Facebook News Feed Algoritması Nasıl Çalışıyor?

Facebook’un her bir kullanıcıya özel içerikler gösterme iddiasını taşıyan News Feed algoritması nasıl işliyor? Bu yıl Nisan ayında gerçekleşen ve Facebook’un her yıl düzenlediği F8 Geliştiriciler Konferansı'nda 60’dan fazla konuşma yapıldı. Facebook’un ürün yönetiminden sorumlu başkan yardımcısı Adam Mosseri'nin konuşması ise, sosyal medya pazarlaması yönünden bakıldığında bu konuşmalar arasında en dikkat çekicilerinden bir tanesiydi. Mosseri, News Feed (Haber Akışı) algoritmasının nasıl çalıştığı, her bir içeriği kullanıcıların nasıl gördüğü hakkında bilgiler verdi. Her gün 1 milyardan fazla kişinin haber aldığı ve içgörüler edindiği News Feed, Facebook’un yönlendirilmiş trafik çektiği en büyük kaynaklardan biri. Mosseri, herhangi bir sihirli numara ya da kestirme yolla organik trafiği nasıl artırabileceğinize ilişkin yöntemler açıklamasa da, sistemin nasıl işlediğine dair bilgiler verdi. Konuşmanın tamamını buradan izleyebileceğiniz sunumda Mosseri, News Feed’in neden var olduğu ve işleyişiyle ilgili temel bilgiler aktardı. Mosseri, “Facebook’ta çok büyük miktarda bilgi yer alıyor. Bu bilgi yüklü dünyada insanlar için anlamlı, onların arkadaşlarıyla ve aileleriyle konuşabileceği özel içerikler görmelerini istiyoruz.” dedi. Sistemin işleyişiyle ilgili temel bir giriş yapan Mosseri, Facebook’un News Feed algoritmasını günlük hayatta insanların kullandığı karar mekanizmasına benzetti ve eşinin restoran randevularına geç kaldığında onun için ne tür bir yemek siparişi verdiği üzerinden konuyu anlattı:

• Önce menüye göz atma (Inventory – Envanter)
• Akşam yemeği vakti olup olmadığı (Signals – Sinyaller)
• Somon balığı sevip sevmediği (Predictions – Tahminler)
• Yemek siparişi verme (Score - Puan)

Ardından, bu aşamaları Facebook üzerinden daha detaylı açıkladı.

• Yayıncılar ve arkadaşlar ne tür içerikler paylaşıyor? (Inventory – Envanter)
• Bu hikayeyi kim paylaşmış? (Signals – Sinyaller)
• Bu hikayeye yorum yapma ihtimaliniz nedir? (Predictions – Tahminler)
• Uyumluluk puanlaması (Score - Puan)

Her bir kullanıcıya gösterilen içeriklerde yukarıdaki temel faktörler göz önünde bulunduruluyor. Sürecin nasıl işlediğine göstermek isteyen Mosseri, haber akış sayfasından, kardeşinin yaptığı ve yüksek etkileşim alan bir paylaşımdan örnek verdi.  Algoritmanın; içeriği kimin paylaştığı, sizinle ilişkisi, ne tür bir içerik olduğu, sizin buna benzer içeriklere daha önce nasıl tepki verdiğiniz ve ne kadar etkileşim getirdiği gibi faktörleri analiz ettiğini belirtti. Mosseri’nin söylediğine göre sistem, daha sonrasında yüz binlerce veri puanıyla birlikte uygun içerikleri belirleyip kullanıcılarla paylaşıyor. Veri puanlarından bazıları aşağıdaki kıstaslara göre belirleniyor:

• Yayıncıların paylaştığı içeriklerin sıklığı, içerik için harcanan ortalama zaman, yazar hakkında önceden yapılmış olumsuz geribildirim, arkadaş etiketleri, arkadaşın yaptığı son yorum, sayfa ya da arkadaş içeriğinin profille bütünleşip bütünleşmediği, paylaşımın ne kadar bilgilendirici olduğu…

Bu aşamanın ardından, algoritma ciddi tahminlerde üzerinde duruyor:

• Kullanıcının içeriğe tıklama ihtimali, içerikte vakit geçirme ihtimali, içeriği bilgilendirici bulma ihtimali, içeriği tık tuzağı (click bait) bulma ihtimali, içeriğin çıplaklık içerme ihtimali.

Sonunda, tüm bu faktörler tek bir değerlendirme puanına dönüşüyor. İlgili bir sıralama ölçütü oluşturmak için her bir içerik aynı metotla işleniyor. Mosseri’ye göre her puan, bireysel tercihlere göre belirleniyor ve kendisi “temelde, her bir News Feed tamamen benzersiz” diyor.