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Facebook renueva su muro para atraer a usuarios más jóvenes

Meta Platforms aseguró que empezará a mostrar "publicaciones populares de cuentas que los usuarios no siguen, incluidos los reels y las historias".

Tecno 21 de julio de 2022
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Foto ilsutrativa.

Meta Platforms está renovando el muro principal de Facebook para dar prioridad al "descubrimiento" de nuevos contenidos, en lugar de las publicaciones de las cuentas que los usuarios siguen. La idea es intentar estilizar sus aplicaciones a imagen y semejanza de su competidor TikTok.

En los últimos meses, los directivos de Meta manifestaron su urgencia por potenciar sus "reels", similares al formato de video corto de TikTok, que fue especialmente popular entre los usuarios más jóvenes. 

El muro principal de noticias de Facebook, que los usuarios ven cuando abren la aplicación, empezará a mostrar "publicaciones populares de cuentas que los usuarios no siguen, incluidos los reels y las historias", dijo Meta en un comunicado.

Facebook sugerirá publicaciones a los usuarios con su sistema de clasificación de aprendizaje automático. Además, la plataforma está invirtiendo en inteligencia artificial (IA) para ofrecer contenido recomendado.

El actual muro de noticias, que muestra las publicaciones recientes de amigos, páginas y grupos que los usuarios deciden seguir activamente, se trasladará a una nueva pestaña separada llamada "Feeds", que incluirá anuncios. Aunque Meta aseguró que no tendrá publicaciones sugeridas para el usuario.

En mayo, Adam Mosseri, responsable de Instagram, anunció pruebas de una experiencia de visualización más "inmersiva" al estilo de TikTok. Mientras que el presidente ejecutivo, Mark Zuckerberg, admitió en abril a los inversores que Meta estaba realizando importantes inversiones en IA y aprendizaje automático para apoyar el enfoque del "motor de descubrimiento".

A principios de este mes, el director de producto, Chris Cox, dijo a los empleados que tenía previsto quintuplicar el número de unidades de procesamiento gráfico (GPU) en sus centros de datos para finales de año, con el fin de proporcionar más potencia de cálculo para la IA.

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