Meta 官方透過發布 22 張系統卡（System Cards），解密 Facebook（FB）與 Instagram（IG）推薦內容的演算法邏輯，主要分為 收集素材、利用訊號（或預測分析） 及 排序 三階段，目的是提升內容相關性與使用者價值。
收集素材階段
系統首先篩選符合 公司品質與誠信規則 的公開內容作為庫存，例如照片、Reels、貼文、Stories、搜尋結果（話題標籤、地點、主頁、音訊等），過濾掉違規或不相關項目，產生約 10-100 至 200 個候選內容。
利用訊號與預測階段
AI 系統綜合 輸入訊號 進行分析，包括：
- 使用者過去互動行為（如觀看時長、點讚、分享）。
- 內容與使用者興趣匹配度（如相似 Reels 或關心主題）。
- 其他因素：內容時長、相似度、預測使用者認為有價值的內容。 系統執行簡易模型，預測並保留最相關項目，移除其餘。
排序階段
為候選內容計算 相關度分數，按分數高低排序，將預測 更高價值 的內容置頂顯示於動態消息（Feed）、Explore 頁面、Reels 或搜尋結果。例如 IG Explore 會優先推送使用者更感興趣的項目。
額外機制與更新
- 使用者控制：測試中可標記「感興趣」或「不感興趣」，調整推薦；FB 強化「顯示更多/更少」功能。
- 多平台整合：IG 演算法考慮 FB、Threads 等表現，優異內容獲全域加成。
- 廣告相關：Andromeda 系統升級排名，強調相關性、學習速度及多目標優化（如曝光與轉換平衡），但非核心推薦邏輯。
Meta 強調透明度，更多細節可查 Meta 透明中心，未來將開放資料庫與 API 供研究。 這些邏輯適用 FB/IG 多功能，如新聞推播、好友建議、社團排序，但具體模型未全公開。
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