ميتا توضح كيفية التحكم في خوارزميات فيسبوك وإنستغرام وتخصيص المحتوى

الإجابة السريعة: نشرت Meta في 11 نوفمبر 2026 شرحًا تقنيًا يوضح كيف تعمل أداة Your Algorithm في فيسبوك، وكيف تؤثر تفضيلات المستخدم المكتوبة على توصيات Feed وReels. تعرض الأداة قائمة بالموضوعات التي يستنتج النظام أنها تهم المستخدم، وتتيح إضافة اهتمامات جديدة أو تقليل موضوعات أخرى. وتستخدم الشركة نماذج لغوية كبيرة لفهم هذه التفضيلات والتحقق منها، ثم تمريرها إلى مراحل البحث والترتيب وعرض المحتوى. وتوضح هذه الخطوة كيف تحاول خوارزميات فيسبوك الاستفادة من وصف المستخدم بدل الاعتماد على المشاهدة وحدها.

تسعى ميتا إلى منح المستخدم دورًا أكثر مباشرة في تحديد ما يظهر أمامه، بدل الاعتماد على الإعجابات والتعليقات ومدة المشاهدة وحدها لاستنتاج اهتماماته. وفي الشرح الذي نشرته الشركة عبر مدونتها الهندسية، كشفت تفاصيل عن كيفية تحويل الكلمات التي يكتبها المستخدم إلى إشارات تستخدمها أنظمة التوصية، وكيف تحاول جعل التغييرات تظهر بسرعة دون أن تسمح لموضوع واحد بالاستحواذ على الخلاصة. وتعني هذه الآلية أن خوارزميات فيسبوك لا تتعامل مع التفضيل باعتباره أمرًا منفصلًا عن بقية إشارات الترتيب.

يركز التوضيح الجديد على أداة Your Algorithm في فيسبوك، وتحديدًا موجز المنشورات Feed ومقاطع Reels. أما إنستغرام فلديه أدواته الخاصة لإدارة المحتوى المقترح، لكن لا يعني هذا الإعلان أن الواجهة نفسها أو آلية العمل ذاتها انتقلت إليه. وتوضح التفاصيل الجديدة كيف تتطور خوارزميات فيسبوك، مع منح المستخدم مساحة أوسع لتصحيح ما يستنتجه النظام عن اهتماماته. لتجمع بين سلوك المستخدم الفعلي وما يصرح به مباشرة عن اهتماماته. وتظل خوارزميات فيسبوك بحاجة إلى موازنة الاهتمامات الجديدة مع تنوع المحتوى المتاح.

ما أداة Your Algorithm؟

تقدم الأداة صفحة واحدة تعرض تصور فيسبوك عن الموضوعات التي تهم المستخدم. في أعلى الصفحة يظهر ملخص قصير للنشاط الحديث بعنوان Lately Summary، وتحته قائمتان: Interested In للموضوعات التي يرغب الشخص في رؤيتها، وNot Interested In للموضوعات التي يريد تقليل ظهورها. وتُملأ القائمة الأولى مبدئيًا باهتمامات استنتجها النظام من نشاط الحساب السابق، بينما تشمل الثانية موضوعات سبق أن أخفاها المستخدم أو أبدى عدم اهتمامه بها. وتشرح Meta أن خوارزميات فيسبوك تطبق التفضيلات عبر أكثر من مرحلة من مراحل التوصية.

يمكن للمستخدم إضافة اهتمام جديد باستخدام اللغة الطبيعية، أو نقل موضوع من قائمة إلى أخرى، أو إزالة موضوع لم يعد يعبر عن تفضيلاته. وتطبق التغييرات على Feed وReels، ثم تتطور التوصيات أكثر مع تفاعل المستخدم مع المنشورات اللاحقة. ووكانت Meta قد قدمت الأداة أولًا في إعلانها الرسمي عن Your Algorithm في فيسبوك. وفق إعلان Meta الأول، يمكن الوصول إلى Your Algorithm من قائمة النقاط الثلاث المرتبطة بالمنشور، كما قد تظهر أسئلة متابعة بعد اختيار «مهتم» أو «غير مهتم» لتوضيح سبب التفضيل. وهذا يمنح المستخدم مدخلًا أوضح للتأثير في خوارزميات فيسبوك دون إيقاف نظام الاقتراحات.

بهذا لا يقتصر التحكم على إخفاء منشور بعينه أو إلغاء متابعة صفحة؛ بل يستطيع المستخدم وصف فئة من المحتوى يرغب في رؤيتها أكثر أو أقل. ويمكن قراءة الشرح الهندسي الرسمي من Meta عن Your Algorithm لمعرفة تفاصيل بنية النظام. وتقول Meta إن هذا النوع من التعليمات يمنح النظام سياقًا أوضح، ويجعل توجيه خوارزميات فيسبوك أقل اعتمادًا على الإشارات الضمنية وحدها. مما يمكن استنتاجه من نقرة إعجاب واحدة، وهو ما يغير طريقة تفاعل المستخدم مع خوارزميات فيسبوك دون إلغاء دور التوصيات الآلية. وتعتمد النتيجة النهائية على كيفية دمج خوارزميات فيسبوك للتفضيلات الصريحة مع سلوك الحساب اللاحق.

كيف يفهم الذكاء الاصطناعي تفضيلات المستخدم؟

تشرح Meta أن النظام يمر بأربع مراحل مترابطة: إنشاء ملف الاهتمامات، وإدارة التفضيلات والتحقق منها، وترتيب المحتوى، ثم تحسين طريقة توصيل التوصيات إلى التطبيق. وتستخدم الشركة نماذج لغوية كبيرة في أكثر من مرحلة، وهو ما يضيف طبقة لفهم اللغة إلى عمل خوارزميات فيسبوك المعتادة. لكنها لا تجعل نموذجًا واحدًا مسؤولًا عن اختيار كل منشور يظهر للمستخدم.

في البداية، يحول نموذج لغوي إشارات النشاط التي يجمعها فيسبوك إلى أسماء موضوعات واضحة يمكن للمستخدم مراجعتها. وعندما يضيف الشخص اهتمامًا أو ينقله بين القائمتين، يتحقق النموذج من أن العبارة تمثل موضوعًا متماسكًا، ويكتشف التكرارات، ويربطها بتسمية منظمة. بعد ذلك تُضاف معلومات يحتاج إليها نظام الترتيب، مثل التمثيل الدلالي والكلمات المرتبطة بالبحث، ثم تحفظ التفضيلات في مصدر مشترك تقرأ منه أنظمة Feed وReels.

وتؤكد Meta أن التحقق لا يعتمد على النموذج اللغوي وحده؛ إذ توجد مكونات إضافية لفحوص النزاهة والسلامة. كما تستخدم نماذج لغوية في نهاية عملية الترتيب لمراجعة النتائج واستبعاد بعض المواد التي تبدو مرتبطة بموضوع وضعه المستخدم في قائمة عدم الاهتمام. وتساعد هذه البنية خوارزميات فيسبوك على فهم صياغات المستخدمين، وتوحيد أثرها عبر موجز المنشورات ومقاطع الفيديو القصيرة. مع الاحتفاظ بإشارات التفاعل السابقة التي تظل جزءًا من عملية التوصية.

ماذا يحدث عندما تضيف اهتمامًا جديدًا؟

لا تريد Meta أن يضيف المستخدم موضوعًا جديدًا ثم ينتظر أيامًا حتى يلاحظ أي اختلاف. لذلك تمنح الاهتمام الجديد وزنًا إضافيًا لفترة محدودة، حتى يحصل على فرصة للظهور في التوصيات. وبعد ذلك يبدأ النظام في تقييمه وفق تفاعل الشخص مع المحتوى المرتبط به، مثلما يفعل مع الاهتمامات الأخرى التي يتابعها.

وللعثور على محتوى مناسب، لا يعتمد النظام على طريقة بحث واحدة. توضح الشركة أن كل اهتمام جديد يستفيد من أربعة مصادر للاسترجاع؛ اثنان يبحثان مباشرة عن المحتوى والموضوعات القريبة، بينما يوسع الآخران النتائج بالاستفادة من العلاقات بين عناصر المحتوى والتشابه بينها. وبعد فحص الصلة، يمكن رفع ترتيب المواد المناسبة في مرحلة متأخرة حتى تنافس المحتوى الذي يظهر عادة في الخلاصة.

لكن رفع وزن موضوع جديد لا يعني إغراق المستخدم به. تقول Meta إن النظام يوزع الظهور على الاهتمامات المختلفة، ويضع حدًا لمساهمة كل اهتمام خلال اليوم، كما يتعامل مع اهتمام واحد في كل طلب استرجاع حتى تحصل الموضوعات المتعددة على فرصتها. وهذا يفسر أن طلب مشاهدة المزيد من موضوع ما يزيد فرص ظهوره، ويمنح خوارزميات فيسبوك إشارة صريحة إلى الاهتمام الجديد. لكنه لا يجعل الخلاصة مخصصة له وحده.

كيف يقلل فيسبوك الموضوعات التي لا يريد المستخدم رؤيتها؟

تقول Meta إن قائمة Not Interested In تؤثر في أكثر من مرحلة من مراحل التوصية. إذ يقارن النظام معنى الموضوعات المستبعدة بالمحتوى المرشح، ويزيل العناصر شديدة القرب منها أو يخفض ترتيب المواد المشابهة. وبعد الترتيب، يراجع نموذج لغوي متخصص القائمة النهائية بحثًا عن عناصر ربما لم تلتقطها المقارنة الدلالية الأولى.

وتتعامل الشركة أيضًا مع المحتوى الذي سبق ترتيبه وتخزينه مؤقتًا على الهاتف. فإذا أضاف المستخدم موضوعًا إلى قائمة عدم الاهتمام، يمكن للتطبيق الحصول على مجموعات الموضوعات المرتبطة به وحذف العناصر المطابقة من قائمة المحتوى المخزن قبل عرضها. وتقول Meta إن هذه الآلية تقلل الفاصل بين تعديل التفضيل وملاحظة أثره، بدل انتظار دورة التحديث العادية التالية.

وهناك طلبات لا ترتبط بموضوع محدد، مثل تقليل المحتوى المنشأ بالذكاء الاصطناعي أو المواد ذات الطابع الإيحائي. وتقول Meta إن هذه الطلبات ترتبط بإشارات مخصصة لخفض الترتيب، بدل معاملتها كموضوعات عادية. لذلك يمكن تقليل ظهور هذا النوع من المحتوى، لكن لا يوجد وعد بأن تختفي كل المنشورات المولدة بالذكاء الاصطناعي أو كل مادة قريبة من الوصف الذي كتبه المستخدم.

أما إذا طلب المستخدم تقليل محتوى منشئ بعينه، فتقول الشركة إن محتوى ذلك المنشئ يُستبعد مباشرة. وهذا يختلف عن تقليل موضوع واسع قد ينشره آلاف الحسابات؛ فبعض التفضيلات تحتاج إلى مطابقة دلالية وترتيب، بينما يمكن تطبيق طلبات أخرى على مستوى حساب محدد. وتوضح هذه الفروق أن خوارزميات فيسبوك تستخدم أكثر من آلية، حتى لا تتعامل مع كل طلب بالطريقة نفسها. بحسب طبيعة التوجيه الذي يقدمه الشخص.

هل تظهر التغييرات فورًا؟

تقول Meta إنها أضافت آليات لتسريع الاستجابة. فعندما يضيف المستخدم اهتمامًا، يرسل النظام طلب استرجاع إضافيًا خارج دورة التحديث المعتادة لجلب توصيات حديثة مرتبطة به. وعندما يضيف موضوعًا إلى قائمة عدم الاهتمام، تتدخل آلية إبطال التخزين المؤقت لإزالة العناصر التي سبق ترتيبها قبل التغيير.

مع ذلك، لا يعني هذا أن كل تعديل سيؤدي إلى تطابق فوري وكامل بين ما كتبه المستخدم وكل منشور يظهر بعده. فالموضوعات قد تكون واسعة أو متداخلة، كما أن المحتوى المتاح يتغير باستمرار، وتظل التفاعلات المستقبلية مؤثرة في ترتيب التوصيات. وتشير Meta إلى أن تحسين فهم العبارات الغامضة يظل تحديًا أمام خوارزميات فيسبوك، خصوصًا عندما تحمل الكلمات أكثر من معنى. وجعل النتائج أكثر دقة ما زال مجالًا للتطوير.

هل تشمل التغييرات إنستغرام أيضًا؟

من المهم التمييز بين أدوات التخصيص المختلفة داخل تطبيقات Meta. فالشرح التقني المنشور في نوفمبر يتناول Your Algorithm على فيسبوك، ويحدد Feed وReels داخل فيسبوك باعتبارهما المكانين اللذين تطبق عليهما القوائم المشتركة. أما إنستغرام فيوفر إعدادات وأدوات مستقلة لإدارة المحتوى المقترح، ولا يقدم هذا الشرح دليلًا على انتقال صفحة Your Algorithm نفسها إليه بالطريقة ذاتها.

ومع ذلك، فإن اتجاه الشركة نحو زيادة الشفافية والتحكم في التوصيات لا يقتصر على تطبيق واحد. فقد سبق أن شرحت Meta كيف تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي لترتيب المحتوى على Facebook وInstagram، وأوضحت الأدوات التي يمكن للمستخدمين الاستعانة بها لتخصيص ما يشاهدونه. ويمكن الرجوع إلى الشرح الرسمي من Meta حول ترتيب المحتوى على فيسبوك وإنستغرام لفهم الخلفية الأوسع لهذه الأنظمة.

كيف تستخدم الأداة عندما تظهر في حسابك؟

إذا كانت Your Algorithm متاحة لحسابك، ابدأ بمراجعة الموضوعات التي أضافها فيسبوك تلقائيًا، ثم عدّلها لتناسب اهتماماتك الحالية. ومن الأفضل استخدام عبارات واضحة ومحددة بدل كلمات عامة قد تشير إلى أنواع كثيرة من المحتوى.

• افتح قائمة النقاط الثلاث المرتبطة بمنشور أو مقطع Reels وابحث عن Your Algorithm إذا ظهر الخيار.
• راجع قائمة Interested In واحذف الموضوعات التي لم تعد تهمك.
• أضف اهتمامات جديدة بصياغة محددة توضح نوع المحتوى الذي تريد متابعته.
• استخدم Not Interested In لتقليل الموضوعات التي لا ترغب في ظهورها.
• أجب عن أسئلة المتابعة بعد اختيار «مهتم» أو «غير مهتم» عندما تظهر لك.
• راقب النتائج وعدّل تفضيلاتك إذا لم تعكس التوصيات ما تريده.

ولا ينبغي الخلط بين أدوات التوصية وإعدادات الخصوصية؛ فتوجيه خوارزميات فيسبوك لا يغير من يستطيع رؤية منشوراتك. أو التحكم في الإعلانات؛ فتعديل ما يقترحه فيسبوك لا يغير من يستطيع رؤية منشوراتك، ولا يعني إيقاف الإعلانات. كما أن عدم ظهور الخيار على حسابك لا يثبت وجود خلل، فقد يختلف توفر الميزات بحسب مرحلة الطرح والحساب والمنطقة.

سبق أن تناولنا على سوالف تحديثات محرك توصيات Facebook Reels، كما يمكن قراءة مقال التحكم في خوارزمية فيسبوك: 7 تغييرات مهمة في 2026 لمعرفة سياق الإعلان الأول عن أداة Your Algorithm.

وتبقى فاعلية خوارزميات فيسبوك مرتبطة بمدى احترامها لتفضيلات المستخدم مع الحفاظ على تنوع المحتوى. تمنح التحديثات المستخدم وسيلة أوضح للتعبير عن اهتماماته، لكنها لا تلغي التوصيات الآلية أو إشارات الاستخدام. والفرق الأساسي أن Meta أصبحت تتيح إدخال التفضيلات مباشرة، ثم تستخدم النماذج اللغوية وآليات الاسترجاع والترتيب لتطبيقها بدرجات مختلفة. وسيعتمد نجاح خوارزميات فيسبوك في تحسين الخلاصة على مدى دقة فهم ما يكتبه المستخدم واستجابة المحتوى الفعلي لهذه التعليمات، لا على وجود صفحة إعدادات جديدة فقط.

لا يسمح بنقل هذا المحتوى من سوالف دون الاشارة برابط مباشر

استضافة مجانية