Facebook introduce nuovi strumenti IA per controllare l’algoritmo di Feed e Reels, mentre YouTube aveva accantonato una strada simile

Oggi Facebook ha presentato nuovi strumenti basati sull’IA per controllare l’algoritmo di Feed e Reels. L’idea è semplice: scrivi con parole tue cosa vuoi vedere e le raccomandazioni si aggiornano in tempo reale. Peccato che YouTube abbia già provato una strada simile e l’abbia accantonata: secondo Wired, gli utenti si sentivano “nervosi e spaventati”. Da una parte c’è la cautela di chi ha visto il test fallire, dall’altra la scommessa di Facebook, che oggi raddoppia sul controllo algoritmico. Chi ha ragione?

Il test che YouTube ha accantonato

Per chi lavora in CRO e deve giustificare ogni scelta con i dati, questo è un segnale qualitativo importante. Non abbiamo numeri di adozione, né un campione statistico pubblico: sappiamo solo che una delle più grandi piattaforme di raccomandazione ha messo gli utenti davanti al volante e ha visto una reazione di ansia. Non è una metrica di conversione, ma è il tipo di osservazione che in un test di usabilità blocca una feature prima ancora di arrivare all’A/B test. Se chiedi a un visitatore di fare da solo il lavoro dell’algoritmo, il rischio non è solo l’abbandono: è la percezione di non essere capito.

Il barista su scala miliardaria

Se YouTube si è fermato, Facebook ha trovato un modo per addolcire il controllo: lasciare che sia l’algoritmo a fare le domande giuste. Dopo aver cliccato “Interested” o “Not interested”, Facebook può porre domande di follow-up per ottenere maggiori dettagli su ciò che l’utente ha apprezzato o meno. Le raccomandazioni si aggiornano nella stessa sessione. In parallelo, il menu a tre punti su ogni post è stato aggiornato per rendere più accessibili i nuovi strumenti di personalizzazione. E sta arrivando uno spazio dedicato chiamato “Your algorithm”, dove si possono aggiungere e gestire direttamente i temi da vedere in Feed e Reels.

È il sogno del barista su scala miliardaria: non devi spiegare tutto da zero, basta un cenno e il barista ti chiede se preferisci il solito o qualcosa di diverso. Il meccanismo si regge sui modelli linguistici di grandi dimensioni, che secondo Facebook incorporano interessi, contesto e intento dietro il linguaggio naturale. Il risultato, nelle parole dell’azienda, è “un algoritmo con cui puoi davvero parlare”.

Ma il meccanismo non basta. La domanda che resta aperta è se gli utenti lo useranno davvero, non se l’LLM è in grado di capire le parole. Per un CRO specialist, la differenza è la stessa che passa tra un prototipo funzionante e una feature adottata: si può costruire il sistema più elegante del mondo, ma se l’utente non apre la schermata, non c’è alcun effetto misurabile.

La domanda che nessuno ha testato

E qui arriva il contesto europeo. Nel contesto del Digital Services Act, da tempo è disponibile l’opzione di visualizzare e scoprire contenuti su Reels, Stories e Search che non sono classificati da Meta usando questi sistemi. Su Facebook e Instagram gli utenti possono vedere Stories e Reels solo dalle persone che seguono, in ordine cronologico dal più recente al più vecchio. Nel frattempo, Instagram ha portato il tuo algoritmo nel feed principale, mostrando i temi che la piattaforma ritiene di interesse e lasciando all’utente la possibilità di modificarli.

La domanda che nessuno ha ancora testato davvero è questa: quanti utenti apriranno “Your algorithm” e gestiranno i propri interessi? Quanti, dopo un “Not interested”, risponderanno alle domande di follow-up invece di chiudere il feed? E soprattutto: il controllo reale è quello che gli utenti vogliono, o solo quello che dicono di volere quando compilano un questionario? Resta da capire se la personalizzazione conversazionale riduce l’ansia osservata da YouTube o la sposta semplicemente un passo più in là. La vera incognita non è se l’LLM capisce le parole, ma se gli utenti sanno cosa chiedere.