Informationen zum Ranking bei Search und im Horizon-Feed
Datum der letzten Überarbeitung: 1. September 2024
Mit Meta Horizon Search können Nutzer im Europäischen Wirtschaftsraum (die „Nutzer“ und jeder einzeln ein „Nutzer“) u. a. neue Apps, Spiele, soziale Kontakte, Events und Erlebnisse (zusammen die „Inhalte“) anhand von Suchbegriffen, die von einem Nutzer im Headset oder in der mobilen App eingegeben wurden, entdecken („Search“). Horizon-Feed ist eine Funktion in der mobilen Meta Horizon-App und den Meta Quest-Headsets, die den Nutzern unter anderem neue Inhalte vorschlägt („Horizon-Feed“). Bestimmte Spiele und Apps, die Meta und seine Studios für Quest entwickeln, haben ähnliche Funktionen, um Inhalte innerhalb der App oder des Spiels vorzuschlagen.
Wir möchten, dass die Inhalte, die Nutzer auf Search, im Horizon-Feed und in den Apps sehen, möglichst interessant und nützlich für sie sind. Bei der Entscheidung, welche Inhalte wir Nutzern zeigen, können wir unter anderem folgende Signale priorisieren:
- Suchvorgänge von Nutzern: Wenn ein Nutzer eine Suche auf Search durchführt, ist es unser Ziel, dass die ausgegebenen Inhalte direkte Relevanz für die vom Nutzer ausgewählten Begriffe, Optionen und Filter haben. Ein Nutzer könnte zum Beispiel nach „Sport“-Apps suchen, die in eine bestimmte Rating-, Genre-, Spielmodus-, Bewegungsmodus-, App- oder Verkaufskategorie fallen.
- Interaktionen: Wir stützen uns auf Signale im Zusammenhang mit den Browsing-Aktivitäten der Nutzer im Meta Horizon Store, in der mobilen Meta Horizon-App und den Meta Quest-Headsets. Beispielsweise schlagen wir dir Inhalte oder Personen vor, die auf deinen früheren Suchen oder Käufen im Meta Horizon Store basieren, oder wir empfehlen dir Inhalte in der App, die auf deinen Präferenzen innerhalb der App basieren.
- Demografische Angaben zum Nutzer: Wir nutzen Signale wie das Alter, den Standort und die Sprache eines Nutzers, um bestimmte Inhalte zu priorisieren.
- Qualität der Inserate: Wir messen die Qualität des Inhalts, indem wir objektive Eigenschaften bewerten, wie beispielsweise, ob die Seite des Inhalts qualitativ hochwertige Screenshots enthält und ob der Inhalt wie beispielsweise Apps viele positive Bewertungen erhalten hat.
- Nutzererlebnis: Wir möchten Nutzern Inhalte anzeigen, die ihren Erwartungen an Qualität und Zuverlässigkeit entsprechen.
- Content-Features: Wir nutzen die Content-Eigenschaften und die Plattform-Performance, wie z. B. das App-Genre, wie lange das Hochladen des Inhalts zurückliegt und die gesamten Käufe, um die neuesten und beliebtesten Apps in einer Kategorie anzuzeigen, die Nutzer interessieren könnten.
Außerdem gewichten unsere Algorithmen Signale je nach Kontext unterschiedlich. Wenn ein Nutzer beispielsweise eine Suche durchführt, hängt die Reihenfolge der angezeigten Suchergebnisse sehr stark davon ab, wie relevant die Inhalte für die Anfrage des Nutzers sind. Wenn ein Nutzer auf eine Content-Kategorie klickt, wird die Reihenfolge der angezeigten Ergebnisse stärker von den Präferenzen des Nutzers beeinflusst, da diese Signale tendenziell einen größeren Schwerpunkt darauf legen, dem Nutzer beim Entdecken neuer Inhalte zu helfen, die speziell für ihn relevant oder nützlich sein könnten. Neben den oben erwähnten Signalen berücksichtigen wir beim Anzeigen von Inhalten auch andere Signale mit geringerem Einfluss, wie etwa das Gerät des Nutzers (z. B. App, Browser, Telefon, Tablet, Computer usw.). Außerdem können wir Nutzern bestimmte Inhalte aufgrund der Saison, besonderer Ereignisse, besonderer Interaktionen oder eines breiten Verbraucherinteresses vorschlagen oder sie hervorheben.