फेसबुक ने अपनी स्रोतों को अपडेट किया है जो उसकी वेबसाइट पर Content को रैंक कैसे करता है, जिसमें फ़ीड, स्टोरीज़ और रील्स शामिल हैं।
मेटा ने भी नए उपकरण और सुविधाएँ घोषित की हैं जो सोशल नेटवर्क पर पाठकों को बेहतर पारदर्शिता की सहायता करेंगे, जो विपणकों को बेहतर सहायता प्रदान करेंगे।
हम क्यों परवाह करें। विपणकारों और विज्ञापनकारों को फेसबुक कैसे सामग्री को रैंक करता है का मजबूत समझ होनी चाहिए ताकि उन्हें अपनी प्रचार अभियानों के बारे में सूचित निर्णय लेने में सक्षम हों, जिससे उनकी प्रतिष्ठा और संपर्क ज्यादा हो सके।
नयापन क्या है? मेटा ने डिजिटल न्यूज़रूम के माध्यम से अपने रैंकिंग कारकों पर अधिक स्पष्टता प्रदान करने के लिए कई नए सुविधाएँ प्रकाशित की हैं:
सिस्टम कार्ड: फेसबुक ने 14 सिस्टम कार्ड बनाए हैं जो विपणकों को मदद करेंगे कि फेसबुक कैसे AI का उपयोग करके सामग्री को रैंक करता है और व्यक्तिगत रूप से तैयार किए गए फ़ीड बनाता है। कार्ड यह भी समझाते हैं कि व्यक्तिगत रूप से व्यक्ति कैसे इसे नियंत्रित कर सकता है।
मुझे ऐसा क्यों दिखाई दे रहा है?: मेटा इस सुविधा को फेसबुक रील्स में आगामी हफ्तों में विस्तारित कर रहा है। यह लोगों को समझने में मदद करता है कि उनकी साइट पर पिछली गतिविधि ने कैसे इसे वर्तमान में AI के लिए प्रासंगिक और अनुकूल सामग्री का निर्धारण किया है, और इसे उनके खातों पर प्रदान किया जा रहा है।
और दिखाएं, कम दिखाएं': फेसबुक यह सुविधा फ़ीड, वीडियो और रील्स में वर्तमान में तीन-डॉट-मेनू के माध्यम से सभी पोस्ट्स पर उपलब्ध हैं, इसे प्रधान बनाने की योजना बना रहा है।
मेटा की सामग्री पुस्तकालय और एपीआई: फेसबुक अगले कुछ हफ्तों में शोधकर्ताओं के लिए मेटा की सामग्री पुस्तकालय और एपीआई के लिए नए उपकरण सुरु करने की योजना बना रहा है। नयी पुस्तकालय में सामान्य व्यक्तियों द्वारा किये गए पोस्ट, पेज, समूह, और इवेंट्स के डेटा शामिल होगा जो सोशल नेटवर्किंग साइट पर उपलब्ध है।
सिस्टम कार्ड
फेसबुक के नए सिस्टम कार्ड इसके रिसोर्स सेंटर के लिए सबसे बड़ा अपडेट हैं। यह सिस्टम 14 कार्डों से मिलकर बना है:
फ़ीड: फेसबुक एक AI का उपयोग करके लगभग 500 पोस्ट के लिए relevance स्कोर की गणना करता है और उन्हें अवरोही क्रम में रैंक करता है। यह सिस्टम फ़ीड में विभिन्न सामग्री दिखाने के लिए बनाया गया है, जिसका मतलब है कि एक उपयोगकर्ता को एक के बाद एक वीडियो पोस्ट नहीं दिखाई देनी चाहिए।
फ़ीड पर रैंक किए गए टिप्पणियाँ: AI टिप्पणियों को उपयोगकर्ता के अनुरूपता के आधार पर क्रम में रैंक करता है। यह अन्य टिप्पणियों की प्रसिद्धि और क्या किसी नेटवर्क के व्यक्ति ने इसे प्रकाशित किया है के तर्क देखता है।
फ़ीड सिफ़ारिशें: AI समझेगा कि किस सामग्री के साथ उपयोगकर्ता की संलग्नता संभावित है, जैसे कि उन्होंने हाल ही में कौन से समूहों में शामिल हुए हैं और कौन सी पोस्ट्स को उन्होंने पसंद की हैं। फिर यह जानकारी का उपयोग करके यह निर्णय लेता है कि कौन सी सामग्री (जैसे पोस्ट, रील्स, लाइव वीडियो) की सिफ़ारिश की जाए।
रील्स: AI उपयोगकर्ता की संभावित रुचि के आधार पर रील्स की सेवा करने के लिए कौन सी रील्स पेश करेगा और किस क्रम में करेगा यह निर्णय लेता है। यह भविष्यवाणियाँ करके इसे करता है, जैसे कि उपयोगकर्ता ने किसे फ़ॉलो किया है, पसंद किया है या हाल ही में संपर्क किया है।
स्टोरीज़: AI सिस्टम स्वतः ही स्टोरीज़ दिखाएगा, जो उपयोगकर्ता की संभावित रुचि के आधार पर होंगी। सिस्टम इसे सुनिश्चित करने के लिए नियम भी लागू करता है कि स्टोरीज़ में उपयोगकर्ताओं को संतुलित सामग्री प्रदान की जाए।
आप जिन लोगों को जान सकते हैं: AI यह तय करने की कोशिश करता है कि किसी उपयोगकर्ता को कौन से लोग महत्वपूर्ण हो सकते हैं, जैसे कि उनके दोस्तों के दोस्त होने वाले लोग या उनके समूहों में मौजूद लोग।
वीडियो: जब उपयोगकर्ता फेसबुक वीडियो को देखते हैं और इससे संवाद करते हैं, तो AI सिस्टम में से एक उपयोगकर्ता की प्राथमिकता के आधार पर कई प्रकार के वीडियो प्रदान करता है। इस सामग्री को वीडियो टैब में पाया जा सकता है। यह वीडियो रील्स, संगीत, गेमिंग या शोज़ जैसा कंटेंट शामिल कर सकता है। यह सामग्री उपयोगकर्ताओं की रुचि की बारीकियों से हो सकती है और यह करते हैं वे इसे फ़ॉलो नहीं करते हैं।
मार्केटप्लेस: जब एक उपयोगकर्ता फेसबुक, इसमें फेसबुक मार्केटप्लेस फ़ीड सहित संवाद करता है, तो AI सिस्टम में से एक उपयोगकर्ता की प्राथमिकता के आधार पर संबंधित मार्केटप्लेस लिस्टिंग्स की सिफ़ारिश करता है। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ताएं घर की वस्तुएं, पालतू सामग्री और खेल सामग्री जैसे श्रेणियों में बिक्री के लिए आइटम देख सकते हैं। उपयोगकर्ताओं की फ़ीड में अन्य सिफ़ारिशें भी शामिल हो सकती हैं, जैसे कि विक्रेताओं और सामग्री जिन्हें वे संभावित हो सकता हैं की रुचि रखते हों।
अधिसूचनाएँ: AI उपयोगकर्ता को कौन सी अधिसूचनाएँ भेजेगा यह चुनता है और उपयोगकर्ता के अनुरूपता के आधार पर अधिसूचनाएँ को क्रम में रैंक करता है। इसके साथ ही, पहले देखी गई अधिसूचनाएँ उन्हें प्राप्त हुए क्रम में प्रदर्शित होती हैं।
सर्च: AI हर एक संभावित खोज परिणाम को उपयोगकर्ता के लिए कितना प्रासंगिक है इसके संबंध में एक स्कोर प्रदान करता है। यह सामग्री के प्रकार जैसे कि सम्बन्धितता के आधार पर उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिकता के आधार पर परिणाम प्रदान करता है।
समूह फ़ीड: AI स्वतः ही निर्धारित करता है कि समूह फ़ीड में कौन सी पोस्ट दिखाई जाएगी, और किस क्रम में, संबंधितता के आधार पर सामग्री को रैंक करके।
व्यक्तिगत समूह फ़ीड: AI पूर्वानुमान करता है कि उपयोगकर्ताएं किस सामग्री से संबंधित हो सकती हैं और फिर इसे उनके व्यक्तिगत समूह फ़ीड में संबंधितता के आधार पर रैंक करता है। संबंधितता कारक शामिल हो सकते हैं, जैसे कि उपयोगकर्ता ने हाल ही में किसे और क्या फ़ॉलो किया है, पसंद किया है या संवाद किया है।
सुझाए गए समूह: फेसबुक की AI उपयोगकर्ता के दोस्त सदस्य हो सकने वाले समूहों और उपयोगकर्ता द्वारा हाल ही में संवादित उत्पादों के संबंधित विषयों की जांच करेगी, और फिर इस डेटा का उपयोग करके अन्य समूहों की पहचान करेगी जो उपयोगकर्ता को रुचि प्रदान कर सकते हैं।
पेज जिन्हें आप पसंद कर सकते हैं: AI उपयोगकर्ताओं को प्रस्तावित पेज द्वारा फ़ॉलो करने की सिफ़ारिश करेगी, जो उपयोगकर्ता के दोस्तों द्वारा हाल ही में पसंद की गई पेज या उपयोगकर्ता द्वारा हाल ही में संवादित उत्पादों के संबंध में हो सकती हैं।
Meta’s Content Library and API
फेसबुक के संसाधन केंद्र में एक और बड़ा अपडेट हुआ है, जिसमें मीटा की नई कंटेंट लाइब्रेरी और एपीआई शामिल है। इस डेटाबेस में निम्नलिखित स्रोतों से डेटा शामिल होगा:
सार्वजनिक पोस्ट
- पेज
- समूह
- इवेंट्स
लोग इस पुस्तकालय का उपयोग करके इस डेटा पर खोज, अन्वेषण और फिल्टर कर सकेंगे ग्राफिकल यूजर इंटरफेस या कार्यक्रमात्मक एपीआई के माध्यम से।
हालांकि, मौजूदा दिशानिर्देशों के तहत, यह उपकरण विशेष रूप से विज्ञान या सार्वजनिक हित अनुसंधान विषयों का अध्ययन कर रहे योग्य शैक्षणिक और अनुसंधान संस्थानों के शोधकर्ताओं के लिए स्थापित किया गया है। इस डेटा तक पहुंच प्राप्त करने के लिए शोधकर्ताओं को आवेदन करने की आवश्यकता होगी।
Personalizing the user experience
फेसबुक ने पुष्टि की है कि इसके रैंकिंग तत्वों में अधिक पारदर्शिता प्रदान करने के अलावा, यह यूज़र्स को उन्हें दिखाई देने वाली सामग्री पर नियंत्रण वापस लेने के लिए उपकरण भी प्रदान करना चाहता है - जैसे, 'मुझे यह क्यों दिखाई दे रहा है? विशेषता। ये उपकरण फेसबुक उपयोगकर्ताओं को खुद के अनुभव को आकार देने, और वे चुनें कि वे क्या देखना चाहते हैं और क्या नहीं चाहते हैं। लोग फेसबुक पर अपनी फ़ीड प्राथमिकताओं और सेटिंग्स के माध्यम से परिवर्तन कर सकते हैं।
फेसबुक ने क्या कहा है? मेटा के वैश्विक मामलों के अध्यक्ष निक क्लेग ने मेटा डिजिटल न्यूज़रूम पर विवरण साझा किए हैं कि कैसे एआई सामग्री को रैंकिंग कर रहा है और आगे चलकर उपयोगकर्ताओं को दिखाई देने को नियंत्रित करना आसान होगा। उन्होंने कहा
हमारे एआई प्रणाली यह अधिक संभावित बनाती है कि आपको वे पोस्ट दिखाई देंगे जो आपके लिए प्रासंगिक और रोचक हों। हम यह भी स्पष्ट कर रहे हैं कि आप हमारे ऐप्स पर आपको क्या दिखाई देता है, इसे कैसे बेहतर नियंत्रित कर सकते हैं, नई नियंत्रणों का परीक्षण कर रहे हैं और कुछ को और अधिक पहुंचने योग्य बना रहे हैं। और हम विशेषज्ञों के लिए अधिक विस्तृत जानकारी प्रदान कर रहे हैं ताकि वे हमारी प्रणाली को बेहतर ढंग से समझें और विश्लेषण कर सकें।"
हमारे एआई प्रणाली पूर्वानुमानित करती है कि सामग्री कितनी मूल्यवान हो सकती है, ताकि हम इसे जल्दी आपको दिखा सकें। उदाहरण के लिए, किसी पोस्ट को साझा करना आपके लिए रोचक होने का संकेतक होता है, इसलिए हमारी प्रणाली इस बात को ध्यान में रखती है कि आप एक पोस्ट को साझा करेंगे, यह एक कारक है जिसे हमारी प्रणाली ध्यान में रखती है।
जैसा कि आपको सोचने की संभावना है, कोई एक पूर्णतः सही पूर्वानुमान यह नहीं होता है कि किसी पोस्ट आपके लिए मूल्यवान है। इसलिए हम नियंत्रित करने के लिए एक व्यापक पूर्वानुमानों का उपयोग करते हैं, जो उचित सामग्री के पास आने के लिए संभावना को जितना करीब संभव करने के लिए कुछ आधारित व्यवहार और सर्वेक्षण के माध्यम से उपयोगकर्ता सहायता प्राप्त करते हैं।
हम उम्मीद करते हैं कि इन उत्पादों को शोधकर्ताओं को विकास प्रक्रिया के पहले से ही प्रस्तुत करके, हम सकारात्मक प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं ताकि हम उनकी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए सर्वश्रेष्ठ संभावित उपकरण निर्माण कर सकें।
गहरी खोज: आप Meta AI blog पर सामग्री सिफारिशों के पीछे के AI की और विस्तृत व्याख्या पा सकते हैं। AI संकेतों का उपयोग करके पूर्वानुमान बनाने के बारे में अधिक जानकारी के लिए आप Meta's Transparency Center पर जा सकते हैं।
