A Meta também está lançando novas opções de controle de conteúdo no Facebook e no Instagram, onde você poderá ter mais influência sobre o conteúdo que vê em cada aplicativo.

"Você pode visitar suas Preferências de Feed no Facebook e a Central de Controle de Conteúdo Sugerido no Instagram por meio do menu de três pontos em postagens relevantes, bem como por meio de Configurações."

Ele também está adicionando novos indicadores "interessados" no Reels, para que você possa dizer ao sistema que deseja ver mais desse tipo – como Likes, mas mais diretos.

Novamente, não há fórmula mágica aqui, a Meta não está abrindo sua caixa preta e deixando você entrar em todos os seus segredos algorítmicos. Mas as novas ferramentas de transparência fornecem mais informações sobre seus vários modelos de classificação e os fatores gerais que considera ao avaliar como moldar a experiência de cada usuário.

O valor real, do ponto de vista do marketing, seria saber quais elementos a meta pesa mais em determinado momento, mas por um lado, está sempre mudando, e dois, dar às pessoas um mapa de como jogar o sistema provavelmente não é o exercício mais benéfico.

Mas se você quiser saber como os sistemas da Meta funcionam e como eles estão melhorando, pode valer a pena tirar um tempo durante o fim de semana prolongado para analisar essas explicações e notas.

Você pode ler mais sobre os processos algorítmicos da Meta aqui.

A notícia na íntegra você encontra em: Meta fornece uma nova visão sobre seus algoritmos de feed em evolução e como seu uso de IA | Mídias Sociais Hoje (socialmediatoday.com)