Facebook 在去年發布過一篇貼文 How machine learning powers Facebook’s News Feed ranking algorithm，內容在介紹他們是如何用機器學習來協助 Facebook 的貼文曝光及排序，文章中並沒有一看就懂的公式或規則，事實上透過 AI 訓練的判斷模型，都很難用文字來描述他的判斷邏輯，因為模型是一個多維度(可能數以萬計)的向量組合。
我從文章中獲取了一些值得思考的關鍵，並提供了一些分析與大家分享，我無法證明我的分析是百分之百正確，請大家自行斟酌。
Table of Contents
互動是用來辨識使用者喜好的信號
例如 Facebook 會分析被按讚的項目中，提取特徵來運算該使用者喜好的模型(Model)，例如標註了誰、貼文時間等等，這會影響這個使用者之後看到的貼文。這邊建議少發一些可能不會被按讚或分享的貼文，例如創意不足的跟風、或廢文，這些互動率低，甚至得到 “怒” 或被設定 “隱藏貼文” 的文章，都可能被 FB 把你的粉專或社團，分類成屬於用戶不感興趣的。
照片與影片是不同的貼文特徵
Facebook 把照片與影片視為不同的貼文性質，對常看影片的使用者來說，影片貼文的觸擊機會就比較大。這邊建議可以嘗試照片與影片交叉使用，觸及不同族群。
時間也是曝光貼文的評估因素
Facebook 會優先過濾最新的貼文，多久內算新我不知道，我依據本身經營社團的經驗，這裡的建議是，如果一篇貼文在大約 24 小時之後，觸及人數明顯低於平均值，那應該不太會再上去了，要是覺得可惜(例如覺得題材不錯)，可以考慮重新編輯(更新內容、圖片或加料)後再發一次。
Aggregator 貼文聚合器機制
Facebook 會透過前面提到的模型，來做為一個貼文聚合器機制，包含篩選合格的候選貼文，這表示，如果你的發文觸及已明顯逐漸萎縮，大概就是你的粉專或社團已經被 FB 視為追蹤者不感興趣的比例越來越多了，要是貼文習慣或規則沒有改變，不只回不去，狀況只會越來越嚴重。
貼文得到的讚數也是推薦的參考信號
新貼文如果快速得到不少按讚數，FB 會更願意將它曝光給更多人，因為 Facebook 覺得這貼文受到歡迎的機會更高。
如何才能得到更多的觸及數
我沒有正確答案，不過我有一些想法，有部分也在我 行銷科技洞察 這個社團的經營中嘗試著，等我有空整理一下，再跟大家一起分享。
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