Facebook Algoritması Nasıl Çalışıyor? İçerik Sıralama Mantığı, Sinyaller ve Görünürlük Kuralları

Facebook’un Algoritmik Yapısı: İçerik Akışı Nasıl Hesaplanıyor?

Facebook’un algoritması, dünya üzerindeki en karmaşık “içerik sıralama sistemlerinden” biridir ve kullanıcıların haber kaynağında (Feed) gördüğü her gönderi yüzlerce sinyalin birleşimiyle seçilir. Bu sistem, yalnızca basit bir “beğeni sayısı” ölçümüne dayanmaz; içeriklerin sıralaması matematiksel modeller, yapay zekâ tahminleri ve kişisel davranış analizleriyle belirlenir.

Facebook’un algoritması üç ana katmandan oluşur:

1. Envanter (Inventory Layer) – Kullanıcının Görebileceği Tüm İçerikler

Facebook, her kullanıcı için yüzlerce hatta binlerce potansiyel içeriği toplar:

• Arkadaş paylaşımları

• Sayfa gönderileri

• Grup içerikleri

• Sponsorlu gönderiler

• Reels ve video önerileri

Bu içerikler henüz sıralanmamıştır; sadece bir liste hâlindedir.

2. Sinyal Katmanı (Signals Layer) – İçeriklerin Kalite Puanı Belirlenir

Bu katmanda Facebook, her içeriği yüzlerce sinyale göre puanlar.

Sinyal türleri:

• Etkileşim sinyalleri (like, comment, share)

• İçerik türü (video, resim, metin, link)

• Kullanıcı ilgisi

• Bağlantı gücü (affinity)

• İçeriğin tazelik değeri (freshness)

• Negatif sinyaller (skip, hide, report)

• Dwell time (gönderi üzerinde kalma süresi)

Bu sinyaller Facebook’un içerikleri anlamasına ve “bu gönderi bu kullanıcı için ne kadar değerli olabilir?” sorusuna cevap oluşturmasına yardımcı olur.

3. Tahmin & Sıralama Katmanı (Prediction Model)

Facebook’un yapay zekâ modelleri her içeriğe bir olasılık değeri verir:

• Bu kullanıcı gönderiyi beğenir mi?

• Bu kullanıcı videoyu izler mi?

• Bu kullanıcı yoruma girer mi?

• Bu içerik kullanıcıyı platformda tutar mı?

Bu tahminler bir puanlama sistemine dönüştürülür ve en yüksek puanlı içerikler feed’de en üstte yer alır.

Özetle:Facebook, bir gönderiyi size göstermek için önce tüm muhtemel içerikleri toplar → yüzlerce sinyali analiz eder → her biri için tahmin üretir → puanlar → sıralar.

Feed Ranking Mantığı: Facebook’un Sıralama Modeli ve Değer Sinyalleri

Facebook feed sıralama sistemi, içerikleri kullanıcıya göre özelleştirmek için “Value-Based Ranking” denilen özel bir model kullanır. Bu model, kullanıcıya en çok değer katacak gönderiyi bulmak üzere tasarlanmıştır.

Facebook sıralama sürecinde 4 ana adım vardır:

1. Inventory – Gösterilebilecek tüm gönderiler toplanır

Bu havuzda:

• Arkadaşların paylaşımları

• Etkileşimde bulunduğun sayfaların içerikleri

• Gruplar

• Reels / videolar

• Önerilen içerikler

bulunur.

2. Sinyaller – Facebook her gönderiyi anlamaya başlar

Başlıca sinyaller:

Kullanıcı davranış sinyalleri:

• Gönderiye ne kadar süre bakıyorsun?

• Videoyu izliyor musun?

• Yoruma giriyor musun?

• Beğeni ve reaksiyon çeşitleri (Love, Haha, Wow daha yüksek ağırlıklıdır)

Gönderi sinyalleri:

• Video süresi

• Görsel kalitesi

• Bağlantı içerip içermemesi

• Yazarın geçmiş performansı

İlişki sinyalleri:

• Yazarla geçmiş etkileşimin

• Arkadaşlık derecesi

• Aynı gruplara üyelik

3. Prediction – Yapay zekâ davranışını tahmin eder

Facebook, her gönderi için şu tahminleri yapar:

• Bu kullanıcı videoyu izler mi?

• Gönderiyi beğenme ihtimali kaç?

• Yorum yapma olasılığı nedir?

• Gönderi kullanıcıya değer sağlar mı?

Bu tahminlere “Estimated Action Probability (EAP)” adı verilir.

4. Score – İçerikler puanlanır ve sıralanır

Her gönderi bir skor alır.En yüksek skor feed’in en üstüne çıkar.

Bu nedenle feed sırası:sinyaller + kullanıcı davranışı + içerik kalitesi + ilişkilerkombinasyonundan oluşur.

Etkileşim Sinyalleri: Beğeni, Yorum, Paylaşım ve Dwell Time Ağırlıkları

Facebook, her etkileşimi aynı ağırlıkta değerlendirmez.Bazı etkileşimler çok güçlü pozitif sinyal üretirken, bazıları zayıf kabul edilir.

Dostum, aşağıda Facebook'un en önemli sinyal ağırlıklarını yazdım:

1. Yorumlar – En güçlü organik sinyal

Facebook için yorum, içeriğin “tartışma değeri” taşıdığını gösterir.Bu nedenle en güçlü pozitif sinyallerden biridir.

Özellikle:

• Uzun yorumlar

• İçerikle alakalı, anlamlı yorumlar

• Tartışma zinciri oluşturan yorumlar

çok yüksek değer taşır.

2. Paylaşımlar – Viral yayılım sinyali

Paylaşım, içerik kalitesinin sosyal onay aldığı anlamına gelir.Facebook bunu “topluluk dışına yayılma potansiyeli” olarak görür.

Paylaşım türleri:

• Direct share → en yüksek puan

• Reshare → orta yüksek

• Link paylaşımına gömülü içerik → daha düşük

3. Beğeni ve Reaksiyonlar

Reaksiyonların puanı birbirinden farklıdır:

• ❤️ Love → en yüksek

• 😮 Wow → yüksek

• 😆 Haha → orta

• 👍 Like → temel sinyal

• 😢 Sad → düşürücü olmayan nötr sinyal

• 😡 Angry → zaman zaman negatif sinyal

Love reaksiyonu, “duygusal bağ” sinyali nedeniyle yüksek ağırlık taşır.

4. Dwell Time – Gönderide Kalma Süresi (en gizli sinyal)

Dwell time, Facebook’un en güvenilir sinyal sistemidir.

Kullanıcı gönderiye:

• 2–3 saniyeden fazla bakıyorsa

• Videoyu en az %30 izliyorsa

• Fotoğrafa zoom yapıyorsa

• Açıklamayı okuyorsa

algoritma gönderiyi yüksek değerli olarak sınıflandırır.

Kısacası:Facebook’un en güçlü algoritmik sinyali “zaman harcama”dır.

5. Negative Feedback – Görünürlüğü düşüren sinyaller

• Hide post

• Hide all

• Report

• Skip (hızlı geçiş)

• Link çıkışları

Bu sinyaller içerik skorunu anında düşürür.

Kişisel İlgiler ve Kullanıcı Davranış Analizi: İçeriğin Kime Gösterileceğine Nasıl Karar Verilir?

Facebook, içerikleri yalnızca etkileşim sayılarına göre sıralamaz; her kullanıcı için özel bir “ilgi haritası” (Interest Graph) oluşturur. Bu grafik, kullanıcının platformdaki davranışlarından elde edilen yüzlerce sinyali analiz eder ve en uygun içeriğin kime gösterileceğini belirler.

1. Kullanıcının İçerikle Etkileşim Geçmişi

Facebook, kullanıcının daha önce hangi içeriklere ilgi gösterdiğini sürekli takip eder:

• En çok yorum yaptığı sayfalar

• En çok beğendiği içerik türleri

• Okuduğu uzun gönderiler

• İzlediği video kategorileri

• Tepki verdiği içerik formatları

Bu davranış modeli, algoritmanın “bu kullanıcı neyi sever?” sorusuna yanıt oluşturur.

2. Kullanıcının pasif davranış sinyalleri

Facebook, yalnızca aktif etkileşimleri değil, pasif izleme davranışlarını da değerlendirir:

• Gönderide durma süresi

• Kaydırırken yavaşlama

• Görsel zoom yapma

• Videoyu sessiz izleme

• Açıklamayı okuma süresi

Bu sinyaller, kullanıcının ilgisini aktif etkileşimden daha doğru bir şekilde tanımlar.

3. Kullanıcının bağlantı ağı

Kimi arkadaş olarak eklediğiniz, hangi sayfaları takip ettiğiniz, hangi gruplarda aktif olduğunuz Facebook için çok güçlü sinyallerdir. Algoritma, her kullanıcıyı bu bağlantı ağı içinde konumlandırır ve içerikleri “kime en uygun?” sorusuna göre gösterir.

4. Kullanıcının platform kullanım alışkanlıkları

Facebook şu alışkanlıkları değerlendirir:

• Giriş sıklığı

• Günün hangi saatlerinde aktif olduğunuz

• Mobil mi, masaüstü mü kullandığınız

• İçerik tüketim hızınız

Bu bilgiler, içeriğin doğru zamanda doğru kişiye gösterilmesini sağlar.

5. İlgi alanı modelleme (Interest Modeling)

Facebook'un yapay zekâ katmanı şunları tahmin eder:

• Bu kullanıcı uzun içerik sever mi?

• Kısa videolara mı ilgi duyar?

• Gruplardaki tartışmaları mı takip eder?

• Mizah mı, bilgi mi, duygu mu arıyor?

Bu modelleme, feed sıralamasının temelini oluşturur.

Arkadaş, Sayfa ve Grup Ağırlıkları: Bağlantı Gücünün Önemi

Facebook’ta içerik sıralamasını belirleyen en güçlü faktörlerden biri “Affinity Score”, yani içerik üreticisi ile kullanıcı arasındaki bağlantı gücüdür.

Bu ağırlıklar, gönderinin feed’de üst sıralarda görünmesini doğrudan etkiler.

1. Arkadaş Ağırlığı – En güçlü ilişki sinyali

Arkadaşlarınızdan gelen içerikler varsayılan olarak daha yüksek puan alır çünkü:

• Daha önce etkileşimde bulunmuş olabilirsiniz

• Facebook sosyal ilişkilere öncelik verir

• İnsanların tanıdıklarından gelen içerikleri daha değerli bulduğu bilinir

Bu nedenle arkadaş gönderileri genellikle feed’de üst sıralarda olur.

2. Sayfa Ağırlığı – İlgiye dayalı sıralama

Sayfalarla olan bağınız şu sinyallere göre ölçülür:

• Ne kadar sıklıkla yorum yapıyorsunuz?

• Sayfanın videolarını izliyor musunuz?

• Paylaşımlarını kaydediyor musunuz?

• Sayfa ile mesaj veya etkileşim geçmişiniz var mı?

Sayfalarla yüksek etkileşim → daha fazla görünürlük.

3. Grup Ağırlığı – Son yılların en güçlü faktörü

Facebook son yıllarda grupları en yüksek algoritmik önceliğe aldı. Çünkü gruplar:

• Uzun tartışmalar üretir

• Yüksek dwell time sağlar

• Geri dönüş oranı yüksektir

• Daha anlamlı etkileşim yaratır

Bu yüzden grup içerikleri, sayfa içeriklerine göre daha yüksek görünürlük skorları alır.

4. Yakınlık (Affinity Score) nasıl hesaplanır?

Facebook şu parametrelerle ilişki gücünü ölçer:

• Kaç kez beğendin?

• Kaç kez yorum yaptın?

• Profil veya sayfayı ziyareti sıklığın

• Aynı içerik türlerine ilgin

• Mesaj geçmişi (varsa)

Bu ilişki puanı ne kadar yüksekse içerik feed’de o kadar üstte görünür.

Negatif Sinyaller: İçeriğin Gösterimini Azaltan Davranışlar ve Cezalar

Facebook, kullanıcıların hoşuna gitmeyen içerikleri feed’den uzaklaştırmak için negatif sinyaller uygular. Bu sinyaller yalnızca bir gönderiyi değil, zaman içinde sayfa veya hesabın genel görünürlüğünü de düşürebilir.

1. Hide Post (Gönderiyi Gizle) – En güçlü negatif sinyal

Bir kullanıcı gönderinizi gizlediğinde Facebook bunu şu şekilde yorumlar:

“Bu içerik düşük değerli veya rahatsız edici olabilir.”

Bu sinyal tek başına bile gönderinin görünürlüğünü ciddi şekilde azaltabilir.

2. Hide All From Page – Sayfa görünürlüğünü öldüren sinyal

Kullanıcı “Bu sayfadan bir daha gönderi gösterme” dediğinde:

• Sayfanın o kullanıcıya görünürlüğü sıfırlanır

• Sayfanın algoritmik puanı düşer

Bu sinyal sayfa yönetimi için kritik bir risk faktörüdür.

3. Report (Şikayet Etme) – En ağır ceza

Şikayet türüne göre ceza ağırlaşır:

• Spam → orta ceza

• Zararlı içerik → ağır ceza

• Nefret söylemi → çok ağır ceza

• Yanıltıcı içerik → görünürlüğü tamamen kesebilir

4. Skip / Hızlı Kaydırma

Kullanıcı içeriği hızlıca atladığında dwell time 1 saniyenin altına düşer.Bu, algoritmaya “bu içerik ilgisiz” sinyali gönderir.

Skip rate yükselirse:

• Gönderi geniş kitleye yayılmaz

• Sayfanın genel kalite puanı düşer

5. Link çıkışı (platform dışına yönlendirme)

Facebook platformda geçirilen süreyi artırmak ister.Link verilen içerikler:

• Düşük reach

• Daha az gösterim

• Daha çok negatif sinyal

alma eğilimindedir.

6. Tıklanıp hemen çıkma (Click → Back)

Bir kullanıcı içeriği açıp hemen kapatırsa:

→ “İçerik beklentiyi karşılamadı” sinyali oluşur.

Bu sinyal çok güçlü bir negatif kalite işaretidir.

Video, Görsel ve Metin İçeriklerinin Algoritmadaki Ağırlık Farkları

Facebook, her içerik türünü aynı şekilde değerlendirmez.Algoritma; video, görsel ve metin içerikleri farklı sinyal yoğunluklarına, farklı kullanıcı davranışlarına ve farklı etkileşim kalıplarına göre sıralar. Bu nedenle içerik türünü doğru seçmek, görünürlük ve erişim açısından kritik öneme sahiptir.

1. Video İçerikler – En Yüksek Algoritmik Ağırlık

Facebook’un önceliklendirme modeli son yıllarda videoya yoğun bir şekilde kaydı. Çünkü videolar:

• Daha uzun dwell time üretir

• Kullanıcıların ekranda durmasını sağlar

• Daha yüksek yorum ve paylaşım potansiyeli taşır

• Reklam gösterimi için uygun ortam oluşturur

Algoritmanın video değerlendirirken baktığı sinyaller:

• İlk 3 saniye izleme oranı

• %25–50–75 izleme yüzdeleri

• Sessiz izleme oranı

• Geri sarma ve tekrar izleme

• Yorum uzunluğu

• Paylaşım sıklığı

Video içerikler Facebook’ta en güçlü büyüme ve viral potansiyeli taşır.

2. Görsel İçerikler – Hızlı Etkileşim ve Scroll-Stop Etkisi

Görseller Facebook algoritmasında hâlâ çok güçlüdür çünkü:

• Kullanıcıların akışta durmasını sağlar

• Anında anlam iletir

• Paylaşım oranı yüksektir

• Mobilde hızlı tüketilir

İyi performans gösteren görsel türleri:

• Bilgi kartları

• Hikâye anlatan görseller

• Yüksek kontrastlı ve temiz tasarımlar

• Tek mesaj veren sade grafikler

Facebook özellikle kaydedilen görselleri çok güçlü pozitif sinyal olarak işler.

3. Metin İçerikleri – Doğru kullanılırsa etkili fakat zayıf ağırlıklı

Metin içerikleri:

• Kısa olursa hızlı tüketilir

• Orta uzunlukta olursa okunabilirlik artar

• Çok uzun olursa skip riskini artırır

Metindeki ana sinyal:Okuma süresi + yorum tetikleme gücü

Facebook; kişisel, içten, hikâye içeren veya tartışma açan metinleri daha yüksek kalite sinyali olarak kabul eder.Link içeren metinler ise genellikle reach kaybeder.

4. En güçlü kombinasyon: Video + Kısa Metin + Görsel Önizleme

Bu format:

• Videonun izlenme süresini

• Metnin açıklayıcılığını

• Görselin dikkat çekiciliğini

birleştirir ve Facebook’un tüm önemli sinyallerini aynı anda tetikler.

Facebook’un Yapay Zekâ Tabanlı Tahmin Modelleri Nasıl Çalışır?

Facebook, içerik sıralamasında yalnızca geçmiş sinyallere değil, gelecekteki kullanıcı davranışını tahmin eden yapay zekâ modellerine dayanır. Bu modeller, hangi içeriğin kime gösterileceğini matematiksel olasılıklarla hesaplar.

1. Tahmin Modeli (Prediction Model)

Facebook her gönderi için kullanıcı bazında şu sorulara yanıt üretir:

• Bu kullanıcı gönderiyi beğenir mi?

• Yorum yapma ihtimali nedir?

• Videonun ne kadarını izler?

• Gönderiyi paylaşır mı?

• Bu içerik kullanıcıyı platformda tutar mı?

Bu sorulara verilen tahmini yanıtlar "Estimated Action Probability (EAP)" olarak puanlanır.

2. Değer Puanı (Value Score)

Facebook, kullanıcının davranışına göre her içerik için "value score" üretir.

Bu skor şunların birleşimidir:

• Tahmin edilen beğeni olasılığı

• Tahmin edilen yorum olasılığı

• Tahmin edilen paylaşım olasılığı

• Kullanıcıyı platformda tutma potansiyeli

• İçeriğin kişisel ilgi alanıyla uyumu

Skor yükseldikçe içerik feed’de daha yukarı çıkar.

3. Kullanıcı-Alaka Modeli (User–Content Relevance Model)

Bu model, kullanıcı ile içerik arasındaki alaka düzeyini ölçer:

• Geçmiş etkileşimler

• Konu benzerliği

• Grup bağları

• Arkadaşlık ilişkileri

• İçerik türü alışkanlığı

Bu model, içeriklerin “kime gösterileceğine” karar veren en önemli yapay zekâ katmanıdır.

4. Risk Tahmin Modelleri (Integrity Models)

Facebook zararlı veya düşük kaliteli içeriklerin yayılmasını engellemek için:

• Spam tespiti

• Clickbait analizleri

• Nefret söylemi analizi

• Yanıltıcı içerik tespiti

• Bot davranışı filtreleme

için ayrı bir yapay zekâ sistemi kullanır.

Bu nedenle negatif sinyaller uzun vadede sayfa görünürlüğünü öldürebilir.

Paylaşım Zamanlaması ve İçerik Ömrü: Gönderiler Nasıl “Tazelik” Puanı Alır?

Facebook, içeriklerin sıralanmasında freshness score (tazelik puanı) denen bir faktör uygular. Bu puan, gönderinin ilk saatlerde ne kadar ivme kazandığını belirler.

1. İlk 30 dakika: Sıralamanın kaderi

Facebook gönderileri ilk 30 dakikada test kitlesine gösterir.Bu süreçte ölçülen sinyaller:

• Beğeni hızı

• Yorum sayısı

• Paylaşım oranı

• Videonun izlenme yüzdesi

• Gönderide kalma süresi

Bu sinyaller güçlü gelirse içerik 2. dalga gösterime alınır.

2. İçerik ömrü: Her içerik aynı süre yaşamaz

Facebook içerikleri yaşına göre kategorize eder:

• Kısa içerik (metin): 6–12 saat görünür

• Görsel içerik: 12–48 saat

• Video içerikler: 24–72 saat

• Grup paylaşımları: 48–96 saat

• Viral içerikler: 1 hafta+ görünürlük

Video ve grup içerikleri en uzun “ömrü” taşıyan içeriklerdir.

3. Zamanlama içeriğin performansını nasıl etkiler?

Facebook kullanıcılarının en aktif olduğu saatlerde paylaşım yapmak erken sinyalleri güçlendirir.

Genel aktif zaman dilimleri:

• 10:00–13:00

• 18:00–22:00

Bu saatlerde gelen etkileşim hızı, sıralamayı direkt etkiler.

4. Tekrar gösterim (Recirculation)

Facebook şu koşullarda eski içeriği yeniden gösterir:

• Çok fazla kaydedilmişse

• Çok fazla paylaşılmışsa

• Gönderi yeniden trend olmuşsa

• Gruplarda tekrar konuşuluyorsa

Yani yüksek kalite sinyali olan eski içerikler bile yeniden canlanabilir.

Anlam Analizi ve İçerik Sınıflandırma: NLP Modelleri Facebook’ta Nasıl Kullanılır?

Facebook, kullanıcıların karşısına neyin çıkacağına karar verirken yalnızca yüzeysel sinyalleri (beğeni, yorum) değerlendirmez; içerikleri Doğal Dil İşleme (NLP) modelleri ile analiz eder. Amaç, içeriğin ne anlattığını, hangi tona sahip olduğunu ve kimler için en uygun olduğunu anlamaktır.

1. Dil Tespiti (Language Detection)

Facebook önce içeriğin hangi dilde yazıldığını belirler.NLP modelleri şunları analiz eder:

• Kelime kökleri

• Cümle yapısı

• Dil istatistikleri

• Bağlam analizi

Bu tespit, içeriğin doğru kullanıcı segmentine dağıtılmasını sağlar.

2. İçerik Teması ve Konu Sınıflandırması

Facebook, içerikleri yüzlerce alt kategoriye ayırır:

• Haber

• Mizah

• Bilim

• Motivasyon

• Kişisel hikâyeler

• Eğitim içerikleri

• Politik, finansal, sosyal konu başlıkları

NLP bu sınıflandırmayı “semantic embedding” adı verilen bir yöntemle yapar. Bu sayede:

“Bu içerik kime uygun?”sorusuna doğru cevap üretilir.

3. Duygu Analizi (Sentiment Analysis)

Facebook içerikteki duyguyu da ölçer:

• Olumlu

• Nötr

• Olumsuz

• Öfke

• Üzüntü

• Heyecan

Örneğin:Pozitif duygu içeren gönderiler, arkadaş çevresi içinde daha çok öne çıkarılırken; tartışma içeren içerikler grup dinamiklerinde daha çok görünür.

4. Clickbait Tespiti

Facebook, kullanıcıyı yanıltıcı başlıklardan korumak için NLP tabanlı clickbait analizleri uygular:

• Abartılı ifadeler

• Belirsiz vaatler

• Korku tetikleyici cümleler

• İçerikle uyumsuz başlıklar

Clickbait tespit edilirse:

• Reach düşer

• İçerik sınırlı gösterime alınır

5. Zararlı ve Spam İçerik Algılama

Facebook’un NLP sistemi şunları tespit eder:

• Nefret söylemi

• Şiddet içerikleri

• Sağlıkla ilgili yanlış bilgiler

• Dini/siyasi manipülasyon içerikleri

• Bot tarafından üretilmiş metinler

Bu içerikler otomatik filtrelemeye girer ve görünürlüğü ciddi şekilde düşer.

Grupların Güçlü Algoritmik Etkisi: Neden Grup İçerikleri Daha Çok Öne Çıkıyor?

Facebook son yıllarda “grupları” platformun ana iletişim merkezi hâline getirdi. Bunun nedeni grup ortamlarında:

• Daha uzun tartışmalar yapılması

• Kullanıcıların daha fazla zaman geçirmesi

• Daha yüksek geri dönüş oranı olması

• Kullanıcıların kendi ilgi alanlarına göre kümelenmesi

Bu nedenle grup içerikleri Facebook algoritmasında en yüksek dağıtım ağırlığına sahiptir.

1. Gruplar doğal topluluklar oluşturur

Grup üyeleri aynı ilgi alanında toplandığından:

• Paylaşılan içerik daha yüksek ilgi görür

• Etkileşim oranı daha yüksektir

• Dwell time daha uzundur

Bu sinyaller algoritmayı güçlendirdiği için grup içerikleri feed’de daha kolay yükselir.

2. Grup içi tartışma Facebook için altın değerindedir

Grup gönderileri:

• Uzun yorum zincirleri oluşturur

• Karşılıklı tartışmalar başlatır

• Kullanıcıları platformda tutar

Facebook’un temel amacı kullanıcıyı platformda tutmak olduğu için, grup gönderileri güçlü görünürlük avantajı kazanır.

3. Gruplarda gönderi ömrü daha uzundur

Feed’de bir gönderi 6–24 saat görünürken, grup gönderileri:

• 48 saat boyunca hareket görebilir

• Çok aktif gruplarda 72 saate kadar görünür kalabilir

Bu da grup paylaşımlarının daha yüksek viral potansiyel taşımasını sağlar.

4. Kullanıcı ilişkisi olmadan bile görünürlük sağlar

Bir kullanıcının arkadaşınız olmaması Facebook için sorun değildir. Aynı grupta olmanız, içeriklerin karşılıklı görünmesi için yeterlidir.

Bu, grup içeriklerini keşfet etkisine sahip hâle getirir.

5. Gruplar Facebook'un gelecekteki merkezidir

Facebook’un resmi açıklamalarına göre:

“Topluluklar Facebook’un geleceğidir.”

Bu nedenle algoritma grup içeriklerine ekstra destek sağlar.

Arkadaşlık Derecesi (Affinity Score) İçerik Sıralamasını Nasıl Etkiler?

Affinity Score, Facebook'un en klasik ve en güçlü sıralama faktörlerinden biridir.Bu skor, bir kullanıcı ile içerik üreticisi arasındaki ilişki gücünü temsil eder.

Algoritma, iki kişi arasındaki “yakınlık derecesini” ölçmek için onlarca sinyali değerlendirir.

1. Etkileşim geçmişi

Facebook şunları ölçer:

• Kaç kez beğendin?

• Kaç kez yorum yaptın?

• Kaç kez paylaştın?

• Profilini kaç kez ziyaret ettin?

• Messenger üzerinden iletişim var mı?

Bu sinyaller yakınlık derecesini yükseltir.

2. Aynı içerik formatlarına olan ilgi

Örneğin, bir arkadaşınızın gönderdiği videoları sık izliyorsanız:

→ Facebook videolarını size daha çok gösterir.

Eğer metin gönderilerine ilgi azsa:→ Bu içerikler daha düşük görünür.

3. Karşılıklı davranış analizi

Facebook yalnızca sizin davranışlarınıza bakmaz; arkadaşınızın davranışlarını da inceler:

• O sizi beğeniyor mu?

• Sizinle etkileşime giriyor mu?

• Sizi arkadaş olarak ne kadar önemsiyor?

Bu iki yönlü ilişki skoru, feed sıralamasını belirler.

4. Affinity Score en güçlü sosyal sinyaldir

Bu skor yüksekse:

• Arkadaşın paylaşımları hep en üstte görünür

• Yorumlarınız öncelikli olur

• Video önerileri artar

• Doğum günü / özel gün bildirimleri daha sık gelir

Bu skor düşükse:Kişi Facebook'ta neredeyse tamamen “görünmez” hâle gelir.

5. Affinity Score zamanla değişir

Yakınlık dinamik bir yapıdır.

• Etkileşim artarsa → yükselir

• İlişki azalırsa → düşer

• Uzun süre etkileşimsiz kalırsan → sıralama kaybeder

Facebook bu modeli sürekli günceller.

Spam, Clickbait ve Düşük Kaliteli İçerikleri Algılama Mekanizması

Facebook, kullanıcı deneyimini korumak için içerikleri çok katmanlı filtrelerden geçirir. Bu filtrelerin amacı:

• Spam'i engellemek

• Clickbait’i tespit etmek

• Yanıltıcı içerikleri sınırlamak

• Düşük kaliteli paylaşımların yayılmasını azaltmak

Bu sistem, Facebook’un en gelişmiş yapay zekâ katmanlarından biridir.

1. Spam Davranış Tespiti

Facebook spam’i hem içerik sinyalleri hem de davranışsal sinyaller üzerinden yakalar.

Spam davranışlar:

• Aynı içerikleri tekrar tekrar paylaşmak

• Çok kısa sürede aşırı gönderi atmak

• Aşırı link paylaşımı

• Aynı metni farklı hesaplarda kullanmak

• Otomasyon veya bot davranışına benzeyen etkileşimler

Bu sinyaller tespit edilirse gönderi:

• Reach kaybeder

• Feed’de daha az görünür

• Grup içi dağıtımı kısıtlanır

Tekrarlanan spam davranışı sayfa görünürlüğünü kalıcı olarak düşürür.

2. Clickbait Başlık Analizi

Clickbait tespiti Facebook’un NLP modelleriyle yapılır. Sistem, içeriğin başlığı ile gönderi içeriği arasındaki tutarlılığı inceler.

Clickbait’i tetikleyen unsurlar:

• “ŞOK!” “Aman Tanrım!” gibi abartılı ifadeler

• Belirsiz vaatler (“Ne olduğuna inanamayacaksınız”)

• Duygu manipülasyonu

• Başlık içeriği açıklamıyorsa

Facebook bu tür başlıkları düşük kaliteli sınıfına alır.

Sonuç:

• Gönderi daha az insana gösterilir

• Sayfa “düşük kaliteli içerik” sınıfına kayabilir

• Uzun vadede sayfa otoritesi düşer

3. Düşük Kaliteli İçerik Sinyalleri

Facebook, bir gönderinin düşük kaliteli olup olmadığını şu sinyallerle anlar:

• Çok kısa dwell time (1 saniyenin altında)

• Çok düşük yorum oranı

• Beğeniye kıyasla yüksek sıçrama (skip)

• Link çıkışları (platform dışına yönlendirme yoğunluğu)

• Görsel kalitesinin düşük olması

• Metnin okunabilir olmaması

Bu sinyaller içerik skorunu anında aşağı çeker.

4. Misleading / Yanıltıcı İçerik Algılama

Facebook özellikle sağlık, politika ve finans içeriklerinde agresif bir doğrulama sistemi kullanır.

Yanıltıcı içerik tespit edildiğinde:

• Reach %60–90 düşer

• Gönderi paylaşılsa bile yayılmaz

• Sayfa güven puanı kalıcı olarak düşebilir

5. Bot Etkileşimi Filtrelemesi

Facebook bot davranışlarını şu şekilde tespit eder:

• Aynı anda gelen yüksek sayıdaki reaksiyon

• Aynı IP aralığından gelen etkileşim

• Tek kelimelik yorumlar

• Profil resmi ve geçmişi olmayan hesapların yoğunluğu

Bot sinyalleri → içerik görünürlüğünün tamamen bitmesine yol açabilir.

Keşfet (Explore) Bölümü İçin Optimize Edilmiş İçerik Stratejileri

Facebook’un keşfet bölümü, kullanıcıya ilgisine göre yeni sayfa ve içerikler öneren özel bir alan olarak çalışır. Explore bölümüne çıkmak, viral büyümenin en güçlü yollarından biridir.

Explore optimizasyonu şu 5 temel sinyale dayanır:

1. Yüksek Değer (Value Score) İçerik Üretmek

Facebook Explore özellikle şu içerik türlerini sever:

• Eğitim içerikleri

• İnfografikler

• Öğretici videolar

• Problem–çözüm formatları

• Liste içerikleri

• Hikâye temelli paylaşımlar

Bu tarz paylaşımlar yüksek kaydedilme oranına sahiptir ve Explore görünürlüğünü artırır.

2. Grup İçerikleri ile Etkileşim Yakalamak

Explore’un en güçlü tetikleyicilerinden biri grup tabanlı viral yayılımdır.

Eğer bir içerik grup içinde yüksek performans gösterirse:→ Explore tarafında daha geniş bir kullanıcı havuzuna sunulur.

Facebook, grup içi başarıyı global görünürlüğe bağlayan “community multiplier” modelini kullanır.

3. Kaydetme (Save) Sinyali

Facebook için “kaydedilme” en yüksek kalite sinyalidir.

Explore’da öne çıkan içeriklerin ortak özelliklerinden biri:

• Çok sayıda kaydedilmiş olmalarıdır

Kaydedilen içerikler:→ “Bu içerik değerli ve tekrar ziyaret edilmeye uygun” anlamına gelir.

4. Dwell Time + Yorum Kombinasyonu

Explore’a çıkmak için yalnızca beğeni yetmez.Facebook özellikle şu kombinasyonu sever:

Uzun kalış süresi + yüksek yorum kalitesi

Bu sinyaller, Explore algoritmasını tetikler.

5. Format Odaklı Explore Stratejisi

Explore’da en iyi performans gösteren formatlar:

• Reels

• Kısa dikey videolar

• Bilgi kartları

• Hikâye anlatımı içeren metin–görsel kombinasyonları

Reels içerikleri Explore görünürlüğü için ana motor hâline gelmiştir.

İçerik Üreticileri İçin Algoritma Odaklı Büyüme Rehberi

Facebook'ta büyümek için yalnızca içerik üretmek yetmez; algoritma odaklı strateji geliştirmek gerekir. Aşağıdaki yapılar, profesyonellerin kullandığı büyüme modelidir.

1. İçerik Kalite Çekirdeği (Quality Core Model)

Her içerik şu üç soruya cevap vermelidir:

• Kullanıcıya değer katıyor mu?

• Tartışma yaratıyor mu?

• Kullanıcıyı platformda tutuyor mu?

Bu üç özellik, Facebook için altın sinyaldir.

2. Haftalık İçerik Ritmi

Facebook’ta büyümenin en istikrarlı modeli:

• Haftada 1–2 video

• Haftada 3 görsel içerik

• Haftada 1 önemli metin paylaşımı

• Düzenli grup katılımı

Bu ritim hem algoritmanın hem toplulukların gözünde güven ve otorite inşa eder.

3. İçerik Grupları ve Seriler Oluşturmak

İçerik serileri algoritmik olarak avantaj sağlar çünkü:

• Kullanıcıları geri getirir

• Sayfayı “uzmanlık kaynağı” olarak konumlandırır

• Explore ve feed görünürlüğünü artırır

Örneğin:

• “Facebook Algoritması 101 – Bölüm 1”

• “Reels Büyüme Taktikleri – Bölüm 2”

4. Kullanıcı Geri Bildirim Döngüsü

Kullanıcıların:

• Neyi beğendiği

• Neyi kaydettiği

• Ne tür videoları uzun izlediği

• Ne tür içerikleri skip ettiği

gibi veriler analiz edilerek içerik stratejisi şekillendirilmelidir.

5. Negatif Sinyalleri Minimuma İndirmek

Uzun vadeli büyümenin en sessiz ama en güçlü faktörü:

• Link kullanımını azalt

• Clickbait’den kaçın

• Düşük kaliteli görsel kullanma

• Çok sık paylaşım yapma

• Politik tartışmalarda agresif dil kullanma

Negatif sinyaller düşükse sayfa yükselmeye devam eder.

Sıkça Sorulan Sorular (FAQ)

Facebook algoritması neden sürekli değişiyor?

Facebook, kullanıcıları platformda daha uzun süre tutmak ve daha iyi içerik deneyimi sunmak için sıralama modelini sürekli geliştirir. İnsan davranışı değiştikçe, içerik formatları gelişir ve spam taktikleri çoğalır. Bu nedenle Facebook, algoritmasını düzenli olarak güncelleyerek hem kullanıcı memnuniyetini hem de içerik güvenliğini korumaya çalışır. Her güncelmede video ağırlığı, grup görünürlüğü, kullanıcı davranış analizi gibi faktörler yeniden optimize edilir.

Facebook gönderilerimi neden çok az kişiye gösteriyor?

Bunun nedeni tek bir faktör değildir; çoğu zaman birden fazla sinyal eksik ya da zayıftır. En yaygın sebepler:

• Düşük dwell time (gönderide kısa süre durulması)

• Yakın arkadaşlık sinyallerinin düşük olması

• Gönderinin yeterince yorum almaması

• Paylaşım ve kaydetme sinyallerinin zayıf olması

• Clickbait veya düşük kaliteli içerik olarak sınıflandırılması

• İçeriğin kullanıcının ilgi haritasıyla uyuşmaması

Facebook, en iyi etkileşim yaratma ihtimali olan içerikleri öne çıkarır; bu listeye giremeyen gönderiler doğal olarak daha düşük görünürlük alır.

Facebook en çok hangi sinyalleri önemser?

Algoritmanın en güçlü pozitif sinyalleri:

• Dwell time (kullanıcının gönderide kalma süresi)

• Yorumlar (özellikle uzun ve anlamlı olanlar)

• Paylaşım oranı

• Videolarda izlenme yüzdesi

• Kaydetme (Save) davranışı

• Grup içi etkileşim seviyesi

Bu sinyallerin birleşimi ne kadar güçlü ise gönderi daha geniş kitlelere yayılır.

Dwell time neden bu kadar önemli?

Dwell time, Facebook’un içerik kalitesini anlamak için kullandığı en güvenilir sinyaldir. Bir kullanıcı gönderide 2–3 saniyeden fazla kalıyorsa bu, içeriğin ilgi çekici olduğunu gösterir. Dwell time yüksekse:

• Gönderi daha fazla kişiye gösterilir

• Feed sırası yükselir

• Explore (Keşfet) görünürlüğü artar

Bu nedenle Facebook, “içeriğe geçirilen zaman” sinyalini tüm diğer etkileşim türlerinden daha güçlü kabul eder.

Gruplar neden Facebook’ta bu kadar öne çıkıyor?

Gruplarda:

• Daha uzun tartışmalar gerçekleşir

• Kullanıcılar gönüllü olarak etkileşime girer

• Konu odaklı topluluklar daha doğru eşleşir

• Kullanıcıların platformda geçirdiği süre artar

Bu nedenle Facebook algoritması son yıllarda grup içeriklerine ekstra ağırlık vermektedir. Grup içi başarı, feed ve Explore görünürlüğünü büyük ölçüde artırabilir.

Sayfa gönderileri neden arkadaş gönderilerine göre daha az görünür?

Çünkü Facebook’un önceliği “kişisel ilişkiler”dir.Arkadaş gönderileri:

• Daha yüksek yakınlık sinyaline sahiptir

• Kullanıcının davranışında daha uzun kalış süresi üretir

• Duygusal bağ ile etkileşime geçme olasılığı daha yüksektir

Sayfa gönderileri ise kullanıcı davranışına göre genişletilir. Eğer iyi performans gösterirse sayfa içeriği de yukarı sıralara çıkabilir.

Paylaşım mı daha etkili, beğeni mi?

Kesinlikle paylaşım.Çünkü:

• İçeriğin başkaları tarafından onaylandığını gösterir

• Kullanıcı içerikle derin bağ kurmuş demektir

• İçeriği tamamen yeni bir topluluğa taşır

• Viral yayılım sinyalini tetikler

Bir paylaşım, çoğu zaman 5–10 beğeniden daha yüksek değer taşır.

Facebook videolarında hangi sinyaller daha güçlüdür?

Facebook videoları şu sıralama sinyallerine sahiptir:

• İlk 3 saniyede izleme oranı

• %25 / %50 / %75 izleme yüzdeleri

• Sessiz izleme davranışı

• Geri sarma

• Yorumların uzunluğu

• Paylaşım ve kaydetme oranları

Özellikle %50 izlenme oranı çok güçlü pozitif sinyaldir.

Facebook neden linkli gönderileri daha az gösteriyor?

Facebook kullanıcıların platformdan çıkmasını istemez.Linkler:

• Kullanıcıyı Facebook dışına taşır

• Dwell time’ı düşürür

• Reklam görünürlüğünü azaltır

Bu nedenle link içeren gönderiler doğal olarak daha düşük görünürlük alır.

Clickbait içerikler nasıl tespit ediliyor?

Facebook'un NLP modelleri başlık ile içeriği karşılaştırır. Eğer:

• Abartı varsa

• Çelişki varsa

• Yanıltıcı ifade varsa

• İçerikte vaat edilen bilgi yoksa

Gönderi clickbait olarak işaretlenir.Sonuç:Reach dramatik şekilde düşer, sayfanın uzun vadeli kalite skoru zarar görür.

Reels ve kısa videolar neden daha çok öne çıkıyor?

Çünkü:

• Kullanıcıyı platformda tutma oranı çok yüksek

• Dwell time ortalaması uzun

• Mobil dostu

• Daha hızlı tüketilir

• Paylaşılma ihtimali yüksektir

Facebook’un rakiplerine karşı (TikTok, Instagram) kısa videoya ağırlık vermesi bu içerikleri algoritmada öne taşır.

Facebook Explore’a nasıl çıkılır?

Explore’a çıkmayı tetikleyen başlıca sinyaller:

• Yüksek kaydedilme oranı

• Uzun okuma süresi

• Grup içi yüksek performans

• Beğeni + yorum + paylaşım kombinasyonu

• Video izlenme yüzdesi

• Negatif sinyallerin düşük olması

Explore görünürlüğü → viral büyümenin en güçlü kapısıdır.

Sayfa görünürlüğüm düştü, nasıl toparlarım?

Şu adımlar görünürlüğü hızla düzeltir:

• Kaliteli video ve görsel içerik üret

• Clickbait'ten kaçın

• Gruplarda aktif ol

• Link kullanımını azalt

• Kullanıcıları tartışmaya yönlendiren içerikler oluştur

• Düzenli ama aşırı olmayan paylaşım yap

Facebook kalite sinyallerine hızlı tepki verir, 1–2 hafta içinde iyileşme görülebilir.

Uzun metinler mi yoksa kısa içerikler mi daha iyi?

Konuya göre değişir:

• Bilgilendirici içeriklerde uzun metin daha güçlü

• Hikâye anlatımında orta uzunluk daha etkili

• Viral etkilerde kısa ve çarpıcı metinler daha başarılı

Asıl önemli olan kullanıcıyı gönderide ne kadar tuttuğudur.

Facebook'ta büyümek için en ideal paylaşım sıklığı nedir?

2–3 günde bir kaliteli içerik + düzenli grup etkileşimi en ideal büyüme modelidir.Aşırı paylaşım → spam sinyaliAz paylaşım → düşük özellik belirleme

Dolayısıyla ritim, görünürlüğün anahtarıdır.

Negatif sinyaller hesabın tamamını etkiler mi?

Evet.Bir gönderinin çok fazla negatif sinyal alması yalnızca o gönderiyi değil:

• Sayfanın genel otoritesini

• Gelecek paylaşımların reach’ini

• Explore görünürlüğünü

doğrudan düşürebilir.

Bu yüzden spam, clickbait, kopya içerik, düşük kaliteli görsel gibi hatalardan kesinlikle kaçınmak gerekir.

Kaynakça

• Meta for Business – Feed Ranking & Content Distribution Documentation

• Facebook AI Research (FAIR) – Deep Learning Models for Social Ranking

• Meta Engineering Blog – Integrity Systems & Content Quality Detection

• Stanford University – User Behavior Prediction on Large Social Networks

• MIT CSAIL – NLP-Based Content Classification in Social Platforms

• Oxford Internet Institute – Social Graphs & Engagement Dynamics