A Facebook hírcsatorna rangsorolási algoritmusának megértése

facebook személyes integráció

Márka láthatóságának megteremtése a célközönség hírcsatornáiban a társadalmi marketingszakemberek végső eredménye. Ez az egyik legfontosabb, és gyakran megfoghatatlan cél a márka társadalmi stratégiájában. Különösen nehéz lehet a Facebookon, egy olyan platformon, amelynek kidolgozott és folyamatosan fejlődő algoritmusa a közönség számára a legrelevánsabb tartalmat szolgálja.

EdgeRank évekkel ezelőtt a Facebook hírcsatorna-algoritmusának nevezték el, és bár ma már belsőleg elavultnak tekintik, a név tovább élt, és a marketingszakemberek ma is használják. A Facebook még mindig használja az eredeti EdgeRank algoritmus fogalmait és az arra épített keretrendszert, de új módon.

A Facebook a News Feed Ranking Algorithm néven emlegeti. Hogyan működik? Íme a válasz az alapvető kérdésekre:

Mik az élek?

A felhasználó által végrehajtott bármilyen művelet potenciális hírcsatorna-történet, és a Facebook hívja ezeket a műveleteket élek. Amikor egy barát egy állapotfrissítést tesz közzé, megjegyzést fűz egy másik felhasználó állapotfrissítéséhez, megcímkéz egy fényképet, csatlakozik egy márkaoldalhoz, vagy megoszt egy bejegyzést, az generál egy él, és egy történet erről az élről potenciálisan megjelenhet a felhasználó személyes hírcsatornájában.

Rendkívül elsöprő lenne, ha a platform ezeket a történeteket megmutatná a hírcsatornában, így a Facebook létrehozott egy algoritmust annak megjóslására, hogy az egyes történetek mennyire lesznek érdekesek az egyes felhasználók számára. A Facebook algoritmust „EdgeRank” -nak hívják, mert rangsorolja az éleket, majd a felhasználó hírcsatornájába szűri őket, hogy az adott felhasználó számára legérdekesebb történeteket mutassa be.

Mi az eredeti EdgeRank keretrendszer?

Az EdgeRank algoritmus eredeti három fő része az affinitás pontszám, él súlyaés időromlás.

Az affinitás pontszám a márka és az egyes rajongók közötti kapcsolat, annak alapján mérve, hogy a rajongó milyen gyakran nézi meg az interakciót az oldaladdal és a bejegyzéseivel, valamint az, hogy miként viszonyulsz velük kölcsönösen.

Az él súlyát az élek vagy a felhasználó által végrehajtott műveletek értékeinek összeállításával mérjük, a kattintások kivételével. Minden élkategóriának más az alapértelmezett súlya, például a megjegyzések súlya nagyobb, mint Kedvencek mert nagyobb rajongói részvételt mutatnak. Általában feltételezhetjük, hogy azok az élek, amelyek teljesítése a legtöbb időt vesz igénybe, általában nagyobbak.

Az időromlás arra utal, hogy az él mennyi ideig él. Az EdgeRank futó pontszám, nem egyszeri dolog. Tehát minél újabb a bejegyzésed, annál magasabb az EdgeRank pontszámod. Amikor egy felhasználó bejelentkezik a Facebookra, hírcsatornáját olyan tartalommal tölti fel, amely az adott pillanatban a legmagasabb pontszámmal rendelkezik.

facebook edgerank formula

Kép jóváírása: EdgeRank.net

Az ötlet az, hogy a Facebook olyan márkákat díjaz, akik kapcsolatokat építenek és a legrelevánsabb és legérdekesebb tartalmat teszik a felhasználó hírcsatornájának tetejére, hogy a hozzászólásokat kifejezetten rájuk szabják.

Mi változott a Facebook Edgerank használatával?

Az algoritmus kissé megváltozott, frissítést kapott új funkciókkal, de az ötlet továbbra is ugyanaz: a Facebook érdekes tartalmat akar adni a felhasználóknak, így továbbra is visszatérnek a platformra.

Az egyik új funkció, a történetek felbukkanása lehetővé teszi olyan történetek újbóli megjelenését, amelyeket az emberek eredetileg nem görgettek lefelé annyira, hogy meglássák. Ezeket a történeteket a hírcsatorna teteje közelében találjuk fel, ha továbbra is sok elkötelezettséget szereznek. Ez azt jelenti, hogy a népszerű oldalbejegyzések nagyobb eséllyel jelenhetnek meg, még akkor is, ha néhány órásak (megváltoztatva az időromlási elem eredeti használatát), ha felkerülnek a hírcsatorna tetejére, ha a hírek továbbra is magas számot kapnak a tetszésnyilvánítások és megjegyzések száma (még mindig az affinitás pontszámot és az élsúly súlyt használva). Az adatok azt sugallják, hogy ez megmutatja a közönségnek azokat a történeteket, amelyeket meg akarnak nézni, még akkor is, ha először hiányolták őket.

Más funkciók célja, hogy a felhasználók időben láthassák a kívánt oldalak és barátok bejegyzéseit, különösen a felkapott témák esetében. A bizonyos tartalmak állítólag csak egy bizonyos időkereten belül relevánsak, ezért a Facebook azt szeretné, ha a felhasználók ezt látnák, miközben továbbra is releváns marad. Amikor egy ismerősöd vagy oldalad kapcsolatban áll olyan témával kapcsolatos bejegyzésekkel, amelyek jelenleg a Facebook egyik legelterjedtebb beszélgetési témája, például egy sportesemény vagy tévéshow-szezon premierjén, akkor ez a bejegyzés nagyobb valószínűséggel magasabban jelenik meg a Facebook hírcsatornájában, így hamarabb látni.

Azok a bejegyzések, amelyek rövid időn belül a közzététel után nagy elkötelezettséget generálnak, nagyobb valószínűséggel jelennek meg a hírcsatornában, de nem olyan valószínűek, ha a tevékenység gyorsan csökken a közzététel után. Ennek az a gondolata, hogy ha az emberek közvetlenül a feladás után, de néhány órával később nem annyira foglalkoznak a bejegyzéssel, a bejegyzés a legérdekesebb a feladás idején volt, és később egy későbbi időpontban kevésbé érdekes. Ez egy másik módja annak, hogy a hírcsatorna tartalma időben, relevánsan és érdekes módon jelenjen meg.

Hogyan mérhetem a Facebook hírcsatorna elemzésemet?

Nincs egy harmadik féltől származó eszköz a márka EdgeRank pontszámának mérésére, mivel az adatok nagy része privát. Egy tényleges EdgeRank pontszám nem létezik, mert minden rajongó más és más affinitási ponttal rendelkezik a márkaoldalhoz. Ezenkívül a Facebook titokban tartja az algoritmust, és folyamatosan módosítják azt, vagyis a megjegyzések értéke a lájkokhoz képest folyamatosan változik.

A tartalmára alkalmazott algoritmus hatásának a leghatékonyabb módja az, ha megnézi, hány embert ért el, és mennyi elkötelezettséget kapott bejegyzése. Eszközök, mint SumAll Facebook Analytics átfogó adatokba foglalja ezeket az adatokat analitika az irányítópult tökéletes e mutatók mérésére és nyomon követésére.

Mit gondolsz?

Ez az oldal Akismet-et használ a levélszemét csökkentése érdekében. Ismerje meg, hogyan dolgozik a megjegyzésed.