Finalmente Meta explica como funciona algoritmo de recomendação de Facebook e Instagram
Documento com 22 cards foi divulgado pela empresa na última quinta, 29, em antecipação à Lei de Mercados Digitais
A Meta, empresa responsável pelo Instagram e Facebook, divulgou nesta quinta-feira, 29, uma explicação detalhada sobre o funcionamento dos algoritmos de suas redes sociais.
Por meio de uma publicação em seu site, a empresa de Mark Zuckerberg detalhou pela primeira vez como as recomendações de conteúdo são feitas para os usuários. A divulgação acontece antes que uma nova lei da União Europeia, que obriga a divulgação dos dados, entre em vigor em 2024.
Segundo a Meta, o Instagram recomenda aos usuários os conteúdos mais relevantes de suas conexões, como amigos, contas e páginas que você segue.
No Instagram, a avaliação da inteligência artificial (IA) é feita a partir da interação com as contas e conteúdos no feed, aba Explorar e vídeos do Reels. Além disso, há uma métrica para ranquear a ordem dos Stories, de acordo com o seu nível de interação.
Ainda de acordo com o pronunciamento da empresa, para que as recomendações sejam feitas de forma eficaz, o sistema de sugestões precisa entender os interesses dos usuários à medida que evoluem ao longo do tempo.
Atualmente, mais de 20% do conteúdo no feed do Instagram de uma pessoa é recomendado pela inteligência artificial de contas que ela não segue.
Como o algoritmo funciona
A Meta divide o funcionamento do algoritmo em algumas etapas, sempre frisando a interação do usuário como fator determinante.
Primeiro, o algoritmo trabalha na compreensão do conteúdo por meio de reconhecimento visual, detecção de objetos, extração de texto e reconhecimento de áudio. Tudo o que você curte, compartilha ou comenta em seu perfil são analisadas.
Avalia-se, ainda, a classificação por tópico/gênero, previsões de hashtags, similaridades e agrupamento. Esse estudo, segundo a empresa, também é importante para a remoção de conteúdo que viole as diretrizes da plataforma.
Depois, o algoritmo analisa os dados coletados e os classifica, entendendo as preferências de comportamento dos usuários, utilizando modelos de atenção em grande escala, redes neurais gráficas e outras técnicas de inferência de dados.
Outra etapa importante é a incorporação do feedback dos usuários. De acordo com a Meta, depois que uma recomendação é entregue, a inteligência artificial responde ao feedback e refina de acordo com as preferências de cada pessoa. Então, se um vídeo sugerido no Reels não é inteiramente assistido, ou a pessoa passa por ele rapidamente, o algoritmo entende que aquele conteúdo não é relevante para aquele usuário, deixando-o de exibir conteúdos similares.
Como treinar o algoritmo
A Meta também divulgou o que o usuário pode fazer para melhorar as suas recomendações. Um dos métodos é interagir com temas que você tem interesse. Então, se você gosta muito de tecnologia, por exemplo, curta, comente e interaja com conteúdos que tenham essa temática.
A empresa ainda recomenda que você deixe de seguir, ou oculte, aquilo que for irrelevante para você. Interagir com favoritos, denunciar conteúdos impróprios e clicar nos botões "mostrar mais" ou "mostrar menos" são outras formas de ensinar o que você gosta para o algoritmo.
-toohm3vgx5ps.jpg)
