Si algo llama la atención de las marcas y en general de los usuarios, es la manera en la que Facebook selecciona los contenidos que se presentan en el feed de noticias de cada perfil.

Para las marcas entender con certeza este punto les permitiría ajustar con mayor precisión sus estrategias publicitarias, acciones que mueven un negocio millonario.

Las millonarias cifras de publicidad

Las cifras entregadas por la propia red social sobre su último trimestre de 2020 son evidencia clara.

Generados en su mayoría por las ganancias en términos de publicidad, Facebook facturó más de 28 mil millones de dólares durante los tres últimos meses de 2020, lo que se tradujo en una ganancia neta de 11 mil 220 millones de dólares.

Esto se traduce en un incremento de 53 por ciento si se compara con lo generado durante el mismo periodo del año anterior inmediato.

El interés de las marcas no es de extrañar a pesar de la cantidad de polémica que se han desatado alrededor de Facebook. La base de usuarios que sigue creciendo es motivo suficiente para mantener el interés de los anunciantes y quedarse con sus inversiones.

Hasta el 31 de diciembre, la plataforma estimaba que cerca de 3 mil 300 millones de personas frecuentaban al menos una vez al mes una de las cuatro plataformas del grupo (Facebook, Instagram, Messenger y WhatsApp), según un comunicado publicado este miércoles.

¿Cómo funciona el algoritmo?

En este sentido, cobra relevancia la información publicada por Facebook en días recientes, contenido en el que busca aclarar la manera en la que su algoritmo selecciona y presenta la información que los usuarios encuentran en el feed de noticias.

El contenido publicado por la propia red social desde un perfil oficial, se indica que Facebook selecciona cerca de 500 contenidos relevantes para el usuario y aplica técnicas de Machine Learning para ordenarlos.

De esta manera, Facebook ha explicado la manera en la que su tecnología de machine learning funciona para seleccionar y acomodar la información para entregar una experiencia personalizada  a sus más de 3 mil millones de usuarios.

A decir de lo publicado por la propia red social, gracias a esta tecnología es posible identificar lo que interesa a cada persona, al tiempo que se pueden aplicar filtros y sistemas que previenen la difusión de noticas falsas y contenido que han sido calificados como no deseables.

Lo realmente interesante, es que con la adición de machine learning a su algoritmo, Facebook no solo es capaz de entregar contenidos en función de un aprendizaje previo. La red social tiene la posibilidad de hacer predicciones sobre como actuará la audiencia en función de ciertos contenidos.

¿Qué considera?

En este sentido, Facebook considera todos los contenidos desde que el usuario se conectó por última vez, es decir aquellos que no ha visto. En esta selección incluye inclusos aquellos contenidos que ya estaban publicados cuando se conectó pero que se quedaron sin ver.

Con esto, Facebook considera algo más que las simples interacciones o los likes para ubicar los contenidos. El puntaje alcanzado es puesto a evaluación nuevamente sobre algunas otras reglas como la reducción a 500 post relevantes.

Según Facebook, clasificar menos historias les permite utilizar modelos de redes neuronales más potentes.

Estos contenidos son puestos en orden según las acciones pasadas de cada persona, pero no todas son calificadas por igual.