Facebook動態消息演算法更新~突顯優質文章和互動
Facebook動態消息演算法更新~突顯優質文章和互動

Facebook剛剛發佈了針對動態消息流(News Feed)的兩項更新,其重點再一次放在“優質內容”、“精準度”以及“有相關性的對話”上。

根據Facebook新聞編輯室的部落格發文:

“News Feed的目的是把對的內容,在對的時間,展示給對的人看。在過去的一年,有更多的人透過Facebook發現新聞。而事實上,根據10月的報告,來自Facebook的平均推薦流量(referral traffic)在過去一年增加了170%-接近3倍的成長。”

這次針對News Feed排名演算法的更新,主要是要迎合用戶對更精準新聞,以及朋友之間的互動的需求。讓我們看看這兩項更新的具體細節:

動態消息中將出現更多精準的文章

用戶上Facebook一般都是作分享和連結,也包括跟進新聞,例如有關他們喜歡的名人的近況,或世界各地發生的事情。Facebook注意到用戶喜歡在FB上看文章,因此對於“優質內容”的特質,以及在行動版的News Feed上點擊文章的頻率更加密切關注。這意味著,你可能會開始更常看到文章的連結(尤其是在行動裝置上)。

為甚麼要這樣做呢?根據Facebook的調查,一般用戶對於時事性的優質文章的連結(例如他們最喜歡的球隊或共同興趣等)的喜好,更勝於最新的meme(“迷因”-指透過互聯網病毒式散播的一個概念)。所以不久後,Facebook將更致力於在行動裝置上識別一篇來自某個網站的優質文章,和一幅出自FB以外的“迷因”圖片。也就是說,你和其他人可能會閱讀的優質文章,將更明顯地出現在用戶的News Feed中,而“迷因”圖片則會變得不那麼明顯。

為了迎合用戶對於文章的興趣,Facebook最近開始研究如何展示類似用戶剛剛閱讀過的額外文章。所以不久後,當你點擊了一個文章連結,你可能會在這則發文的下方看到三篇相關的文章,以幫助你發現更多的內容。

留言動態(Comment Stories)

展示更多人們想閱讀的文章的同時,Facebook也不會忽略用戶與朋友之間的對話。所以,FB將把Story Bumping (Facebook在今年較早前發佈的新功能,可以把用戶在之前沒有看到的發文推到News Feed的上方)的功能作更新,以新的留言突顯某篇發文。因為當用戶看完某篇發文後,一般來說即很少會再回去查看朋友的留言,因此該發文就不會被推到News Feed的上方。Story Bumping的功能更新後,這些收到新留言的發文,偶爾會再次浮現。

因此,用戶會看到更多收到新留言的發文重新回到News Feed上(新留言將被突出作標示)。根據Facebook的測試,針對少量的發文,適度的使用這個新功能,在各種類型的內容上都可以導致更多朋友之間的對話。

**小結:**在新的一年,更加確定的是要把焦點放在產出、展示、和分享更優質,和對受眾更相關的內容上。連結貼文在News Feed上將會獲得更好的能見度,或許,連結貼文的觸及率將與純文字貼文和圖片貼文最終可以看齊也說不定。另外,當用戶與貼文作互動時,這個動作可以幫助把貼文推到參予對話的用戶的News Feed上方,這也再次印證了:“內容為王,互動為后”的概念。

轉自:inbound journals

關鍵字: #Facebook
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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