Diese Reform betrifft vor allen Dingen Seiten, die Content bewusst posten, um mit allen Mitteln ein Like, einen Kommentar oder einen Share zu bekommen. Ein Beispiel: „Markieren Sie mindestens vier Freunde, um am Gewinnspiel teilzunehmen!“ Diese Spam-Kultur wird nun mithilfe eines neuen Algorithmus‘ eingedämmt – solche Posts werden im News-Feed deutlich weiter unten gerankt.
„Die User haben uns gesagt, dass sie Spam-Posts auf Facebook nicht mögen, die sie dazu bringen, mit Likes, Kommentaren und anderen Aktionen zu interagieren“, erklären die Facebook-Mitarbeiter Henry Silverman, Spezialist für Betriebsintegrität und Lin Huang, Ingenieur, in einem Blogbeitrag: „Diese Taktik, bekannt als „Engagement-Baits“, zielt darauf ab, unseren Newsfeed-Algorithmus zu nutzen, indem es das Engagement erhöht, um eine größere Reichweite zu erreichen. Diese Woche fangen wir an, einzelne Posts von den Leuten und von den Seiten zu degradieren, die „Engagement-Baits“ benutzen.“
In den kommenden Wochen wird diese Neuerung langsam anlaufen, sodass die User Zeit haben, sich mit den neuen Gegebenheiten abzufinden und nicht unabsichtlich wegen eines solchen Engagement-Köders abgestraft zu werden. So gnädig sich dies anhört, verspricht Facebook auch: „Wir werden auch in Zukunft Wege finden, um unsere Bemühungen zur Reduzierung des Engagement-Köders zu verbessern und zu skalieren.“ Sofern eine Seite konstant „Engagement-Köder“ weiternutze, werde sie „bedeutende Reichweite“ verlieren.
Bleibt nur die Frage, ob Posts degradiert werden, die zwar auch bewusst Interaktionen erbitten, aber soziale Absichten verfolgen – seien es nun Vermisstenanzeigen, polizeiliche Ermittlungen oder dergleichen. Die Antwort von Facebook: Der Algorithmus ist dafür clever genug. „Beiträge, die Menschen um Hilfe, Ratschläge oder Empfehlungen bitten, wie zum Beispiel die Verbreitung eines vermissten Kinderberichts, das Sammeln von Geld für einen bestimmten Zweck oder das Bitten um Reisetipps, werden durch dieses Update nicht beeinträchtigt“, so beschreiben es Silverman und Huang.