Facebook 承担了美国成年网民中 79% 用户每日阅读推荐的工作，并且会在全球合计 18 亿人个人首页上推送它认为最合适的信息。但是，即使算法的判断条件成千上万，最主要的决定条件还是以下 4 个主要元素：

谁发布的：内容发布者是否为用户经常关注的；

发布时间：基本是越新发布的排越前，但如果用户较长时间没登录，也可能会推荐比较旧，但却在其他方面“得分”很高的信息；

内容类型：用户平时最喜欢看哪类型内容，是好友发布的状态？或是视频？还是新闻信息？

好友互动程度：用户的好友是否有参与讨论？是否有点赞？

　　除此以外，如果有大量好友或页面针对同一信息进行转发，同样也会得到排名的提升。

直播，Facebook 邀请用户一起打击“标题党”" src="http://www.wzatv.cc/atv/uploads/allimg/161207/0349593455_0.jpeg" />

　　（图片来自 TechCrunch）

　　以上是 Facebook 针对用户的行为数据进行判断的逻辑，同时，它也为用户提供了一个主动反馈内容偏好的机制。通过点击内容右上角的小箭头，用户可以：

隐藏该信息，并告知以后少些推荐这类信息；

停止关注这个信息的发布者；

保存收藏信息，并告知以后多推荐同类信息；

启动通知，在作者有相关新信息时通知用户。

　　（图片来自 TechCrunch）

　　当然，除此以外，推荐算法考虑的因素还有非常多，TechCrunch 在讨论这个主题的文章末尾进行了持续更新部分，同步增加并介绍 Facebook 公布的新排序因素。

　　在这个一片影响排序的元素海洋中，无法厘清的是各个因素在实际操作中影响程度的比重和计算方式，这是最关键的，同时也是 Facebook 一直在不断调整的。

　　无可否认的是，Facebook 已经从最开始那个旨在交友的社交平台成长为在社会上影响力极大的传播平台，它可是直接决定了全球十多亿人每天在看什么信息，所需要承担的责任也是不言而喻的。因此，也难怪全球都在逼着小扎主动背起责任（guo），直播，要行动起来。

　　因此，这次向用户发起的打击“标题党”的小问卷，虽然看似无痛无痒，但也是 Facebook 在行动的表现。虽然如此，Facebook 还是要尽快找到更多可以“戳到痛点”的方法啊。

　　题图来自 SEOPressor

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