Facebook推出演算法自訂功能，讓用戶調整內容推薦

Facebook將讓用戶對動態消息與Reels中的推薦內容施加更多影響。Meta宣布推出由人工智慧驅動的Your Algorithm功能，用戶可以直接向平台表達自己希望更常看到或更少看到的主題與內容類型。

以自然語言說明內容偏好

Meta表示，用戶可以用自己的話描述偏好，而不必完全依賴推薦系統自動蒐集的訊號。公司將這項功能定位為讓推薦結果更貼近個人興趣的工具，也讓用戶能更明確地介入平台對貼文的選擇與排序。

這項功能先前已在Instagram推出，現在延伸至Facebook。在Facebook上，它將涵蓋Feed與Reels，這兩個區域中有大量內容由自動排序和推薦系統決定。Meta稱，用戶修改偏好後，推薦結果將即時反映這些調整。

所謂「即時」回應是Meta的說法，而非來源提供的獨立成效評估。兩篇報導都指出，Meta稱系統可在同一次使用期間適應用戶更新後的偏好，也就是在用戶表示當下更在意或較不在意哪些內容後，改變後續推薦。

三點選單提供直接入口

用戶可以從單篇貼文的三點選單進入新功能。在該選單中，用戶能開啟Your Algorithm，也可以選擇「感興趣」或「不感興趣」，藉此表明某類內容是否符合自己的偏好。

Meta也表示，「感興趣」與「不感興趣」按鈕可能直接出現在貼文下方。除了簡單的正向或負向選擇外，平台可能提出後續問題，以更詳細了解用戶喜歡或不喜歡的原因。公司稱，這些補充回饋有助於進一步改善推薦。

從使用方式來看，這項變化為傳統推薦機制增加了更直接的回饋管道。過去，平台主要會從互動、脈絡及其他使用訊號推測興趣；Meta並未表示新工具會完全取代自動推薦，而是將它描述為用戶能以明確指令影響自動系統的一種方式。

• 在單篇貼文中開啟三點選單；
• 進入Your Algorithm，或選擇「感興趣」；
• 選擇「不感興趣」，以減少類似內容；
• 用自然語言說明想多看或少看的主題。

Meta稱將更多採用大型語言模型

這項更新屬於Meta所稱的一組「由AI驅動」的Facebook個人化工具。該公司也表示，內容排序系統將更多使用大型語言模型，也就是LLM。Meta認為，這類模型能理解自然語言中表達的興趣、脈絡和意圖。

這項技術描述屬於企業主張。現有來源沒有揭露模型運作的技術細節，也沒有提供新推薦機制準確度的數據。報導同樣沒有說明，用戶寫下的指令在多大程度上會優先於平台用於內容排序的其他訊號。

Meta公布的方向，讓Facebook更接近允許用戶根據明確興趣調整推薦結果的串流服務。公司所強調的差異在於，用戶可以用日常語言與決定部分內容呈現方式的演算法互動，而不是把選擇完全交給平台的自動推測。

與其他Meta應用程式的功能銜接

Your Algorithm先前已在Instagram推出。根據報導，該功能先在2025年12月用於Reels，之後於今年6月擴展至Feed和Explore的個人化選項。Facebook此次上線，代表Meta正把類似的偏好控制方式延伸到更多應用程式場景。

Threads也已推出名為Dear Algo的相關功能，用戶可藉此影響收到推薦的內容。多項產品出現相近介面，顯示Meta正在擴大蒐集用戶明確偏好指令的方法，不過各應用程式仍有各自的內容空間和推薦系統。

目前公布的資訊並不代表自動推薦會被取消，也不表示用戶將完全控制Feed和Reels中出現的一切內容。能確認的事實是，Meta宣布提供一項新增及管理主題偏好的選項；該功能的實際效果，仍取決於平台如何處理並採用用戶回饋。

對台灣組織的實際意義

對面向繁體中文使用者、並透過Facebook發布內容的企業、媒體或組織而言，這項變化可能使主題表達是否清楚、是否容易被用戶主動選擇變得更重要。來源沒有提及任何台灣本地的新規則，也沒有承諾內容觸及成效。但若用戶普遍使用Your Algorithm調整偏好，明確表達的興趣與Facebook內容分發之間的關係可能更值得關注。