Înțelegerea algoritmului de clasificare a fluxului de știri Facebook

Facebook integrare personală

Obținerea vizibilității mărcii dvs. în fluxurile de știri ale publicului țintă este realizarea finală pentru marketerii sociali. Acesta este unul dintre cele mai importante și adesea evazive obiective din strategia socială a unui brand. Poate fi deosebit de dificil pe Facebook, o platformă care are un algoritm elaborat și în continuă dezvoltare, conceput pentru a servi publicului cel mai relevant conținut.

EdgeRank a fost numele dat algoritmului de feed de știri Facebook cu ani în urmă și, chiar dacă este considerat acum învechit pe plan intern, numele a trăit și continuă să fie folosit de marketing astăzi. Facebook încă folosește conceptele algoritmului EdgeRank original și cadrul pe care a fost construit, dar într-un mod nou.

Facebook se referă la acesta drept algoritm de clasificare a fluxului de știri. Cum functioneazã? Iată răspunsurile la întrebările dvs. de bază:

Ce sunt marginile?

Orice acțiune pe care o face un utilizator este o potențială poveste de flux de știri, iar Facebook numește aceste acțiuni margini. Ori de câte ori un prieten postează o actualizare de stare, comentează actualizarea de stare a altui utilizator, etichetează o fotografie, se alătură unei pagini de marcă sau partajează o postare, aceasta generează o margineși o poveste despre această margine ar putea apărea în fluxul de știri personale al utilizatorului.

Ar fi extrem de copleșitor dacă platforma ar arăta toate aceste povești în fluxul de știri, astfel încât Facebook a creat un algoritm pentru a prezice cât de interesantă va fi fiecare poveste pentru fiecare utilizator individual. Algoritmul Facebook se numește „EdgeRank”, deoarece clasează marginile și apoi le filtrează în fluxul de știri al unui utilizator pentru a afișa cele mai interesante povești pentru acel utilizator.

Ce este cadrul EdgeRank original?

Cele trei părți principale ale algoritmului EdgeRank sunt scor de afinitate, greutatea muchiei, și decaderea timpului.

Scorul de afinitate este relația dintre un brand și fiecare fan, măsurată în funcție de frecvența cu care un fan vizionează și interacționează cu pagina și postările dvs., pe lângă modul în care vă interacționați reciproc.

Greutatea muchiilor este măsurată prin compilarea valorilor marginilor sau acțiunilor pe care le face un utilizator, cu excepția clicurilor. Fiecare categorie de margini are o greutate implicită diferită, de exemplu comentariile au valori de greutate mai mari decât îi place deoarece arată o implicare mai mare din partea fanului. Puteți presupune, în general, că marginile care necesită cel mai mult timp pentru realizare tind să cântărească mai mult.

Decaderea timpului se referă la cât timp a fost viu marginea. EdgeRank este un scor de alergare, nu o singură dată. Deci, cu cât postarea dvs. este mai recentă, cu atât scorul dvs. EdgeRank este mai mare. Când un utilizator se conectează la Facebook, fluxul său de știri este populat cu conținut care are cel mai mare scor în acel moment.

formula facebook edgerank

Credit de imagine: EdgeRank.net

Ideea este că Facebook recompensează mărcile care construiesc relații și plasează conținutul cel mai relevant și interesant în partea de sus a fluxului de știri al unui utilizator, astfel încât postările să fie adaptate în mod special acestora.

Ce s-a schimbat cu Facebook Edgerank?

Algoritmul s-a schimbat ușor, obținând un upgrade cu funcții noi, dar ideea este aceeași: Facebook dorește să ofere utilizatorilor conținut interesant, astfel încât să revină în continuare pe platformă.

O caracteristică nouă, povestirea cu povești, permite reapariția poveștilor pe care oamenii nu le-au derulat inițial suficient de mult pentru a le vedea. Aceste povești vor fi adunate aproape de partea de sus a fluxului de știri, dacă acestea încă câștigă mult angajament. Acest lucru înseamnă că postările populare de pe pagină ar putea avea șanse mai mari de a fi afișate chiar dacă au câteva ore (schimbând utilizarea inițială a elementului de decădere a timpului), mergând în partea de sus a fluxului de știri dacă poveștile primesc încă un număr mare de aprecieri și comentarii (încă folosind scoruri de afinitate și elemente de greutate de margine). Datele au sugerat că acest lucru arată publicului poveștile pe care doresc să le vadă, chiar dacă le-a fost dor de prima dată.

Alte caracteristici sunt destinate să permită utilizatorilor să vadă postările din paginile și prietenii pe care și le doresc într-un mod mai oportun, în special cu subiecte de tendință. Se spune că conținutul special este relevant doar într-un anumit interval de timp, astfel încât Facebook dorește ca utilizatorii să îl vadă în timp ce acesta rămâne relevant. Când un prieten sau o pagină sunteți conectat la postări despre ceva care este în prezent un subiect fierbinte de conversație pe Facebook, cum ar fi un eveniment sportiv sau premiera sezonului emisiunilor TV, este mai probabil ca această postare să apară mai sus în fluxul dvs. de știri Facebook, astfel încât să puteți vezi mai devreme.

Postările care generează implicare ridicată la scurt timp după postare sunt mai susceptibile de a fi afișate în fluxul de știri, dar nu la fel de probabil dacă activitatea scade rapid după postare. Gândirea din spatele acestui lucru este că, dacă oamenii se angajează cu postarea imediat după ce a fost postată, dar nu la fel de mult câteva ore mai târziu, postarea a fost cea mai interesantă la momentul publicării și potențial mai puțin interesantă la o dată ulterioară. Acesta este un alt mod de a păstra conținutul în fluxul de știri în timp util, relevant și interesant.

Cum mă pot măsura analiza fluxului de știri Facebook?

Nu există un instrument terță parte disponibil pentru a măsura scorul EdgeRank al unei mărci, deoarece o mare parte din date sunt private. Un real Scorul EdgeRank nu există deoarece fiecare fan are un scor de afinitate diferit cu pagina mărcii. În plus, Facebook păstrează secretul algoritmului și îl modifică în mod constant, ceea ce înseamnă că valoarea comentariilor în comparație cu aprecierile se schimbă constant.

Cel mai eficient mod de a măsura impactul algoritmului aplicat conținutului dvs. este să vedeți câți oameni ați atins și cât de mult angajament ați primit postările dvs. Instrumente precum SumAll Facebook Analytics cuprinde aceste date într-un cuprinzător Google Analytics tabloul de bord perfect pentru măsurarea și urmărirea acestor valori.

Ce părere ai?

Acest site folosește Akismet pentru a reduce spamul. Aflați cum sunt procesate datele despre comentarii.