Facebook फ़ीड में कंटेंट की रैंक तय करने का हमारा तरीका

अपडेट किया गया 11 जून 2025
Facebook यह कोशिश करता है कि आपको ऐसे लोगों की तथा ऐसी दिलचस्पियों और आइडिया वाली पोस्ट दिखाई दें, जिन्हें आप महत्वपूर्ण मानते हैं, भले ही वह कंटेंट उन लोगों ने पोस्ट किया हो, जिनसे आप पहले से जुड़े हुए हैं या उन लोगों ने पोस्ट किया हो, जिन्हें आप अभी तक शायद नहीं जानते हैं. जब आप Facebook खोलते हैं और अपने होम टैब में फ़ीड को देखते हैं, तब आपको “कनेक्टेड कंटेंट” (मतलब उन लोगों का कंटेंट, जिनके साथ आपकी दोस्ती है या जिन्हें आप फ़ॉलो करते हैं, उन ग्रुप्स का कंटेंट, जिनमें आप शामिल हैं और उन पेजों का कंटेंट, जिन्हें आपने लाइक किया है) और “सुझाया गया कंटेंट” (मतलब ऐसा कंटेंट, जिसमें हमारे हिसाब से आपकी दिलचस्पी हो सकती है या उन लोगों का कंटेंट, जिनसे आप शायद जुड़ना चाहेंगे), दोनों तरह का कंटेंट दिखाई देता है. हम आपको आपके हिसाब से बनाए गए विज्ञापन भी दिखाते हैं.
नीचे इस बारे में जानकारी दी गई है कि हम फ़ीड में रैंकिंग का उपयोग किस तरह करते हैं, जिसमें कनेक्टेड कंटेंट पर खास तौर पर फ़ोकस किया गया है. हम अब ऐसे सभी सिग्नलों और प्रीडिक्शन मॉडलों के बारे में ज़्यादा जानकारी दे रहे हैं, जिनका उपयोग हम इस प्रोसेस में करते हैं, ताकि आप बेहतर तरीके से यह जान पाएँ कि हमारा रैंकिंग सिस्टम किस तरह काम करता है.
विषय-सूची
हम पर्सनलाइज़ की गई रैंकिंग का उपयोग क्यों करते हैं
फ़ीड में कनेक्टेड कंटेंट की रैंक कैसे तय की जाती है
लोगों को यह तय करने का पूरा कंट्रोल देना कि उनकी फ़ीड में उन्हें किस तरह की चीज़ें देखने को मिलें
इसकी पूरी जानकारी कि यह पूर्वानुमान कैसे लगाया जाता है कि आप क्या देखना चाहते हैं
कनेक्टेड कंटेंट की रैंक तय करने में उपयोग किए जाने वाले सिग्नल
कनेक्टेड कंटेंट की रैंक तय करने में उपयोग किए जाने वाले प्रीडिक्शन मॉडल
हम पर्सनलाइज़ की गई रैंकिंग का उपयोग क्यों करते हैं
हम कंटेंट को रैंक करने वाले आधुनिक मशीन लर्निंग सिस्टम का उपयोग करके हमारे 2 बिलियन से ज़्यादा यूज़र्स के लिए हर फ़ीड को पर्सनलाइज़ करते हैं. चूँकि ज़्यादातर लोगों की फ़ीड में इतना कंटेंट होता है, जिसे शायद वे एक सेशन में ब्राउज़ भी नहीं कर सकते, इसलिए रैंकिंग सिस्टम यह पक्का करने में मदद करते हैं कि लोगों को वह कंटेंट दिखाई दे जो उनके लिए सबसे ज़्यादा महत्वपूर्ण है. फ़ीड में कंटेंट का क्रम तय करने में कई अलग-अलग चीज़ों की भूमिका होती है, लेकिन नीचे, प्रीडिक्शन के उन प्रकारों और सिग्नलों की जानकारी दी गई है जिनका सामान्य तौर पर आपको दिखाई देने वाले कंटेंट के हमारे सिस्टम द्वारा निर्धारण पर सबसे ज़्यादा प्रभाव होता है.
कनेक्टेड कंटेंट के लिए फ़ीड रैंकिंग किस तरह काम करती है
आपकी फ़ीड में कनेक्टेड कंटेंट की रैंक तय करने के लिए, सिस्टम चार स्टेप में काम करता है:
सबसे पहले हम आपकी हालिया इन्वेंट्री की जानकारी जुटाते हैं, जिसमें सभी संभावित नई पोस्ट या नई एक्टिविटी वाली ऐसी पोस्ट शामिल होती हैं, जो आपको Facebook खोलने पर दिखाई दे सकती हैं. इनमें 1) आपके साथ “दोस्त” के तौर पर जुड़े सभी लोगों, 2) आप जिन्हें फ़ॉलो कर रहे हैं उन पेजों और 3) जिन ग्रुप्स में आप शामिल हैं उन ग्रुप्स के द्वारा शेयर की गई सभी पोस्ट शामिल होती हैं और इसमें वह कंटेंट शामिल नहीं होता है, जिसे हमारे कम्युनिटी स्टैंडर्ड का उल्लंघन करने के कारण किसी ने फ़्लैग किया होता है.
इसके बाद, इनमें से हर पोस्ट के लिए, हम यह अनुमान लगाने के लिए हज़ारों “सिग्नल” पर विचार करते हैं कि आपको कौन-सा कंटेंट सबसे दिलचस्प लगेगा. इनमें से कई सिग्नल उस जानकारी के हिस्से होते हैं जो आप हमें तब सीधे देते हैं, जब आप किसी पोस्ट को लाइक या शेयर करते हैं, आप किसी दोस्त या ग्रुप से कनेक्ट करते हैं या आप किसी पेज की पोस्ट पर कमेंट करते हैं; अन्य सिग्नलों का अनुमान Facebook पर आपके द्वारा लिए गए एक्शन से लगाया जाता है. हमने नीचे इस बारे में ज़्यादा जानकारी शेयर की है कि रैंकिंग में किस तरह के सिग्नल का उपयोग किया जाता है.
वहाँ से, हम इन सिग्नलों का उपयोग इस बारे में पर्सनलाइज़ किए गए पूर्वानुमानों की एक सीरीज़ तैयार करने के लिए करते हैं कि आपको कौन-सा कंटेंट सबसे ज़्यादा प्रासंगिक और महत्वपूर्ण लगेगा. उदाहरण के लिए, हमारे सिस्टम यह पूर्वानुमान लगाते हैं कि इस बात की कितनी संभावना है कि आप किसी पोस्ट पर कमेंट करेंगे, इस बात की कितनी संभावना है कि अगर आप कोई पोस्ट शेयर करते हैं, तो आपके दोस्त उस पर कमेंट करेंगे या इस बात की कितनी संभावना है कि किसी पोस्ट से बातचीत शुरू होगी या आपस में चर्चा की जाएगी. हम लोगों से यह पूछने के लिए सर्वे का भी उपयोग करते हैं कि क्या कोई पोस्ट "आपके देखने लायक थी" और इन सर्वे का उपयोग ऐसे अन्य कंटेंट के बारे में पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है, जो आपको महत्वपूर्ण लगेगा. हम इस बारे में भी पूर्वानुमान लगाते हैं कि कहीं कोई कंटेंट समस्या वाला तो नहीं है, जिसका डिस्ट्रीब्यूशन कम किया जाना चाहिए. फ़ाइनल रैंक तय करने के लिए, अगले स्टेप में इन सभी पूर्वानुमानों को साथ मिला दिया जाता है. हमने नीचे इस बारे में ज़्यादा जानकारी शेयर की है कि रैंकिंग में किन पूर्वानुमानों का उपयोग किया जाता है.
इसके बाद, सिस्टम हर पोस्ट के लिए “प्रासंगिकता स्कोर” की गणना करता है और इस स्कोर के आधार पर पोस्ट को क्रम में रखता है. सामान्य तौर पर, जिन पोस्ट के बारे में सिस्टम यह मानता है कि वे आपके लिए ज़्यादा उपयोगी होंगी, उन्हें वह आपकी फ़ीड में ऊपर दिखाता है. सिस्टम यह भी कोशिश करता है कि आपकी फ़ीड में अलग-अलग तरह का कंटेंट दिखाई दे. इसका मतलब है कि, उदाहरण के लिए, आपको एक ही ग्रुप की या एक ही पेज की एक साथ कई पोस्ट दिखाई देने की संभावना कम होती है; इसके बजाय, आपको अलग-अलग सोर्स से कई पोस्ट दिखाई देंगी.
जब हमारा रैंकिंग सिस्टम, प्रासंगिकता स्कोर की गणना कर लेता है, तो आखिरी से पहले वाले चरण में हम सुझाए गए कंटेंट का प्रसार करते हैं: हम इसे इसलिए जोड़ते हैं, ताकि आप शेयर करने वाले अन्य लोगों के ज़रिए अपने शौक से जुड़ी ज़्यादा जानकारी एक्सप्लोर और डिस्कवर कर पाएँ, इस बात पर ध्यान दिए बगैर कि क्या आप पहले से कनेक्ट हैं. आखिर में, हम फ़ीड में विज्ञापन भी शामिल करते हैं. जब यह प्रोसेस पूरा हो जाता है, तो आपकी पर्सनलाइज़ की गई फ़ीड तैयार होती है!
हमारा रैंकिंग प्रोसेस किस तरह काम करता है, यह जानने के लिए नीचे दिया गया वीडियो देखें.
लोगों को फ़ीड में क्या दिखाई दे, यह तय करने का उन्हें ज़्यादा कंट्रोल दें
जब आप फ़ीड में कंटेंट से एंगेज होते हैं, तो आप हमें मिले-जुले स्पष्ट सिग्नल (जैसे कि कंटेंट को लाइक करना, कमेंट करना या शेयर करना वगैरह) और अस्पष्ट सिग्नल (जैसे कि पोस्ट को देखना) देते हैं जो यह पूर्वानुमान लगाने में हमारी मदद करते हैं कि आपके लिए क्या सार्थक है. और क्योंकि हम मानते हैं कि अपने फ़ीड अनुभव पर आपका और भी ज़्यादा कंट्रोल होना महत्वपूर्ण है, हमने ऐसे टूल बनाए हैं जो आपको दिखाई देने वाले कंटेंट को और कस्टमाइज़ करने में आपकी मदद करते हैं. इन कंट्रोल में शामिल हैं:
  • फ़ीड से जुड़ी प्राथमिकताएँ: इसमें आपको यह कंट्रोल करने के विकल्प मिलते हैं कि आपकी फ़ीड में कंटेंट की रैंक कैसे तय की जाए, जैसे कि अपने फ़ेवरेट लोगों या विषयों की पोस्ट को प्राथमिकता देने की क्षमता; अन्य लोगों, पेज और ग्रुप की पोस्ट देखना बंद करने के लिए, उन्हें स्नूज़ या अनफ़ॉलो करें और ऐसे किसी भी व्यक्ति से फिर से जुड़ें, जिसे आपने अनफ़ॉलो कर दिया था.
  • दिलचस्पी है और दिलचस्पी नहीं है: इसके ज़रिए आप सीधे हमें बता सकते हैं कि आप किस तरह का कंटेंट ज़्यादा या कम देखना चाहते हैं, इसके लिए आपको दिखने वाली पोस्ट पर “दिलचस्पी है” या “दिलचस्पी नहीं है” चुनना होता है. “दिलचस्पी है” चुनने पर उस पोस्ट और उसके जैसी अन्य पोस्ट का रैंकिंग स्कोर कुछ समय के लिए बढ़ जाएगा और “दिलचस्पी नहीं है” चुनने पर उसका रैंकिंग स्कोर कुछ समय के लिए कम हो जाएगा.
  • फ़ीड टैब: यह आपको सबसे नई पोस्ट सबसे पहले दिखाता है; कंटेंट नए से पुराने के क्रम में (विज्ञापनों के साथ) दिखाया जाता है.
इसकी पूरी जानकारी कि यह पूर्वानुमान कैसे लगाया जाता है कि आप क्या देखना चाहते हैं
नीचे बताई गई दो चीज़ें यह तय करने में सबसे ज़्यादा महत्वपूर्ण हैं कि आपको अपनी फ़ीड में सबसे ऊपर कौन-सा कनेक्टेड कंटेंट दिखाई दे - वे सिग्नल जो हमें इस बारे में ज़्यादा जानकारी देते हैं कि आप क्या देखना चाहते हैं और इन सिग्नलों के आधार पर प्रीडिक्शन मॉडल फिर आपके लिए यूनीक फ़ीड बनाते हैं.
कनेक्टेड कंटेंट को रैंक करने में उपयोग किए जाने वाले सिग्नल
हम यह पूर्वानुमान लगाने में हज़ारों अलग-अलग सिग्नल का उपयोग करते हैं कि आपके लिए कौन-सा कंटेंट ज़्यादा उपयोगी है और कौन-सा कंटेंट कम. नीचे लिस्ट किए गए सिग्नलों की कैटेगरी उन ज़्यादातर सिग्नलों की जानकारी देती हैं जिनका उपयोग हम ये पर्सनलाइज़ किए गए पूर्वानुमान तैयार करने में कनेक्टेड कंटेंट के लिए फ़ीड रैंकिंग में अभी उपयोग करते हैं. हर कैटेगरी को गहराई से देखकर आप उन डेटा प्रकारों के बारे में ज़्यादा जान सकते हैं, जिनका उपयोग हम अपने मॉडलों में करते हैं और हर सिग्नल के कुछ उदाहरण भी देख सकते हैं.
ध्यान दें कि हमने सिग्नलों की उन कैटेगरी और उदाहरणों को शामिल किया है जिनका उपयोग हम ऐसे समस्या वाले कंटेंट को पहचानने में विशेष रूप से करते हैं, जिसे हम डिमोट करते हैं (या फ़ीड में कम दिखाते हैं). हमने सिग्नलों के सबसेट के बारे में यहाँ जो जानकारी शेयर की है, उसे जान-बूझकर सीमित रखा गया है, ताकि गलत इरादों वाले लोग हमारे सिस्टम का दुरुपयोग न कर पाएँ. इसके अलावा, इस जानकारी में बदलाव किया जा सकता है.
अकाउंट की सामान्य जानकारी
  • आप Facebook का उपयोग कब से कर रहे हैं
  • आप किस भाषा में Facebook का उपयोग कर रहे हैं
  • IP एड्रेस और डिवाइस के अन्य सिग्नल जैसी लोकेशन से जुड़ी जानकारी जिसे पाने की आप हमें परमिशन देते हैं
Facebook पर आपकी एक्टिविटी का समय, फ़्रीक्वेंसी और अवधि
  • आप जिस लोकेशन पर हैं, अभी वहाँ कितने बज रहे हैं
  • आप किसी निश्चित समय अवधि के दौरान Facebook पर कितने दिनों से एक्टिव हैं
आप किस डिवाइस का उपयोग कर रहे हैं
  • आप किस डिवाइस और सॉफ़्टवेयर का उपयोग कर रहे हैं तथा आपके डिवाइस की अन्य विशेषताएँ, जैसे डिवाइस का प्रकार, उसके ऑपरेटिंग सिस्टम की जानकारी, उसके हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर की जानकारी, बैटरी का लेवल, नेटवर्क लेवल
आपने अलग-अलग तरह का कंटेंट कैसे शेयर किया है
  • आपके द्वारा शेयर की गई अलग-अलग पोस्ट, जैसे वीडियो, फ़ोटो, रील्स वगैरह की संख्या
आपने अलग-अलग तरह के कंटेंट के साथ कैसे इंटरैक्ट किया है
  • आपने किस तरह के कंटेंट के साथ किस तरह से इंटरैक्ट किया है, जैसे आपने फ़ोटो पोस्ट पर कितनी बार क्लिक किया या आपने वीडियो पोस्ट पर कितनी बार कमेंट किया
आपने अलग-अलग तरह का कंटेंट किस तरह देखा है
  • आप किस तरह का कंटेंट कितनी देर तक देखते हैं, जैसे कि आप फ़ोटो देखने में कितना समय बिताते हैं, कमेंट पढ़ने में कितना समय बिताते हैं या वीडियो देखने में कितना समय बिताते हैं
आपके दोस्त, पेज और ग्रुप की सभी उपलब्ध पोस्ट से जुड़ा डेटा
  • आपके पास देखने के लिए कितनी नई पोस्ट उपलब्ध हैं और वे किस-किस प्रकार की हैं
  • आपके कनेक्शंस की कितनी पोस्ट में नए कमेंट हैं
दोस्तों से जुड़ा डेटा
  • आपके कितने दोस्त हैं
  • आप हर दोस्त के कंटेंट से कितना इंटरैक्ट करते हैं
उन पेजों से जुड़ा डेटा, जिन्हें आपने फ़ॉलो किया हुआ है
  • आपने कुल कितने पेजों को फ़ॉलो किया हुआ है
  • किसी निश्चित अवधि के दौरान आप कितने पेजों पर गए
आप जिन ग्रुप में शामिल हैं, उनसे जुड़ा डेटा
  • किसी निश्चित अवधि के दौरान आप कितने ग्रुप में शामिल हुए
पोस्ट की प्राइवेसी सेटिंग या विज़िबिलिटी
  • कोई पोस्ट पब्लिक है या वह सिर्फ़ दोस्तों को, कस्टम ऑडियंस को या सिर्फ़ पोस्ट करने वाले व्यक्ति को दिखाई दे रही है
वह किस तरह की पोस्ट है और उसमें कौन-सा मीडिया शामिल है
  • क्या उस पोस्ट में फ़ोटो, वीडियो, लाइव वीडियो, लिंक वगैरह में से कुछ शामिल है
  • क्या वह पोस्ट एक लाइव वीडियो है या वह वीडियो पहले लाइव था
पोस्ट के कंटेंट से जुड़ा डेटा
  • अगर पोस्ट में कोई URL है, तो इसका रेश्यो कि उसका डोमेन FB पर कितना लोकप्रिय है और पूरे इंटरनेट पर कितना लोकप्रिय है
  • इस पोस्ट और अन्य पोस्ट के बीच एक जैसे कंटेंट का प्रतिशत
  • क्या उस पोस्ट में नग्नता, खून खराबे वाली हिंसा शामिल होने या उसकी वजह से किसी अन्य तरीके से कम्युनिटी स्टैंडर्ड का उल्लंघन होने की संभावना है
  • क्या उस पोस्ट के कंटेंट को हमारे किसी निष्पक्ष फ़ैक्ट-चेकिंग पार्टनर ने पूरी तरह से या कुछ हद तक गलत माना है
पोस्ट में शामिल मीडिया, जैसे कि फ़ोटो या वीडियो से जुड़ा डेटा
  • शेयर की जा रही फ़ोटो की पिक्सेल में चौड़ाई और ऊँचाई
  • फ़ोटो में किस तरह के विजुअल हैं
  • क्या उस पोस्ट में ऐसा वीडियो है, जो लूप में चलता है और/या उसमें स्थिर फ़ोटो दिखाई देती है
पोस्ट किस विषय (किन विषयों) के बारे में है
पोस्ट करने वाले व्यक्ति की विशेषताएँ
  • क्या पोस्ट करने वाला व्यक्ति किसी प्रोफ़ाइल, पेज या ग्रुप में पोस्ट कर रहा है
  • अगर ग्रुप पोस्ट है, तो उस ग्रुप में शामिल मेंबर्स की संख्या
  • उस अकाउंट से कितनी बार कम्युनिटी स्टैंडर्ड का उल्लंघन हुआ है, जिसमें अकाउंट की गलती थी
पोस्ट करने वाले इस व्यक्ति ने Facebook पर क्या एक्शन लिए हैं
  • किसी निश्चित अवधि के दौरान पोस्ट करने वाले व्यक्ति ने कितनी पोस्ट (वीडियो, लिंक, फ़ोटो वगैरह) शेयर की हैं
पोस्ट करने वाले इस व्यक्ति को या इसके कंटेंट को पहले लोग कैसे देख चुके हैं
  • किसी निश्चित अवधि के दौरान यूज़र्स ने इस पेज को कितनी बार देखा
  • किसी निश्चित अवधि के दौरान इस पेज को फ़ॉलो करने वाले लोगों की कुल संख्या
पोस्ट करने वाले इस व्यक्ति के कंटेंट से अन्य यूज़र्स पहले किस तरह इंटरैक्ट कर चुके हैं
  • यूज़र्स ने इस पेज के कंटेंट को कुल कितनी बार शेयर किया है
  • पेज को कुल कितने कमेंट, लाइक और शेयर मिले हैं
पोस्ट करने वाले व्यक्ति की विशेषताएँ
  • क्या पोस्ट करने वाला व्यक्ति किसी प्रोफ़ाइल, पेज या ग्रुप में पोस्ट कर रहा है
  • अगर ग्रुप है, तो उस ग्रुप में शामिल मेंबर्स की संख्या
  • अकाउंट से कितनी बार कम्युनिटी स्टैंडर्ड का उल्लंघन हुआ है, जिसमें अकाउंट की गलती थी
पोस्ट करने वाले इस व्यक्ति ने Facebook पर क्या एक्शन लिए हैं
  • किसी निश्चित अवधि के दौरान पोस्ट करने वाले व्यक्ति ने कितनी पोस्ट (वीडियो, लिंक, फ़ोटो वगैरह) शेयर की हैं
पोस्ट करने वाले इस व्यक्ति को या इसके कंटेंट को पहले लोग कैसे देख चुके हैं
  • किसी निश्चित अवधि के दौरान यूज़र्स ने इस पेज को कितनी बार देखा
  • किसी निश्चित अवधि के दौरान इस पेज को फ़ॉलो करने वाले लोगों की कुल संख्या
पोस्ट करने वाले इस व्यक्ति के कंटेंट से अन्य यूज़र्स पहले किस तरह इंटरैक्ट कर चुके हैं
  • यूज़र्स ने इस पेज के कंटेंट को कुल कितनी बार शेयर किया है
  • यूज़र्स ने इस पेज से पोस्ट किए गए कंटेंट पर कुल कितने कमेंट किए हैं
इस पोस्ट पर सभी यूज़र्स से मिले व्यूज़
  • इस पोस्ट को देखने में लोगों ने कुल या औसत कितना समय बिताया है
  • पोस्ट में शामिल वीडियो को देखने में लोगों ने कुल या औसत कितना समय बिताया है
इस पोस्ट पर सभी यूज़र्स के इंटरैक्शन
  • पोस्ट को कुल कितने लाइक मिले हैं
  • पोस्ट को मिले कुल कमेंट की संख्या
  • पोस्ट को जितनी भी बार देखा गया, उसमें से पोस्ट को मिले क्लिक, लाइक और कमेंट का रेश्यो
इस पोस्ट के साथ आपके इंटरैक्शन
  • क्या आपने इस पोस्ट को लाइक किया है
आपने मिलते-जुलते कंटेंट को कैसे देखा है
  • आपने इस तरह के अन्य कंटेंट को कुल कितनी बार देखा है
आपने इससे मिलते-जुलते कंटेंट के साथ कैसे इंटरैक्ट किया है
  • आपने इस तरह के अन्य कंटेंट को कुल कितनी बार शेयर किया है
पोस्ट बनाने वाले व्यक्ति के साथ आपका रिलेशनशिप
  • क्या आप उस पेज के एडमिन हैं या आपका दोस्त उस पेज का एडमिन है, जिससे यह पोस्ट शेयर की गई है
पोस्ट करने वाले इस व्यक्ति के कंटेंट को आप पहले किस तरह देख चुके हैं
  • इस ग्रुप की अन्य पोस्ट को आपने कुल कितनी बार देखा है
पोस्ट करने वाले इस व्यक्ति के कंटेंट से आप पहले किस तरह इंटरैक्ट कर चुके हैं
  • इस पेज के अन्य कंटेंट को आपने कुल कितनी बार शेयर किया है
पोस्ट शेयर करने वाले व्यक्ति के साथ आपका रिलेशनशिप
  • क्या आप उस पेज के एडमिन हैं या आपका दोस्त उस पेज का एडमिन है, जिससे यह पोस्ट शेयर की गई है
पोस्ट करने वाले इस व्यक्ति के कंटेंट को आप पहले किस तरह देख चुके हैं
  • इस ग्रुप की अन्य पोस्ट को आपने कुल कितनी बार देखा है
पोस्ट करने वाले इस व्यक्ति के कंटेंट से आप पहले किस तरह इंटरैक्ट कर चुके हैं
  • इस पेज के अन्य कंटेंट को आपने कुल कितनी बार शेयर किया है
कनेक्टेड कंटेंट को रैंक करने में उपयोग किए जाने वाले प्रीडिक्शन मॉडल
फ़ीड रैंकिंग सिस्टम में 100 से ज़्यादा अलग-अलग प्रीडिक्शन मॉडल हैं. सामान्य तौर पर, इन प्रीडिक्शन मॉडलों को चार कैटेगरी में रखा जाता है:
  1. उन एक्शन का प्रीडिक्शन जो आप पोस्ट पर करेंगे
  2. इस बारे में प्रीडिक्शन कि आप पोस्ट को देखने में किस तरह समय बिताएँगे
  3. पोस्ट या व्यक्ति, पोस्ट शेयर करने वाले पेज या ग्रुप में आपकी दिलचस्पी के प्रीडिक्शन
  4. इस बारे में प्रीडिक्शन कि अगर आप कोई खास एक्शन (जैसे पोस्ट पर कमेंट करना या उसे शेयर करना) लेते हैं, तो अन्य लोग उससे कैसे इंटरैक्ट करेंगे
हर प्रीडिक्शन इस बात का संभावित संकेत है कि कोई व्यक्ति किसी खास कंटेंट को कितना महत्वपूर्ण पा सकता है. जैसे कि किसी पोस्ट को अन्य लोगों के साथ शेयर करने से यह संकेत मिल सकता है कि आपने उस पोस्ट को उपयोगी पाया है, इसलिए यह पूर्वानुमान लगाना कि क्या आप किसी पोस्ट को शेयर करेंगे, हमारे लिए यह तय करने का एक उपयोगी संकेत है कि किस खास पोस्ट को फ़ीड में अन्य पोस्ट की तुलना में पहले दिखाया जाए. जैसा कि आप समझ सकते हैं, कोई भी पूर्वानुमान सटीक रूप से यह नहीं जान सकता कि कोई पोस्ट आपके लिए उपयोगी है या नहीं, इसलिए हम लंबे समय के दौरान लोगों के लिए Facebook ऐप को उपयोगी बनाने के पूरे लक्ष्य के साथ कई प्रीडिक्शन मॉडलों का एक साथ उपयोग करते हैं, न कि सिर्फ़ उस समय जब आप इस कंटेंट को देख रहे होते हैं.
नीचे आपको उन प्रीडिक्शन मॉडलों की ज़्यादा जानकारी मिलेगी, जिन्हें हम फ़ीड रैंकिंग में फ़िलहाल सबसे ज़्यादा उपयोग करते हैं. कुछ खास स्थितियों में, जहाँ अलग-अलग मॉडल उनके पूर्वानुमान परिणामों के बारे में ज़्यादा समान होते हैं, वहाँ हमने कई मॉडलों को एक ही डिस्क्रिप्शन में मिला दिया है. उदाहरण के लिए, हमारे पास यह पूर्वानुमान लगाने के कई मॉडल हैं कि आप किसी पोस्ट पर कहाँ क्लिक कर सकते हैं - क्या आप पोस्ट पर क्लिक करेंगे, पोस्ट की फ़ोटो पर क्लिक करेंगे या पोस्ट के कमेंट पर क्लिक करेंगे वगैरह. इस लिस्ट में, हमने इन सभी मॉडलों को “इस बात की कितनी संभावना है कि आप पोस्ट के कुछ हिस्से पर क्लिक करेंगे” के रूप में रेफ़र किया है.
नीचे दी गई लिस्ट को इस आधार पर ग्रुप किया जाता है कि ये मॉडल यह तय करने में कितने अच्छे हैं कि कोई पोस्ट उपयोगी होगी या नहीं; टॉप ग्रुप के मॉडलों का उपयोग यह तय करने में होने की सबसे ज़्यादा संभावना है कि आपकी फ़ीड में मौजूद कंटेंट और बाद के दो ग्रुप में मौजूद कंटेंट का क्रम क्या हो. हालाँकि, इन सभी मॉडलों का मिला-जुला रूप सबसे ज़्यादा महत्वपूर्ण होता है.
चूँकि फ़ीड रैंकिंग पर्सनलाइज़ की जाती है, इसलिए फ़ीड पर हर प्रीडिक्शन मॉडल का मिलता-जुलता असर, व्यक्ति और कंटेंट के आधार पर अलग-अलग होगा, क्योंकि हर व्यक्ति की इस बारे में अलग-अलग पसंद होती है कि उन्हें क्या पसंद है और वे कंटेंट से किस तरह इंटरैक्ट करना चाहते हैं. जैसे कि किसी वीडियो को देखने में आप कितना समय बिता सकते हैं, इसका पूर्वानुमान किसी वीडियो पोस्ट के लिए अच्छा संकेत हो सकता है, लेकिन इससे यह पता नहीं लगेगा कि आप वीडियो पर क्लिक करेंगे या नहीं, जबकि किसी आर्टिकल के लिंक वाली पोस्ट के लिए इसके विपरीत बात सही होगी. एक अन्य उदाहरण है कि कुछ लोगों के लिए, किसी पोस्ट को “लाइक करना” इस बात का अच्छा संकेत है कि वे उस पोस्ट को उपयोगी मानते हैं, जबकि अन्य लोगों के लिए (जैसे उन लोगों के लिए जो “लाइक” बटन का उपयोग नहीं करते हैं) पोस्ट को पढ़ने में समय बिताना एक ज़्यादा उपयोगी पूर्वानुमान हो सकता है.
हम अपने यूज़र्स को सबसे अच्छा अनुभव देने के लिए हमारे रैंकिंग सिस्टम को लगातार बेहतर बनाते रहते हैं, इसलिए यहाँ दी गई जानकारी में समय के साथ बदलाव हो सकता है. इसके अलावा, लोगों को ज़्यादा पर्सनलाइज़ किया गया अनुभव देने के लिए हम इस बारे में अपने तौर-तरीकों को लगातार टेस्ट करके उन्हें सुधारते रहते हैं कि Facebook पर राजनैतिक कंटेंट को किस तरह दिखाया जाए.
प्रीडिक्शन मॉडल के प्रकार
हर ग्रुप में, मॉडल को वर्णमाला के क्रम में व्यवस्थित किया गया है, उनके लागू होने के क्रम में नहीं. इनमें से कुछ पूर्वानुमानों का उपयोग सिर्फ़ तभी किया जाता है, जब कोई पोस्ट संबंधित मॉडल के लिए प्रासंगिक होती है, जैसे कि ग्रुप से की गई पोस्ट से जुड़े पूर्वानुमान सिर्फ़ तभी लागू होंगे, जब रैंक की जा रही पोस्ट, ग्रुप की पोस्ट होगी.
  • आपके दोस्तों से मिले कंटेंट में आपकी कितनी दिलचस्पी हो सकती है
  • किसी ऐसे ग्रुप में आपकी दिलचस्पी होने की कितनी संभावना है जिसने ग्रुप से पोस्ट या कंटेंट शेयर किया है, जिसका मूल्यांकन ग्रुप या उसके कंटेंट के साथ आपके एंगेजमेंट द्वारा किया जाता है
  • किसी ऐसे पेज में आपकी दिलचस्पी होने की कितनी संभावना है जिसने पेज से पोस्ट या कंटेंट शेयर किया है, जिसका मूल्यांकन पेज या उसके कंटेंट के साथ आपके एंगेजमेंट द्वारा किया जाता है
  • पोस्ट के किसी हिस्से पर आपके द्वारा क्लिक किए जाने की कितनी संभावना है
  • किसी पोस्ट पर लाइक करके, उस पर रिएक्शन देकर या कमेंट करके उसके साथ आपके द्वारा किसी तरह से इंटरैक्ट करने की कितनी संभावना है
  • आपकी ओर से पोस्ट पर कमेंट करने/लाइक करने/रिएक्शन देने/Messenger पर शेयर करने/फिर से शेयर करने और/या उसे देखने में समय बिताने के मिले-जुले रूप द्वारा उससे सार्थक रूप से इंटरैक्ट करने की कितनी संभावना है
  • आपके द्वारा पोस्ट को शेयर किए जाने की कितनी संभावना है
  • आपके द्वारा पोस्ट को मिले कमेंट देखने में समय बिताने की कितनी संभावना है
  • आपके द्वारा पोस्ट को देखने या पोस्ट के कंटेंट को देखने में समय बिताने की कितनी संभावना है (उसे बस स्क्रॉल करके आगे निकल जाने की तुलना में)
  • किसी पेज की पोस्ट देखने के बाद, आपके द्वारा उस पेज पर जाने की कितनी संभावना है
  • इस बात की कितनी संभावना है कि आप पोस्ट को शेयर करने वाले व्यक्ति या पेज से ज़्यादा या कम कंटेंट देखना चाहेंगे
  • इस बात की कितनी संभावना है कि आप पोस्ट में शामिल वीडियो देखेंगे और उसे देखने में आपके द्वारा बिताया जाने वाला अनुमानित समय
  • इस बात की कितनी संभावना है कि किसी पेज की पोस्ट के साथ आपका इंटरैक्शन, उस पेज के एडमिन को भविष्य में ऐसा और कंटेंट शेयर करने के लिए प्रेरित करेगा जो आपके लिए उपयोगी हो
  • अगर आप किसी पोस्ट पर कमेंट करते हैं या उसे शेयर करते हैं, तो उस पोस्ट को मिलने वाले अतिरिक्त कमेंट या जवाबों की पूर्वानुमानित संख्या
  • इस बात की कितनी संभावना है कि आप किसी पोस्ट पर कमेंट करेंगे
  • अगर किसी पोस्ट में किसी न्यूज़ आर्टिकल का लिंक है, तो इस बात की कितनी संभावना है कि आपको वह न्यूज़ आर्टिकल जानकारी देने वाला लगेगा
  • इस बात की कितनी संभावना है कि पोस्ट आपको समय देने लायक लगेगी
  • अगर आपके किसी दोस्त ने किसी पेज की पोस्ट को फिर से शेयर किया है, तो इस बात की कितनी संभावना है कि आप उस पेज को फ़ॉलो करेंगे
  • इस बात की कितनी संभावना है कि आप किसी पोस्ट को छिपाएँगे, उसे स्नूज़ करेंगे या अनसब्सक्राइब करेंगे (किसी पोस्ट का डिस्ट्रिब्यूशन कम करने में इसका उपयोग किया जाता है)
  • आपके द्वारा पोस्ट को लाइक किए जाने की कितनी संभावना है
  • आपके द्वारा पोस्ट पर रिएक्शन देने की कितनी संभावना है (बहुत पसंद, हौसला बढ़ाएँ, हा हा, वाह, उदास, गुस्सा); गुस्से वाले रिएक्शन के पूर्वानुमानों का उपयोग किसी पोस्ट का डिस्ट्रिब्यूशन कम करने में किया जाता है
  • अगर किसी पोस्ट में कोई Facebook ईवेंट है, तो इस बात की कितनी संभावना है कि आप किसी ईवेंट के लिए RSVP करेंगे
  • इस बात की कितनी संभावना है कि आप किसी खरीदी/बिक्री ग्रुप की प्रोडक्ट लिस्टिंग वाली पोस्ट को स्क्रॉल करेंगे
  • अगर डेटा प्राइवेसी कानूनों में परमिशन है, तो इस बात की कितनी संभावना है कि आप किसी प्रोडक्ट की बिक्री वाली पोस्ट को मैसेज भेजेंगे
  • अगर आप किसी पोस्ट में शामिल ईवेंट पर क्लिक करते हैं, तो आपके द्वारा उस ईवेंट को देखने में कितना समय बिताने की संभावना है
  • इस बात की कितनी संभावना है कि ग्रुप पोस्ट के साथ आपके इंटरैक्शन से अन्य मेंबर्स को भविष्य में ग्रुप के साथ अतिरिक्त कंटेंट शेयर करने या ग्रुप के अन्य कंटेंट के साथ इंटरैक्ट करने की प्रेरणा मिलेगी
  • अगर आप पोस्ट को शेयर करते हैं, तो उस पोस्ट को कुल कितनी और बार शेयर किए जाने की संभावना है
  • अगर आप किसी पोस्ट को शेयर करते हैं, तो उस पोस्ट को मिलने वाले लाइक की अनुमानित संख्या
  • इस बात की कितनी संभावना है कि आप किसी ग्रुप पोस्ट की कम्युनिटी चैट में शामिल होंगे
  • आपने जिस पेज को फ़ेवरेट में शामिल किया है, उससे की जाने वाली पोस्ट को आपके द्वारा लाइक किए जाने और पोस्ट को देखने में समय बिताए जाने की कितनी संभावना है
  • इस बात की कितनी संभावना है कि आप किसी फ़ंडरेज़र की पोस्ट पर दान देंगे
  • इस बात की कितनी संभावना है कि आप किसी पोस्ट की रिपोर्ट करेंगे (किसी पोस्ट का डिस्ट्रिब्यूशन कम करने में इसका उपयोग किया जाता है)
  • इस बात की कितनी संभावना है कि आप किसी पोस्ट को मैसेज में भेजेंगे (अगर डेटा प्राइवेसी कानूनों में परमिशन है)
  • इस बात की कितनी संभावना है कि आप किसी क्रिएटर को सपोर्ट करने के लिए एक्शन लेंगे, जैसे स्टार भेजना
  • अगर किसी पोस्ट में वीडियो है, तो इस बात की कितनी संभावना है कि आप फ़ुल स्क्रीन व्यूअर में वीडियो देखेंगे
  • अगर आप पोस्ट में शामिल किसी url पर क्लिक करते हैं, तो आपके द्वारा वेब ब्राउज़र में समय बिताए जाने की कितनी संभावना है
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