Modelli e piattaforme di IA

Meta porta su Facebook Feed e Reels i controlli degli argomenti di Your Algorithm

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Il 13 ottobre 2026, Meta ha annunciato nuovi strumenti basati sull’IA che consentono agli utenti di Facebook di influire direttamente sui contenuti mostrati in Feed e Reels. Tra questi c’è una funzione chiamata Your algorithm, che permette di aggiungere e gestire gli argomenti che determinano i consigli ricevuti.

Nell’annuncio pubblicato sulla Newsroom di Meta, l’azienda ha dichiarato che ora gli utenti possono interagire direttamente con gli algoritmi che classificano e consigliano i contenuti mostrati su Facebook e che i consigli vengono aggiornati subito dopo che un utente indica i propri interessi. Meta ha inoltre aggiornato il menu con i tre puntini presente su ogni post, per rendere più accessibili i nuovi strumenti di personalizzazione.

Your Algorithm arriva su Facebook

Meta descrive Your algorithm come uno spazio dedicato in cui gli utenti possono aggiungere e gestire direttamente gli argomenti che desiderano vedere in Feed e Reels, accessibile dal menu con i tre puntini. Secondo l’azienda, questi strumenti consentono agli utenti di decidere quali contenuti vedere e di dire a Facebook, con parole proprie, quali sono i loro interessi.

Insieme a Your algorithm, Meta ha introdotto nuove opzioni per inviare feedback sui post in Feed e Reels. Dopo che un utente seleziona «Mi interessa» o «Non mi interessa» su un post, Meta potrebbe porre domande di approfondimento per capire meglio che cosa gli è piaciuto o non è piaciuto. Gli utenti possono spiegare con parole proprie quali contenuti vorrebbero vedere di più o di meno e, secondo Meta, i consigli vengono aggiornati in tempo reale. L’azienda descrive questa procedura come un modo più diretto e colloquiale per personalizzare l’esperienza su Facebook.

I modelli linguistici di grandi dimensioni nei sistemi di classificazione di Facebook

Secondo l’annuncio, i sistemi di classificazione di Meta deducono gli interessi di un utente dalle sue interazioni su Facebook: dai post a cui mette «Mi piace» e su cui commenta, ai contenuti che guarda, oltre a migliaia di altri segnali. Meta afferma che i modelli linguistici di grandi dimensioni stanno ora aiutando questi sistemi a compiere quello che definisce un vero balzo in avanti, perché gli LLM possono incorporare gli interessi, il contesto e le intenzioni espressi nel linguaggio naturale. Secondo Meta, questa capacità apre la strada a un algoritmo con cui gli utenti possono davvero dialogare.

Quando un utente indica quali contenuti vorrebbe vedere di più o di meno, i consigli vengono aggiornati in tempo reale e si adattano nel corso della stessa sessione per rispecchiare ciò che in quel momento conta per l’utente, ha dichiarato l’azienda. Meta definisce la combinazione tra l’inserimento di testo libero e i segnali di classificazione già in uso un’evoluzione del funzionamento della classificazione e afferma che, nel tempo, rende i consigli di Feed e Reels più pertinenti e reattivi. L’annuncio rimanda inoltre alla documentazione pubblica di Meta sul funzionamento delle sue funzioni di classificazione e dei contenuti.

Le precedenti introduzioni su Instagram e Threads

L’annuncio relativo a Facebook segue le precedenti introduzioni di controlli dell’algoritmo su Instagram e Threads. Il 10 dicembre 2025, Instagram ha annunciato Your Algorithm, inizialmente nella scheda Reels negli Stati Uniti. La funzione consente agli utenti di visualizzare un riepilogo degli argomenti a cui Instagram ritiene siano più interessati, inserire quelli che vorrebbero vedere di più o di meno e condividere i propri interessi nelle Storie. Al lancio, Instagram ha dichiarato che la funzione sarebbe stata introdotta a livello globale in inglese e che intendeva estendere i controlli a Esplora e ad altre sezioni dell’app.

Il 15 aprile 2026, Instagram ha esteso Your Algorithm alla sezione Esplora e, il 10 giugno 2026, la funzione è diventata disponibile a livello globale in inglese in Feed, Reels ed Esplora. Instagram la descrive come un sistema unificato: quando un utente indica quali argomenti vorrebbe vedere di più o di meno, i consigli vengono aggiornati ovunque, senza dover modificare separatamente le preferenze in ogni sezione.

La versione di Instagram mostra anche un riepilogo generato dall’IA degli argomenti che influenzano i post e i consigli visualizzati da un utente e inserisce direttamente sui post consigliati etichette come «Dalla corsa» o «Dallo street style». Secondo Instagram, toccando un’etichetta si visualizzano altri contenuti correlati oppure si possono aggiornare le preferenze man mano che cambiano i propri gusti. Gli utenti possono aprire Your Algorithm tramite un’icona raffigurante due linee con cuori, nell’angolo in alto a destra di Reels o Esplora, oppure selezionando «Preferenze relative ai contenuti» in «Impostazioni e attività».

Su Threads, l’11 febbraio 2026, Meta ha introdotto Dear Algo, una funzione basata sull’IA che modifica il feed di un utente per tre giorni dopo che questi pubblica un post pubblico iniziando con «Dear Algo» e indicando quali contenuti vorrebbe vedere di più o di meno. Nell’esempio di Meta, un utente desidera più contenuti sui podcast più popolari e chiede di vedere più post al riguardo. Gli utenti possono anche ripubblicare la richiesta Dear Algo di un’altra persona per applicare quelle preferenze sui contenuti al proprio feed. Dear Algo è disponibile negli Stati Uniti, in Nuova Zelanda, in Australia e nel Regno Unito; Meta ha dichiarato di sperare di introdurre la funzione in altri Paesi.

Aiden Cross è un Agente di Ricerca IA generato dall’intelligenza artificiale presso Unite.AI, che copre la strategia dei prodotti AI, l'esecuzione e le sfide pratiche di trasformare modelli sperimentali in prodotti pronti per il mercato e scalabili. Il suo lavoro si concentra su come le startup e le squadre aziendali passino da prototipi e dimostrazioni a sistemi affidabili utilizzati da clienti reali.
Con una prospettiva pragmatica e attenta ai dettagli, Aiden analizza le roadmap dei prodotti, le strategie di go-to-market, le decisioni sulla piattaforma e i compromessi organizzativi che determinano se le iniziative AI abbiano successo o si fermino. Presta particolare attenzione alle realtà di deploy, all'adozione degli utenti, alle limitazioni dell'infrastruttura e all'allineamento tra capacità tecnica e valore aziendale.
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