O algoritmo do Threads pode ser um mistério para muitos criadores de conteúdo, mas neste artigo vamos explicar como ele funciona com base em informações oficiais da própria Meta.
Vamos explorar a organização inicial do feed, o sistema de recomendação e também como a Meta AI pode influenciar o algoritmo no futuro próximo.
Desde a introdução, fica claro que este conteúdo será fundamental para que você entenda os mecanismos por trás dessa recente rede social.
Assista também:
Algoritmo do Threads: Como funciona a organização do feed?
Um dos aspectos mais importantes quando falamos de algoritmos dentro das redes sociais é justamente o feed inicial. Afinal, é a partir dele que o usuário entra em contato com os primeiros criadores de conteúdo e começa a seguir pessoas.
Nesse conteúdo vamos falar com base na última atualização da Meta sobre a rede social. Recomendamos que você também leia para tirar suas próprias conclusões clicando aqui.
Fique tranquilo, pois o texto é muito simples e direto ao ponto. Vamos simplificar ainda mais e oferecer nossa opinião com base em nossa experiência.
Algoritmo do Threads: Coleta de conteúdo
É importante lembrar que o Threads é um aplicativo associado ao Instagram, não diretamente à Meta. O algoritmo começa criando um inventário de conteúdo disponível no momento com base em algumas informações.
Por isso, o Instagram é fundamental nesse processo, pois a coleta inicial de conteúdo para exibir ao usuário depende das interações que ele teve no Instagram.
Se o usuário possui uma conta completamente nova, os conteúdos recomendados serão os mais recentes e que receberam mais engajamento de outros usuários com dados demográficos semelhantes, como idade, gênero e localização.
Algoritmo do Threads: Sinais de interação
O algoritmo então analisa uma série de sinais para determinar a relevância do conteúdo mostrado anteriormente. Esses sinais incluem o histórico de interações no feed, curtidas, compartilhamentos, comentários e até mesmo a visualização de cada post.
Algoritmo do Threads: Classificação personalizada
Com base nessas interações, o algoritmo vai criar um novo feed com conteúdo baseado nessas informações, priorizando postagens com maior probabilidade de interação.
Essa classificação é refinada ao longo do tempo, formando o sistema de recomendação do algoritmo.
Algoritmo do Threads: Como funciona o sistema de recomendação?
O sistema de recomendação presente no Instagram e no próprio Threads funciona de forma semelhante ao feed, envolvendo agrupamento e ajustes de conteúdo.
É importante destacar que, embora o sistema de recomendação e o feed sejam praticamente os mesmos hoje em dia, são elementos distintos.
O feed exibe os conteúdos mais recentes dos perfis seguidos pelo usuário. Por outro lado, o sistema de recomendação insere no feed conteúdos similares aos interesses do usuário, baseados em certos parâmetros.
Análise de preferências
Utilizando aprendizado de máquina, o sistema de recomendação do Threads avalia as preferências dos usuários com base nos temas de seu interesse.
Ou seja, no sistema de recomendação, a plataforma considera diversos tipos de conteúdo e o tempo gasto em cada um.
Por exemplo, se um usuário segue cinco perfis de jornais locais, ele poderá receber recomendações de postagens de jornais de relevância nacional e até mesmo internacional, porque o tema se torna mais importante para ele.
Exploração
A apresentação de conteúdo semelhante de novos criadores para o usuário também é fundamental para garantir que ele se mantenha engajado na plataforma.
É importante destacar que essa recomendação inclui perfis que o usuário nunca viu antes, mas não necessariamente criadores novos na plataforma.
Essa exploração constitui apenas uma pequena parte do conteúdo recomendado, pois se fosse baseada apenas em conteúdos novos, o usuário provavelmente não teria tanto interesse. Afinal, cada usuário deseja ver conteúdos de perfis que segue.
Ajustes dinâmicos
O algoritmo é bastante adaptativo e faz ajustes dinâmicos continuamente com base nas interações do usuário.
Essas interações podem ser positivas, como curtidas, comentários e compartilhamentos, ou negativas, como silenciar, ocultar, denunciar e outras formas de feedback negativo em relação ao conteúdo.
Ambos os tipos de interação são igualmente relevantes e contribuem para os ajustes dinâmicos.
O mesmo princípio se aplica quando o usuário deixa de seguir ou ignora conteúdos recentes de pessoas que está seguindo. Isso demonstra um desinteresse do usuário por aquele tipo de conteúdo ou perfil específico.
Algoritmo do Threads: Como o Meta AI vai mudar o algoritmo?
Todos sabemos que a Meta está investindo pesadamente em sua inteligência artificial, o que impactará diretamente todos os produtos da empresa. Afinal, não apenas as ferramentas estão evoluindo, mas também podemos imaginar que isso afetará o algoritmo.
Algoritmo do Threads: Integração com inteligência artificial
Assim como o Facebook já recebeu a Meta AI, é muito provável que o Threads também receba em breve essa integração.
Dessa forma, poderemos ver recursos muito interessantes utilizando IA para recomendação de conteúdo e especialmente de pesquisa.
Afinal, também já cobrimos em outro conteúdo que as redes sociais estão competindo pouco a pouco com buscadores, como Google e Bing.
Isso permitirá que as informações de todos os aplicativos da Meta se comuniquem, facilitando recomendações para os usuários encontrarem seu perfil de criador de conteúdo mais facilmente em um futuro próximo.
Algoritmo do Threads: Recomendação mais acurada
A inteligência artificial da Meta será usada não apenas para aprimorar os recursos visíveis aos usuários, mas também nos bastidores, melhorando o funcionamento geral da rede social.
Espera-se que essa integração melhore significativamente o sistema de recomendação do Threads, oferecendo sugestões e informações mais relevantes para todos os usuários.
É importante destacar que o Threads já utiliza inteligência artificial, assim como outras grandes redes sociais atualmente. A grande novidade é a integração da Meta AI em toda a plataforma da Meta, possibilitando um poderoso cruzamento de informações.
Assim que mais detalhes forem revelados, estaremos atualizando nosso blog com mais informações. Portanto, é fundamental que você acompanhe sempre nossos artigos mais recentes.
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