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Erneutes Algorithmus-Update: Facebook rollt weitere Maßnahmen gegen Clickbaiting aus

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Die Anziehungskraft bleibt gewaltig: Auf Facebook loggen sich im Monat mehr als zwei Milliarden Nutzer ein

Facebook konkretisiert seine neuen Maßnahmen gegen Clickbaiting und rollt bisher erprobte Algorithmen weiter aus. So soll eine Software, die Clickbaiting erkennen will, nicht mehr nur englischsprachige Inhalte analysieren, sondern auch andere Sprachen verarbeiten. Ziel des Netzwerkes ist es enttäuschende Inhalte mit reißerischen Inhalten zu unterbinden, um die User Experience zu erhöhen.

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Um Clickbaiting besser erkennen zu können, bringen Facebooks Entwickler drei zusätzliche Updates auf den Weg. So will Facebook zukünftig nicht nur verdächtige Seiten im allgemeinen beobachten, sondern gezielt einzelne Postings auf reißerische Inhalte überprüfen. Funktionieren soll das mit einem Algorithmus, der – so der Plan – über einen längeren Zeitraum gelernt hat, wie Clickbaiting funktioniert und nun untersuchen kann, ob der Artikel hält, was seine Headline verspricht.

Im dritten Schritt will Facebook seine Maßnahmen nun ausweiten und nicht mehr nur englischsprachige Inhalte untersuchen, sondern auch Artikel in anderen Sprachen. In welchen das in absehbarer Zeit sein wird, hat das Unternehmen nicht bekannt gegeben.

Werden Inhalte als Clickbaiting identifiziert, wird der Betreiber der Facebook-Seite abgestraft, in dem seine Postings eine geringere Sichtbarkeit bekommen. Sie werden im Newsfeed also nicht ignoriert, aber definitiv weiter unten angezeigt.

Das Vorgehen der Social-Media-Plattform dürfte in Deutschland vor allem Plattformen wie Heftig.co treffen, die Clickbaiting perfektioniert haben.

Das aktuelle Maßnahmenpaket ist mittlerweile das dritte in zwei Jahren. Im August kündetet Facebook an, seinen Algorithmus zu starten. Zuvor hatte das Unternehmen bereits versucht, Clickbaiting-Inhalte über Lese- und Verweildauer zu identifizieren. Machte ein Nutzer einen Artikel kurze Zeit nach dem Aufruf wieder zu, wertete Facebook dies als Produktenttäuschung.

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