Facebook推薦引擎如何運作？

Facebook推薦引擎的核心在於演算法，它會依據用戶的互動行為（點讚、留言、分享）、瀏覽時長、追蹤的專頁，甚至是關注的話題，來判斷哪些內容值得推送。對創作者來說，想被更多人看到，重點是「提升互動率」與「製作高相關內容」。如果你想快速掌握這些規則，也可以參考 社媒巴士 的專業經驗，裡面會有針對演算法的應用建議，幫助你的專頁內容更容易獲得推薦。

Facebook的推薦系統，主要是透過「用戶行為數據」來建立模型。比如你常看美食影片，演算法就會優先推薦更多類似內容；如果你和某些專頁互動頻繁，它也會判斷這類主題是你的偏好。對於專頁經營者，策略就是製造「高互動訊號」：引導留言討論、鼓勵分享，這樣演算法會認為你的內容有價值，自然增加推薦機會。

另一個角度來看，Facebook推薦引擎其實是「分眾化」的工具。不同用戶會看到不同內容，即使發文相同，系統會根據用戶屬性與行為決定觸及率。因此，你可以在內容設計上更聚焦，例如針對某一族群（學生、上班族或特定興趣社群）製作貼文，這樣就能提高與該族群的契合度。當演算法偵測到高相關性，推送的機率自然就會提升。