Jak działa algorytm Facebooka

Facebook, jako jedna z największych platform społecznościowych na świecie, obsługuje codziennie miliardy interakcji. Kluczowym elementem tej działalności jest algorytm wyświetlający użytkownikowi spersonalizowane treści. Wbrew pozorom, Facebook nie pokazuje postów chronologicznie – ich kolejność zależy od systemów uczenia maszynowego, które analizują ogromne zbiory danych (Fedorko et al., 2024).

Dla użytkowników oznacza to, że nie widzą wszystkiego, co publikują ich znajomi – lecz to, co Facebook „uzna” za najbardziej interesujące. Ten wybór nie jest przypadkowy, lecz wynika z tysięcy sygnałów i predykcji.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w działaniu

Facebook stosuje zaawansowane modele uczenia głębokiego (deep learning) oraz systemy rekomendacyjne, które uczą się na podstawie zachowań użytkowników – kliknięć, komentarzy, czasu spędzonego nad danym postem. Model przetwarza dane m.in. z:

historii aktywności,
typu urządzenia,
lokalizacji,
sieci społecznych (grupy, strony, znajomi),
reakcji na podobne treści.

Przykładowo, jeśli użytkownik często komentuje posty o gotowaniu, algorytm z większym prawdopodobieństwem pokaże mu przepis z nowej strony kulinarnej, nawet jeśli jej nie obserwuje (Vanvlasselaer, 2025).

Cztery filary algorytmu Facebooka: Inventory, Signals, Predictions, Score

Zgodnie z modelem przedstawionym przez Meta, algorytm News Feedu można rozłożyć na 4 główne komponenty (Alloing et al., 2025):

Inventory – zbiór wszystkich potencjalnych treści, które mogą zostać wyświetlone.
Signals – dane kontekstowe i behawioralne (czas publikacji, rodzaj treści, autor posta, itd.).
Predictions – prognozy, czy użytkownik wejdzie w interakcję (np. polubi, udostępni).
Score – punktacja przyznawana treści, na podstawie której sortowana jest kolejność wyświetlania.

Każdy element jest dynamiczny i dopasowany do jednostkowego użytkownika – nawet jeśli dwie osoby mają tych samych znajomych, mogą widzieć inne treści w innej kolejności.

Transparentność vs. manipulacja: etyczne kontrowersje

Facebook był wielokrotnie krytykowany za to, że jego algorytmy wzmacniają polaryzację polityczną, promują dezinformację lub faworyzują treści sensacyjne kosztem wartościowych. Mechanizm „dłuższego zatrzymania uwagi” (ang. engagement bait) może prowadzić do preferowania postów kontrowersyjnych lub szkodliwych emocjonalnie (Ahmed et al., 2024; Meel i Raj, 2025).

W odpowiedzi Meta wprowadziła narzędzia typu Why am I seeing this post?, a także opcje ograniczenia zasięgu pewnych typów treści – jednak są to działania częściowe. Badania wskazują, że użytkownicy nadal mają ograniczoną kontrolę nad tym, co faktycznie widzą (Alloing et al., 2025).

Jak algorytm Facebooka wpływa na twórców i firmy?

Dla marketerów i twórców treści zrozumienie działania algorytmu jest kluczowe. Nawet najlepiej przygotowany post nie dotrze do odbiorców, jeśli:

nie zachęca do interakcji,
nie pojawia się w optymalnych godzinach,
nie pasuje do preferencji społeczności odbiorców.

Przykład: badania wykazują, że posty wideo z napisami (bez dźwięku) osiągają średnio 35% wyższe zaangażowanie, ponieważ większość użytkowników przegląda Facebooka bez dźwięku (Nikseresht et al., 2025).

Czynniki wpływające na widoczność postów

Niektóre z najważniejszych czynników decydujących o zasięgu postu to:

Czas interakcji użytkownika z treścią
Historia relacji między autorem a odbiorcą
Typ posta (wideo, zdjęcie, link)
Komentarze i ich długość
Użycie reakcji innych niż “lubię to”

W 2023 roku Facebook ogłosił, że dodał większy nacisk na posty od znajomych i grup, co oznacza, że strony publiczne muszą walczyć o uwagę znacznie intensywniej niż wcześniej (Halka i Nasereddin, 2024).

Jak „współpracować” z algorytmem

Jeśli chcesz zwiększyć swoje zasięgi organiczne:

Twórz wartościowe treści, które zachęcają do komentowania.
Zachęcaj do zapisów i udostępnień – to sygnał wysokiej jakości.
Unikaj clickbaitu – Facebook ogranicza jego widoczność.
Eksperymentuj z formatami (relacje, wideo live, grafiki).
Reaguj szybko na komentarze – interakcje w pierwszych minutach mają znaczenie.

Warto pamiętać, że każdy fanpage ma inną „bazę” użytkowników, więc testowanie i analiza danych jest kluczowa.

Przyszłość algorytmu

Zgodnie z najnowszymi trendami w AI, Meta rozwija modele predykcyjne nowej generacji, wykorzystujące m.in. transformery i uczenie federacyjne. Umożliwi to jeszcze bardziej precyzyjne dopasowanie treści, ale jednocześnie może pogłębić efekt „bańki informacyjnej” (Mrad, 2024; Vij i Tiwari, 2025).

Eksperci zwracają uwagę, że przyszłość powinna obejmować więcej narzędzi użytkownika do filtrowania feedu – a nie tylko zdawanie się na automatyczne decyzje algorytmu.

Bibliografia:

Fedorko, R., Piatrov, I. (2024). Development of adaptation of machine learning and AI into Facebook algorithm. Marketing Identity, ResearchGate. Link
Alloing, C., Fortant, E. (2025). Knowing Your Users by Heart: A Critical Examination of the Scientific Research on Emotions Conducted by Social Media Platforms. Social Media + Society, DOI
Ahmed, S., Rakin, S. (2024). Depression detection from Facebook using RNNs. arXiv preprint, Link
Nikseresht, A. et al. (2025). Predictive frameworks using Facebook data. ScienceDirect, Link
Vanvlasselaer, M. (2025). Un avenir commun au sein de la société numérique. arXiv, Link
Halka, M.A., Nasereddin, S. (2024). Role of social media in maternal health. ResearchGate, Link
Mrad, F. (2024). AI at the service of interpersonal skills. ResearchGate, PDF
Vij, P., Tiwari, A. (2025). Prophet algorithm in Facebook and traffic. IEEE, Link

Zapisz się na newsletter wypełniając pola poniżej. Będziesz na bieżąco ze wszystkimi wydarzeniami związanymi z Silesia SEM i informacjami o marketingu internetowym w sieci. Nie spamujemy.

Zostanie wysłany do Ciebie e-mail potwierdzający: przeczytaj zawarte w nim instrukcje, aby potwierdzić subskrypcję.

Autor
Ostatnie wpisy

Artur Strzelecki

Nauczyciel w Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Niezależny specjalista, który upowszechnia wiedzę o marketingu w wyszukiwarkach internetowych. Zazwyczaj uczy studentów, a w wolnych chwilach doradza jak odnaleźć własną ścieżkę w Google.