JAKARTA - Sebagai bagian dari upaya memperluas kendali pengguna atas apa yang mereka lihat di platform, Meta baru-baru ini resmi meluncurkan fitur baru bernama Dear Algo di aplikasi Threads. Fitur ini dirancang untuk memberi kebebasan yang lebih besar kepada pengguna dalam menentukan konten yang muncul di lini masa mereka, di luar pengaturan saringan standar yang selama ini tersedia.
Dengan Dear Algo, Threads memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk menyesuaikan rekomendasi konten berdasarkan permintaan yang diketik langsung oleh pengguna. Pendekatan ini memberikan rasa personalisasi yang lebih kuat dibanding mekanisme tradisional yang sepenuhnya dikendalikan oleh algoritma latar belakang.
Cara Kerja dan Penggunaan Dear Algo
Untuk memanfaatkan fitur ini, pengguna tinggal membuat unggahan publik yang dimulai dengan frase “Dear Algo”, diikuti oleh permintaan spesifik terkait jenis konten yang ingin mereka lihat lebih sering atau justru ingin dikurangi. Misalnya, bila seseorang ingin melihat lebih banyak pembaruan terkait podcast, mereka bisa menulis: “Dear Algo, show me more posts about podcasts.” Setelah permintaan dikirim, AI akan mengoptimalkan isi feed sesuai instruksi tersebut selama tiga hari.
Karena permintaan itu diposting secara publik, setiap pengguna lain yang melihat unggahan tersebut dapat membagikan ulangnya. Dengan demikian, pengguna lain juga bisa mengadopsi preferensi yang sama dalam feed mereka dengan mudah melalui fungsi repost.
Keunggulan dan Kontroversi Pendekatan Publik
Salah satu nilai tambah dari Dear Algo dibanding opsi yang sudah tersedia sebelumnya — seperti tombol Not Interested — adalah kemampuan untuk menyasar preferensi dengan lebih spesifik dan interaktif. Meta menyatakan bahwa fitur ini memberi pengguna cara baru untuk menjadikan pengalaman Threads lebih reflektif terhadap minat mereka saat itu.
Namun, pendekatan publik yang diwajibkan oleh fitur ini juga menimbulkan kekhawatiran bagi sebagian orang. Tidak semua pengguna merasa nyaman mencantumkan preferensi pribadi mereka di ruang publik, karena unggahan tersebut dapat dilihat oleh audiens luas di platform. Meskipun demikian, Meta melihat sisi positifnya: pendekatan ini tidak hanya memperkuat personalisasi tetapi juga mendorong percakapan dan keterlibatan di komunitas.
Fitur Baru Dibandingkan Fitur Lama dan Pesaing
Selama ini, Threads dan platform pesaing seperti X dan Bluesky memang telah menyediakan beberapa alat untuk membantu menyaring konten, termasuk tombol Not Interested atau alat lain untuk menyesuaikan pengalaman pengguna. Namun, Dear Algo dipandang membawa personalisasi ke level yang lebih tinggi dan lebih intuitif karena memungkinkan pengguna untuk mengekspresikan kebutuhan mereka dengan kalimat langsung yang diproses oleh AI.
Menurut Meta, pendekatan ini juga berpotensi membuat Threads terasa lebih real-time dan responsif terhadap perubahan minat pengguna — kualitas yang selama ini menjadi ciri khas pengalaman media sosial berbasis percakapan instan.
Cakupan Peluncuran dan Ekspansi
Pada tahap awal peluncurannya, Dear Algo telah tersedia bagi pengguna di Amerika Serikat, Selandia Baru, Australia, dan Inggris. Rencana Meta adalah memperluas jangkauan fitur ini ke lebih banyak negara dalam waktu mendatang agar komunitas pengguna internasional dapat merasakan manfaatnya.
Peluncuran fitur ini terjadi bersamaan dengan momen pertumbuhan signifikan bagi Threads. Baru-baru ini, laporan dari firm intelijen pasar menyebut bahwa Threads telah melampaui X dalam hal jumlah pengguna aktif harian di perangkat mobile, menunjukkan tren adopsi yang kuat di kalangan pengguna global.
Meski X masih unggul dalam penggunaan berbasis web, data menunjukkan bahwa aplikasi Threads di platform iOS dan Android mengalami peningkatan substansial dalam jumlah pengguna aktif harian dalam beberapa bulan terakhir.
Dengan memperkenalkan fitur berbasis AI seperti Dear Algo dan melihat pertumbuhan pengguna yang terus menanjak, Threads tampaknya semakin fokus pada upaya memperkuat posisinya dalam persaingan media sosial berbasis konten real-time yang relevan dengan kebutuhan masing-masing pengguna.