MetaがFacebookフィードの哲学を再考

現在Metaと呼ばれる企業を支える大ヒットアプリ、Facebookアプリは、巨大企業の病棟に閉じ込められている。Feedは依然として同社の最も人気のある製品だが、ユーザーベースの成長は停滞しており、強力なライバルであるTikTokのユーザー数とは対照的だ。これを受けてMetaの幹部は7月、Facebookの象徴的なホームページを刷新した。以前リークされたメモによると、彼らの意図はFeedを、主に友人からの投稿のリストから、どこからでもアクセスできる「関連性のないコンテンツ」を発見できる「エンジン」へと変革することだった。TikTokの核心である中毒性のあるFeedによく似ている。

Facebookは昨日、主力アプリであるBlue Appのさらなる変更を発表しました。これは、Facebookが検索エンジンのアルゴリズムを洗練させるための手段と思われます。ユーザーは、特定の種類の投稿の表示回数を増やしたいか減らしたいかをFacebookに伝えることができるようになります。このフィードバックに基づいて、その種類の投稿のランキングスコアが一時的に上昇または下降します。2つ目のカスタマイズオプションでは、友人や家族、グループ、著名人からの投稿をそれぞれどの程度表示したいかを指定できます。この機能は「フィード設定」というページからアクセスできますが、このページを見つけるのはそれほど難しくありません。

ザッカーバーグ氏が私的なノートにフィード機能の可能性を概説した瞬間から、長年フィードの進化を追ってきた私は、この理念の転換、つまり今もなお30億人が閲覧するコンテンツに影響を与えるであろう変化に興味を抱きました。そこで、Facebookで12年間勤務し、現在はFacebookの責任者を務めるトム・アリソン氏と話をしました。（彼はFacebookでの在任期間の前半をグロースチームで過ごし、悪名高い「知り合いかも」機能の開発に携わりました。）会話は、長さと分かりやすさを考慮して編集されています。

Steven Levy: Feed にこのような変更を加える理由を教えてください。

トム・アリソン：これは、フィードやFacebookで表示されるコンテンツをユーザーが主体的にコントロールできる新しい方法です。まず1つ目は、「もっと見る、もっと見る」と呼んでいる機能です。フィード内の特定の投稿に対して、フィードバックを送信できる機能を提供しています。このタイプのコンテンツをもっと見たいですか、それとももっと見たくないですか？これまでも、特定のユーザーを非表示にしたり、ブロックしたり、お気に入りに追加したりすることはできました。しかし、これらは非常に重要で、長期的なアクションです。「もっと見る、もっと見る」機能は、今後30日間または60日間適用されます。「いいね！」やコメント、そしてユーザーに合わせてコンテンツをパーソナライズする様々な方法も引き続き検討していきます。今回の変更により、ユーザーは「このタイプのコンテンツをもっと見たい、それとももっと見たくない」という要望を、非常に直接的に私たちに伝えることができるようになります。私たちは「ディスカバリーエンジン」と呼んでいるものを構築していますが、これは、ユーザーがFacebookのエクスペリエンスに何を求めているかを私たちに伝えてもらうための方法の一つです。

Discovery Engine とは実際何なのか説明していただけますか?

ディスカバリーエンジンはFacebookのホーム画面です。友達のストーリー、クリエイターやフォローしている友達のリール動画が表示されます。おすすめコンテンツと、繋がっている人のコンテンツの両方が表示されます。Facebookは、他の人と共通点を発見できる場所であるという考えに基づいています。

Facebook に何かをもっと見たい、またはもっと見たくないと伝える場合、それはたとえば政治を見たくないと伝えていることになるのでしょうか?

現時点では、この機能は主にコンテンツの作成者に基づいて機能します。しかし、他のシグナルも考慮し、「スティーブン、トムのコンテンツをもっと見たいのか、それともニューヨーク・ヤンキースに関するコンテンツをもっと見たいのか？」と尋ねられるような方法を検討しています。

発表されたもう一つの機能は、ユーザーが友人や家族にもっと多くのコンテンツをリクエストできるというものです。これは、 7月の発表で ホームフィードに会ったことのない人々のあらゆるコンテンツが表示された件の修正なのでしょうか。ディスカバリーエンジンは、Facebookが当初ソーシャルグラフ内の人々に焦点を当てていたこととは一線を画しているのではないでしょうか。

Facebookの根幹は依然として友人や家族です。私たちの検索エンジンにはいくつかの要素が関わっています。一つは、既に知り合いの人とどのように繋がるかということです。もう一つは、あなたが知り合いになりそうな人とどのように繋がるかということです。

かつて「People You May Know 」という製品に携わっていたそうですね。今はMetaが、たとえ会うことがなくても、私が知っておくべき人々について教えてくれます 。これは大きな違いですね。

これは、特に若い世代の方々から本当に期待されていることです。人々はFacebookなどのソーシャルメディアアプリを使って、自分の興味をもっと探求したいと考えています。私はFacebookの料理グループに参加することにしました。例えば、ベイエリアの新しいレストランをみんなで共有している素晴らしいグループなどです。とても気に入っています。しかし今、Facebookは「素晴らしい料理クリエイターがいるよ」と伝えることも学習し始めており、私が特にバーベキューに興味を持っていることを学習しました。素晴らしいクリエイターのコンテンツが表示され、料理へのインスピレーションが湧き、フォローするように促されています。

若者についてお話されていますが、Facebookは長年この層を失っており、若者の利用者は非常に少ない、あるいは少なくとも多くの人が使っていないと主張しています。フィードをこの層に特化したものに変更して以来、若者のFacebook利用は増加しましたか？

ここで言う「若者」とは、18歳から29歳までの若者を指します。リール機能、おすすめ機能、フィード機能に加えてストーリーやメッセージ機能への共有を容易にする機能など、若者をターゲットにした製品開発に注力し始めました。こうした取り組みはすべて、若者のニーズに関する調査研究から着想を得ています。まだやるべきことはたくさんありますが、これまでの成果には非常に楽観的です。

皮肉な見方をすれば、若者はFacebookではなくTikTokに行くのは、人との繋がりを作るためではなく、ただ楽しむためだということです。あなたもそれを見逃したくないはずです。

人々は依然として友人とシェアしたいという気持ちはありますが、ストーリーズのような、24時間限定でストーリーが残るエフェメラルなサービスを使う人が増えています。また、メッセージ機能を使って友人と共有したいという人も増えています。メッセージ機能を使えば、少数の友人とより親密な会話をすることができます。

しかし、このようなブロードキャスト投稿（知り合いではなく、潜在的な大勢に向けた投稿）であっても、人々や友人は生活のあらゆる事柄でつながりますよね？人々は新しいテレビ番組や曲について話したり、Wordleで遊んだりしています。私たちはフィードで一緒にそれについて話しています。そして、ますます、それが推薦という文脈で起こるようになるかもしれません。先日、バンジョーを使ったテクノミュージックを作っているバンドを推薦されました。妻と私はそのジャンルの音楽がとても好きなので、メッセージで彼女にシェアしました。それは、私がFacebookで知らない人から受けた推薦に基づいた、彼女にとって非常に意味のあるつながりでした。

私たちは引き続き、あなたと友人や大切な人たちを繋いでいきますが、これらのコンテンツから得られるインスピレーションの多くは、あなたと友人との会話のきっかけとなることがますます増えていくと思います。会話のきっかけは、必ずしもあなたのネットワーク内の他の友人である必要はありません。

数年前と比べて、現在、人々は Feed にどれくらいの時間を費やしているのでしょうか?

一概には言えませんが、大まかに言えば、Facebookで友達のコンテンツを見た人は、フィードで見るのと同じくらいストーリーでもそれを目にする傾向があります。そのため、ストーリーへのアクセスを容易にし、クリエイティブツールへの投資を強化するだけでなく、ストーリーのコンテンツをフィードに統合し、見逃さないようにする取り組みも開始しました。また、Facebookで過ごす時間の半分以上が動画に費やされています。リール動画をフィードやおすすめ機能に追加していますが、長編動画やライブ動画も引き続き提供していきます。

おすすめ機能については何度も言及されていますね。Facebookは過去に、ユーザーを 危険な罠に陥れるようなものをおすすめしたとして非難されました。どのようにしてユーザーをそのような状況から守っているのですか？

私たちは長年にわたり、あらゆる活動に誠実さを組み込んできました。Facebookでは、何が許され、何が許されないかを規定するコミュニティスタンダードを設けています。また、推奨ガイドラインも公開しています。これはコミュニティスタンダードよりもさらに高い基準です。さらに、推奨機能とAIシステムについては、安全性を確保するために、非常に綿密な研究を重ねています。