在Facebook平台上，算法的核心使命是精准推送用户感兴趣的内容，从而延长用户停留时间，提升平台活跃度。Facebook官方明确表示，其目标是让用户既能看到关注对象的动态，也能发现新的人和思想。
Facebook用户动态里的内容主要分为三类：
- 连接内容：源自用户的好友、关注的页面、加入的群组以及喜爱的主页。
- 推荐内容：由算法筛选，将用户可能感兴趣的陌生账号或页面内容推送展示。
- 广告：基于定向投放策略展示，并非算法推荐逻辑。本文将重点剖析前两类内容的算法排名规则。
Facebook算法如何对连接内容进行排名
当用户是你的好友（针对个人账号），或者关注了你的Facebook页面（针对企业和创作者），你的内容就有机会作为连接内容出现在他们的主页动态中，具体排名流程如下：
1. 筛选可用帖子
算法首先会检索所有可能展示在用户动态里的内容，涵盖好友分享、关注页面和群组发布的信息。此环节，违反Facebook社区标准的内容会被直接剔除。
2. 分析排名信号
算法通过分析大量“信号”判断内容相关性，这些信号既关联用户行为，也涉及帖子本身。例如：
- 观察用户近期浏览同类内容（如照片、视频）的频率，以及在动态页面停留时长。
- 考量帖子的互动数据，包括评论、点赞、表情反应数量，以及评论平均长度。
- 预测用户与发布者的互动可能性，依据是双方过往公开互动（评论、点赞）和私密互动（私信）情况。
对于Facebook故事，算法还会参考用户观看故事的频率、不同来源的观看数量、是否错过特定账号故事、故事中的多媒体数量，以及用户是否回复过相关故事等。
3. 做出个性化预测
算法依据上述信号，基于用户过往行为，预测其对特定内容的兴趣及互动可能性。比如，若用户频繁访问并分享某品牌页面内容，算法便会认定该用户为忠实粉丝，后续推送更多相关内容。再如，若用户常在下午浏览购物类品牌动态并积极互动，算法会将此作为信号，优先推送该时段的品牌内容。
4. 赋予相关性分数
完成分析后，算法为每条内容赋予“相关性分数”，分数越高，在动态中展示的位置越靠前。同时，为保持动态新鲜度，算法会打散同一创作者或页面的内容，避免集中刷屏。
当连接内容完成排名后，算法便开始将推荐内容融入用户动态。
Facebook算法如何排名推荐内容
推荐内容系统为品牌和创作者提供了零广告成本拓展新粉丝的机会，帮助目标受众发现公共内容。推荐内容的排名同样具有个性化特征，其排名流程与连接内容类似，但参考的信号维度有所不同。
算法会综合考量帖子类型（如照片、视频）、用户观看时长、是否点击“查看更多”类似内容、近30天内特定主题点赞频率，以及是否分享过相关账号内容等。针对Reels短视频，还会分析用户观看特定创作者视频数量、是否全屏观看、视频完播率、时长及标签主题等。
此外，Facebook对推荐内容设置了严格标准，分为两类：
社区标准：这是平台内容发布的基本准则，违反者将被直接删除，包括暴力、犯罪、自杀自残、儿童剥削、欺凌骚扰、垃圾信息、不真实行为、错误信息等。
推荐指南：即便内容不违反社区标准，若不符合推荐要求，也无法获得广泛推送。例如：
- 可能影响社区安全的内容，如涉及自残、性别暴露、推广监管产品等。
- 健康或金融领域的敏感低质量内容，像夸张疗效宣传、误导性投资广告。
- 用户普遍反感的内容，如点击诱饵、互动诱饵、过度营销活动。
- 来源不透明的内容，缺乏明确作者或发布信息的新闻。
- 虚假误导信息，如已被辟谣的假新闻、健康谣言。
9个打造成功Facebook内容的实用技巧
- 保持稳定发布节奏：规律发布内容有助于提升曝光，不必每日更新，但固定频率能有效促进互动。
- 创作高互动性内容：发布贴近受众、富有深度和诚意的内容，激发用户点赞、评论和分享。
- 积极开展双向互动：及时回复用户评论和私信，展现对用户的重视，增强互动粘性。
- 优先使用平台内内容：数据显示，含外部链接的帖子展示机会较低，减少外链使用可提升内容可见度。
- 重视视频内容创作：短视频尤其是Reels，依旧是内容增长的重要突破口。
- 善用用户生成内容：用户原创内容既能增强品牌可信度，又能吸引更多潜在受众。
- 引发深度话题讨论：发布具有讨论价值的内容，推动社群互动，提升用户参与感。
- 杜绝点击和互动诱饵：这类内容不仅降低曝光，还可能违反推荐规则，应避免使用。
- 严格遵守社区标准：确保内容符合平台规范，防止被删除或降低权重。