Capisce l'algoritmu di classamentu di i Feed News di Facebook

integrazione persunale facebook

Uttene a visibilità di a vostra marca in i nutizie di u vostru publicu di destinazione hè l'ultimu successu per i venditori sociali. Questu hè unu di i scopi più impurtanti, è spessu sfuggenti, in a strategia suciale di una marca. Pò esse specialmente difficiule in Facebook, una piattaforma chì hà un algoritmu elaboratu è in evoluzione costante pensatu per serve à u publicu u cuntenutu più pertinente.

EdgeRank era u nome datu à l'algoritmu di nutizie di Facebook anni fà è ancu s'ellu hè oghje cunsideratu obsoletu internamente, u nome hà campatu è continua à esse adupratu da i cummercialisti oghje. Facebook hè sempre aduprendu i cuncetti di l'algoritmu EdgeRank originale è u quadru nantu à quale hè statu custruitu, ma in un novu modu.

Facebook si riferisce à questu cum'è l'algoritmu di classamentu di i Feed News. Cumu funziona? Eccu e risposte à e vostre dumande basiche:

Chì sò i Bordi?

Ogni azzione chì un utilizatore faci hè una storia di nutizie potenziale è Facebook chjama queste azzioni spiculi. Ogni volta chì un amicu publicheghja un aghjurnamentu di statutu, cummenta nantu à l'aghjurnamentu di statutu di un altru utilizatore, tagge una foto, si unisce à una pagina di marca, o comparte un post, genera un arice, è una storia annantu à quellu vantaghju puderia cumparisce potenzialmente in a nutizia personale di l'utente.

Saria estremamente schiacciante se a piattaforma mostri tutte queste storie in a nutizia in modo chì Facebook creessi un algoritmu per prevede quantu interessante serà ogni storia per ogni utilizatore individuale. L'algoritmu di Facebook hè chjamatu "EdgeRank" perchè classifica i bordi è poi li filtra in l'alimentu di nutizie di un utilizatore per mustrà e storie più interessanti per quellu utilizatore particulare.

Chì hè u Framework EdgeRank Originale?

I trè pezzi principali originali di l'algoritmu EdgeRank sò puntu di affinità, pesu di punta, e tempu decadenza.

U puntu di affinità hè a relazione trà una marca è ogni fan, misurata da a frequenza di un fan chì vede è interagisce cù a vostra pagina è i so messaghji, in più di u modu in cui si impegna reciprocamente cun elli.

U pesu di u bordu hè misuratu cumpilendu i valori di i bordi, o azzioni chì un utilizatore piglia, eccettu i clicchi. Ogni categuria di bordi hà un pesu predefinitu diversu, per esempiu i cumenti anu valori di pesu più alti di Piace perchè mostranu una maggiore implicazione da u fan. Pudete generalmente suppone chì i bordi chì piglianu u più tempu per compie tendenu à pesà di più.

A decadenza di u tempu si riferisce à quantu tempu u bordu hè statu vivu. EdgeRank hè un puntu di corsa, micca una cosa una volta. Cusì u più recente u vostru postu, più altu serà u vostru score EdgeRank. Quandu un utilizatore accede à Facebook, a so nutizia hè populata cun cuntenutu chì hà u puntuu più altu in quellu momentu particulare in u tempu.

formula di Facebook edgerank

Creditu ritrattu: EdgeRank.net

L'idea hè chì Facebook premieghja e marche chì custruiscenu relazioni è mettenu u cuntenutu più pertinente è interessante in cima à a nutizia di un utilizatore in modu chì e publicazioni sianu specificamente adattate per elli.

Chì hà cambiatu cù Facebook Edgerank?

L'algoritmu hè cambiatu un pocu, uttenendu un aghjurnamentu cù e nuove funzionalità, ma l'idea hè sempre a stessa: Facebook vole dà à l'utilizatori un cuntenutu interessante per chì continueranu à vultà nantu à a piattaforma.

Una nova caratteristica, u colpu di storia, permette à e storie di riapparire chì a ghjente ùn hà micca uriginale scorrendu abbastanza luntanu da vede. Queste storie saranu sbulicate vicinu à a cima di u feed di nutizie se stanu sempre raccogliendu assai impegni. Questu significa chì e publicazioni di pagine populari puderanu avè una probabilità più grande di esse mostrati ancu s'elli anu qualchì ora (cambiendu l'usu originale di l'elementu di decadenza di u tempu) andendu in cima di u feed di nutizie se e storie ricevenu sempre un numeru altu di mi piace è cummenti (aduprendu sempre puntu di affinità è elementi di pesu di punta). I dati anu suggeritu chì questu mostra à u publicu e storie chì volenu vede, ancu s'elli sò stati mancati a prima volta.

Altre caratteristiche sò destinate à lascià l'utilizatori vede posti da e pagine è l'amichi chì volenu in una manera più puntuale, in particulare cù temi di tendenza. Si dice chì un cuntenutu particulare sia pertinente solu in un certu calendariu, dunque Facebook vole chì l'utenti a vedenu mentre rimane pertinente. Quandu un amicu o una pagina site cunnessu à e publicazioni nantu à qualcosa chì hè attualmente un sughjettu attuale di cunversazione in Facebook cum'è un avvenimentu sportiu o a premiere di a stagione di spettaculi TV, questu post hè più probabile chì apparisca più in alto in u vostru feed di notizie Facebook, cusì pudete vede più prestu.

I posti chì generanu un impegnu altu pocu dopu a publicazione sò più propensi à esse mostrati in a nutizia, ma micca cusì probabili se l'attività cala rapidamente dopu a publicazione. U penseru daretu à questu hè chì se e persone si impegnanu cù u postu subitu dopu à u so postu, ma micca tantu poche ore dopu, u postu era u più interessante à u mumentu di u so postu è potenzialmente menu interessante in una data successiva. Questu hè un altru modu per tene u cuntenutu in u newsfeed puntuale, pertinente è interessante.

Cume Misuraghju A mo Analisi Feed News Di Facebook?

Ùn ci hè micca un strumentu di terzu dispunibule per misurà u puntu di EdgeRank di una marca postu chì gran parte di i dati sò privati. Un attuale Puntuazione EdgeRank ùn esiste micca perchè ogni fan hà un puntu di affinità diversu cù a pagina di a marca. Inoltre, Facebook mantene l'algoritmu in secretu, è l'aghjustanu constantemente, vale à dì chì u valore di i cumenti paragunatu à i Mi piace cambia in continuu.

U modu più efficace per misurà l'impattu di l'algoritmu applicatu à u vostru cuntenutu hè vedendu quante persone avete raggiunatu è quantu impegnu avete ricevutu i vostri posti. Strumenti cum'è SumAll Facebook Analytics includenu questi dati in un cumpletu drupal dashboard perfettu per misurà è seguità queste metriche.

Chì ne pensi?

Stu situ utilizeghja Akismet per reducisce u puzzicheghju. Sapete ciò chì i dati di i vostri dati è processatu.