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在Facebook於昨日 (8/7)宣布將採用全新動態時報內容排序演算法，針對使用者可能感興趣內容比重予以提昇，即使未在發佈時間觀看內容，也能透過關連性提高比重讓使用者重新回顧。在今天 (8/8)活動中，負責此項計畫的Lars Backstrom透過視訊訪談簡單說明此項機制。

Facebook昨日針對動態時報採用全新排序演算法，將根據使用者與朋友間互動關聯度，將使用者可能感興趣內容比重予以提昇，即使在內容發佈時間未能觀看，日後也有較高比重能讓使用者"再次"看見。

根據Lars Backstrom表示，過去觀察多數使用者每日平均約瀏覽超過1500則內容，但其中可能僅會瀏覽感興趣的300則內容，但若因以時間排序呈現這些內容，則會讓整體被瀏覽度大幅減少。Facebook便曾針對熱門瀏覽動態內容比重予以提昇，此次則是將背後演算法予以調整，加重其中關聯程度比重，讓使用者能更直覺看見、回顧本身感興趣內容。

其實相似的機制，在過去Facebook中便曾經採用，主要藉由使用者與朋友互動比例，以及配合本身關注內容等加總約3萬種互動可能組合，例如與朋友之間的按讚、留言，或者針對特定內容頁面追蹤或檢舉等，讓使用者可能較感興趣內容顯示比重往前提昇。

此次則是針對其中演算方式重新調整，根據近期在7月間針對7000名使用者於一週內使用情形作統計，發現與朋友間的按讚、留言、內容分享比例增加5%，至於動態時報內容關鍵比例也從原本57%提昇至70。此外，來自粉絲頁面的按讚比例、留言次數等也約提昇8%。

而根據Lars Backstrom說法，此次更新主要希望能讓有趣內容能使更多人閱讀、分享，進而提昇使用者在Facebook的使用體驗，以及整體黏著度。但接下來是否也會針對企業端投入此項機制應用，以及對於此項機制是否能讓廣告內容曝光比例提昇，目前則暫時沒有此方面訊息透露。