Facebook'un Haber Akışı Sıralama Algoritmasını Anlamak

facebook kişisel entegrasyonu

Hedef kitlenizin haber akışlarında marka görünürlüğünüzü elde etmek, sosyal pazarlamacılar için nihai başarıdır. Bu, bir markanın sosyal stratejisindeki en önemli ve çoğu zaman anlaşılması zor olan hedeflerden biridir. İzleyicilere en alakalı içeriği sunmak için tasarlanmış ayrıntılı ve sürekli gelişen bir algoritmaya sahip bir platform olan Facebook'ta özellikle zor olabilir.

Kenar Sıralaması Facebook'un haber besleme algoritmasına yıllar önce verilen addı ve artık dahili olarak eski olarak kabul edilmesine rağmen, isim yaşadı ve bugün pazarlamacılar tarafından kullanılmaya devam ediyor. Facebook hala orijinal EdgeRank algoritmasının ve üzerine inşa edildiği çerçevenin kavramlarını kullanıyor, ancak yeni bir şekilde.

Facebook bunu Haber Akışı Sıralama Algoritması olarak adlandırıyor. O nasıl çalışır? İşte temel sorularınızın cevapları:

Kenarlar nedir?

Bir kullanıcının yaptığı herhangi bir işlem, potansiyel bir haber kaynağı hikayesidir ve Facebook bu eylemleri çağırır kenarları. Bir arkadaş bir durum güncellemesi yayınladığında, başka bir kullanıcının durum güncellemesine yorum yaptığında, bir fotoğrafı etiketlediğinde, bir marka sayfasına katıldığında veya bir gönderi paylaştığında, bir kenarve bu uçla ilgili bir hikaye, potansiyel olarak kullanıcının kişisel haber akışında görünebilir.

Platformun tüm bu hikayeleri haber akışında göstermesi çok zor olurdu, böylece Facebook her bir hikayenin her bir kullanıcı için ne kadar ilginç olacağını tahmin etmek için bir algoritma oluşturdu. Facebook algoritmasına "EdgeRank" adı verilir, çünkü kenarları sıralar ve daha sonra belirli bir kullanıcı için en ilginç hikayeleri göstermek için bunları kullanıcının haber akışına filtreler.

Orijinal EdgeRank Çerçevesi nedir?

EdgeRank algoritmasının orijinal üç ana parçası yakınlık puanı, kenar ağırlığı, ve zaman bozulması.

Yakın ilgi alanı puanı, bir hayranın sayfanızı ve yayınlarınızı ne sıklıkla görüntülediğiyle ve onlarla karşılıklı olarak nasıl etkileşim kurduğunuzla ölçülen, marka ile her hayran arasındaki ilişkidir.

Kenar ağırlığı, tıklamalar haricinde bir kullanıcının gerçekleştirdiği eylemler veya kenarların değerleri derlenerek ölçülür. Her kenar kategorisinin farklı bir varsayılan ağırlığı vardır, örneğin yorumların ağırlık değerleri seviyor çünkü hayranların daha fazla katılımını gösteriyorlar. Genel olarak, başarmak için en çok zaman alan kenarların daha ağır olduğunu varsayabilirsiniz.

Zamanla azalma, sınırın ne kadar süredir hayatta kaldığını ifade eder. EdgeRank, tek seferlik bir şey değil, devam eden bir puandır. Yani gönderiniz ne kadar yeni olursa EdgeRank puanınız o kadar yüksek olur. Bir kullanıcı Facebook'ta oturum açtığında, haber kaynakları o anda en yüksek puana sahip içerikle doldurulur.

facebook edgerank formülü

Resim kredisi: EdgeRank.net

Buradaki fikir, Facebook'un ilişki kuran ve en alakalı ve ilginç içeriği bir kullanıcının haber akışının en üstüne koyan markaları ödüllendirmesidir, böylece gönderiler özel olarak onlara göre düzenlenir.

Facebook Edgerank ile Neler Değişti?

Algoritma biraz değişti, yeni özelliklerle yükseltme yapıldı, ancak fikir hala aynı: Facebook, kullanıcılara ilginç içerik sunmak istiyor, böylece platforma geri gelmeye devam edecekler.

Yeni bir özellik olan hikaye çarpma, insanların orijinal olarak görecek kadar aşağı kaydırmadıkları hikayelerin yeniden ortaya çıkmasını sağlıyor. Bu hikayeler, hala çok fazla etkileşim kazanıyorlarsa, haber akışının üst kısmına yakın bir yerde gösterilecek. Bu, popüler sayfa gönderilerinin birkaç saatlik olsalar bile gösterilme şansının daha yüksek olabileceği anlamına gelir (zamanla azalma öğesinin orijinal kullanımını değiştirerek), öyküler hala yüksek bir sayı alıyorsa haber beslemesinin üstüne giderek Beğenilerin ve yorumların sayısı (hala ilişki puanı ve kenar ağırlığı öğeleri kullanılıyor). Veriler, bunun izleyicilere, ilk kez kaçırılsalar bile görmek istedikleri hikayeleri gösterdiğini öne sürdü.

Diğer özellikler, kullanıcıların özellikle trend olan konularla birlikte, istedikleri sayfalardan ve arkadaşlarından gelen gönderileri daha zamanında görmelerini sağlamayı amaçlamaktadır. Belirli bir içeriğin yalnızca belirli bir zaman aralığında alakalı olduğu söyleniyor, bu nedenle Facebook, kullanıcıların alakalı kalırken onu görmesini istiyor. Bir arkadaşınız veya sayfanız, bir spor etkinliği veya TV şovu sezonu galası gibi şu anda Facebook'ta sıcak bir sohbet konusu olan bir şeyle ilgili gönderilere bağlandığınızda, bu gönderinin Facebook haber akışınızda daha üstte görünmesi daha olasıdır. daha erken gör.

Yayınlandıktan kısa bir süre sonra yüksek etkileşim oluşturan gönderilerin haber akışında gösterilme olasılığı daha yüksektir, ancak yayınlandıktan sonra etkinlik hızlı bir şekilde düşerse bu pek olası değildir. Bunun arkasındaki düşünce, eğer insanlar gönderildikten hemen sonra, ancak birkaç saat sonra olmasa da, gönderinin en ilginç olduğu zaman, daha sonraki bir tarihte ise potansiyel olarak daha az ilgi çekici olduğudur. Bu, haber akışındaki içeriği zamanında, alakalı ve ilginç tutmanın başka bir yoludur.

Facebook Haber Akışı Analizimi Nasıl Ölçerim?

Verilerin çoğu özel olduğundan, bir markanın EdgeRank puanını ölçmek için üçüncü taraf bir araç yoktur. Gerçek EdgeRank puanı yok çünkü her hayranın marka sayfasıyla farklı bir ilişki puanı var. Dahası, Facebook algoritmayı bir sır olarak saklıyor ve sürekli değiştiriyorlar, yani beğenilere kıyasla yorumların değeri sürekli değişiyor.

İçeriğinize uygulanan algoritmanın etkisini ölçmenin en etkili yolu, kaç kişiye ulaştığınızı ve gönderilerinizin ne kadar etkileşim aldığını görmektir. Gibi araçlar SumAll Facebook Analytics bu verileri kapsamlı bir analytics bu ölçümleri ölçmek ve izlemek için mükemmel bir gösterge tablosu.

Ne düşünüyorsunuz?

Bu site spam'i azaltmak için Akismet'i kullanıyor. Yorum verilerinizin nasıl işlendiğini öğrenin.