Агуулга маркетингСошиал медиа ба нөлөөлөгч маркетинг

Facebook-ийн News Feed Ranking Algorithm-ийн талаархи ойлголт

Зорилтот үзэгчдийнхээ мэдээллийн сувгаар танай брэндийг олж харах нь нийгмийн зах зээлд оролцогчдын хувьд дээд амжилт юм. Энэ бол брэндийн нийгмийн стратеги дахь хамгийн чухал, ихэвчлэн биелэгддэггүй зорилтуудын нэг юм. Фэйсбүүк дээр энэ нь ялангуяа хэцүү байж болох бөгөөд энэ нь үзэгчдэд хамгийн их хамааралтай агуулгаар үйлчлэхэд зориулагдсан боловсронгуй, байнга өөрчлөгдөж байдаг алгоритмтай платформ юм.

EdgeRank гэсэн нэрийг олон жилийн өмнө Facebook-ийн мэдээллийн тэжээлийн алгоритмд өгсөн бөгөөд одоо үүнийг дотооддоо хуучирсан гэж үздэг ч энэ нэрийг өнөө хэр нь зах зээлдүүлэгчид ашиглаж ирсэн бөгөөд үргэлжлүүлэн ашигладаг. Фэйсбүүк нь анхны EdgeRank алгоритмын үзэл баримтлал, түүний бүтээсэн тогтолцоог ашиглаж байгаа боловч шинэ арга замаар ашиглаж байна.

Facebook үүнийг News Feed Ranking Algorithm гэж нэрлэдэг. Энэ яаж ажилдаг вэ? Таны үндсэн асуултуудын хариулт энд байна.

Ирмэг гэж юу вэ?

Хэрэглэгчийн хийсэн аливаа үйлдэл нь болзошгүй мэдээллийн тэжээлийн түүх бөгөөд Facebook эдгээр үйлдлийг дууддаг ирмэг. Найз нь статусын шинэчлэлт оруулах, өөр хэрэглэгчийн статусын шинэчлэлт дээр сэтгэгдэл бичих, зургийг таглах, брэндийн хуудсанд нэгдэх эсвэл нийтлэл хуваалцах бүрт энэ нь зах, мөн энэ захын тухай түүх нь хэрэглэгчийн хувийн мэдээллийн тэжээлд гарч болзошгүй юм.

Хэрэв платформ нь эдгээр бүх түүхийг мэдээллийн тэжээл дээр харуулсан бол маш их сэтгэл хөдлөм байх болно, ингэснээр Facebook нь хэрэглэгчид бүрт түүх бүр хэр сонирхолтой болохыг урьдчилан таамаглах алгоритмийг бий болгосон. Фэйсбүүкийн алгоритм нь “EdgeRank” гэж нэрлэгддэг тул ирмэгийг нь эрэмбэлээд дараа нь тухайн хэрэглэгчийн хамгийн сонирхолтой түүхийг харуулахын тулд хэрэглэгчийн мэдээллийн сувагт шүүнэ.

Анхны EdgeRank Framework гэж юу вэ?

EdgeRank алгоритмын үндсэн гурван үндсэн хэсэг нь ижил төстэй байдлын оноо, захын жинБолон цаг хугацааны ялзрал.

Афинитийн оноо гэдэг нь брэнд ба фен бүрийн хоорондын хамаарлыг фэн нь таны хуудас, нийтлэлийг хэр олон удаа үзэж, харьцаж байгаагаар нь хэмжихээс гадна тэдэнтэй хэрхэн харьцаж байгаагаас хамаарна.

Ирмэгийн жинг хэмжихдээ товшилтоос бусад тохиолдолд хэрэглэгчийн хийсэн ирмэг буюу үйлдлийн утгыг нэгтгэнэ. Ирмэгийн ангилал тус бүр нь өөр өөр жинтэй байдаг, жишээлбэл сэтгэгдэл нь жингийн утгыг бодвол илүү өндөр байдаг дуртай Учир нь тэд фенүүдийн оролцоог илүү их харуулдаг. Ерөнхийдөө хамгийн их цаг хугацаа шаардагдах ирмэгүүд илүү их жинтэй байдаг гэж та бодож болно.

Цаг хугацаа муудах нь ирмэг хэр удаан амьд байсныг хэлнэ. EdgeRank бол гүйлтийн оноо юм. Тиймээс таны бичлэг сүүлийн үед гарах тусам EdgeRank-ийн оноо өндөр болно. Хэрэглэгч Фэйсбүүк рүү нэвтрэх үед тэдний мэдээллийн тэжээл тухайн цаг мөчид хамгийн өндөр оноо авсан агуулгаар дүүрэн байдаг.

facebook edgerank томъёо

Зургийн кредит: EdgeRank.net

Энэхүү санаа нь харилцаа холбоог бий болгож, хэрэглэгчийн мэдээний дээд хэсэгт хамгийн их хамааралтай, сонирхолтой агуулгыг байрлуулсан фэйсбүүкийг шагнана.

Facebook Edgerank-ээр юу өөрчлөгдсөн бэ?

Алгоритм нь бага зэрэг өөрчлөгдөж, шинэ функцээр сайжруулсан боловч санаа нь хэвээрээ байна: Facebook хэрэглэгчдэд сонирхолтой контент өгөхийг хүсч байгаа тул тэд платформдоо эргэж ирнэ.

Нэг шинэ онцлог нь түүхийг бөөгнөрүүлэх нь хүмүүс анх харахаар доошоо доош гүйлгэж үзээгүй түүхүүд дахин гарч ирэх боломжийг олгодог. Эдгээр түүхүүд нь олон тооны оролцоо цуглуулсаар байвал мэдээллийн тэжээлийн дээд хэсэгт байрлана. Энэ нь алдартай хуудасны нийтлэлүүд хэдхэн цагийн настай байсан ч (цаг хугацааны задралын элементийн анхны хэрэглээг өөрчлөх) байсан ч гэсэн мэдээллийн эхэнд гарч, хэрэв мэдээ өндөр гарч ирсээр байвал мэдээллийн сувгийн дээд хэсэгт гарах магадлал өндөр байна гэсэн үг юм. лайк ба сэтгэгдлийн талаар (ойролцоо үнэлгээ, захын жингийн элементүүдийг ашигласаар байгаа). Мэдээлэл нь үзэгчдэд анх удаа санаж орхисон ч гэсэн үзэхийг хүсч буй түүхээ харуулдаг гэж үздэг.

Бусад онцлог шинж чанарууд нь хэрэглэгчид өөрсдийн хүссэн хуудас, найз нөхөддөө байршуулсан бичлэгийг цаг тухайд нь, ялангуяа чиг хандлагын сэдвээр харах боломжийг олгоход чиглэгддэг. Тодорхой агуулга нь зөвхөн тодорхой хугацаанд хамааралтай гэж хэлдэг тул Facebook нь хэрэглэгчид үүнийг хамааралтай хэвээр нь үзэхийг хүсдэг. Таны найз эсвэл хуудас таныг спортын арга хэмжээ, телевизийн шоуны улирлын нээлт гэх мэт фэйсбүүк дээр одоо ярианы халуун сэдэв болж байгаа зүйлийн талаархи бичлэгүүдтэй холбогдсон үед энэ нийтлэл таны фэйсбүүкийн мэдээллийн суваг дээр гарч ирэх магадлал өндөр байна. эртхэн үзээрэй.

Нийтлэсний дараахан өндөр оролцоо үүсгэдэг бичлэгүүд нь мэдээллийн тэжээлд гарах магадлалтай боловч байршуулсны дараа идэвхжил хурдан буурах магадлалтай биш юм. Үүний цаана байгаа бодол бол хүмүүс бичлэгийг байршуулсныхаа дараа шууд холбогддог боловч хэдхэн цагийн дараа л тэр бичлэгийг байршуулах үед хамгийн сонирхолтой байсан бөгөөд хожим нь сонирхол багатай байж магадгүй юм. Энэ бол мэдээний мэдээллийн агуулгыг цаг тухайд нь, хамааралтай, сонирхолтой байлгах өөр нэг арга юм.

Би Facebook-ийн мэдээний мэдээллийн анализыг хэрхэн хэмжих вэ?

Ихэнх өгөгдөл нь хувийн тул брэндийн EdgeRank оноог хэмжих гуравдагч этгээдийн хэрэгсэл байхгүй байна. Бодит EdgeRank оноо фен болгон брэндийн хуудастай өөр өөр хамааралтай байдаг тул байдаггүй. Цаашилбал, Facebook алгоритмыг нууцалж, үүнийг байнга өөрчилж байдаг тул лайктай харьцуулахад сэтгэгдлийн утга байнга өөрчлөгдөж байдаг.

Таны агуулгад ашигласан алгоритмын нөлөөг хэмжих хамгийн үр дүнтэй арга бол хичнээн олон хүмүүстэй уулзаж, бичлэгүүд хэр их оролцдогийг харах явдал юм. Хэрэгсэл SumAll Facebook анализ энэ өгөгдлийг цогц байдлаар багтаах анализ хянах самбар нь эдгээр хэмжүүрийг хэмжих, хянахад тохиромжтой.

Мариса Негри

Мариса Негри бол дижитал маркетингийн бүтэн цагийн багш, цагийн ажил зохион байгуулагч юм. Мариса нь Жоржиа Улсын Их Сургуулийн зар сурталчилгаа, социологи, шинэ медиа чиглэлээр бизнесийн хөгжил, дижитал маркетинг, сурталчилгаа / PR, үйл явдлын төлөвлөлт зэрэг чиглэлээр ажилладаг туршлагаа хослуулж, Electronic Arts, Paramount Pictures, Turner Broadcasting, болон Sashay Events. Нью Йоркоос гаралтай бөгөөд хоёр эрэг хавиар нүүсэн тэрээр одоо Атланта хотын Мидтауныг гэртээ дууддаг.

холбоотой зүйл

Дээшээ буцах товч
Хаах

Adblock илэрсэн

Martech Zone Бид зар сурталчилгааны орлого, түншлэлийн холбоос, ивээн тэтгэгчээр дамжуулан сайтаа мөнгөжүүлдэг учраас энэ агуулгыг танд ямар ч үнэгүйгээр өгөх боломжтой. Та манай сайтыг үзэж байхдаа зар хориглогчоо устгавал бид талархах болно.