Facebook– ის ახალი ამბების არხების რეიტინგის ალგორითმის გაგება

facebook პირადი ინტეგრაცია

თქვენი ბრენდის ხილვადობა თქვენი სამიზნე აუდიტორიის სიახლეებში არის საბოლოო მიღწევა სოციალური მარკეტინგისთვის. ეს არის ბრენდის სოციალური სტრატეგიის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი და ხშირად გაუგებარი მიზანი. ეს შეიძლება განსაკუთრებით რთული იყოს ფეისბუქზე, პლატფორმას, რომელსაც აქვს დახვეწილი და მუდმივად განვითარებადი ალგორითმი, რომელიც შექმნილია აუდიტორიის ყველაზე შესაბამისი შინაარსისთვის.

EdgeRank წლების წინ ეწოდა ფეისბუქის ახალი ამბების საკვების ალგორითმს და მიუხედავად იმისა, რომ იგი შინაგანად მოძველებულად ითვლება, სახელი ამ სახელით იცოცხლა და დღესაც გამოიყენება მარკეტინგის მიერ. Facebook კვლავ იყენებს ორიგინალური EdgeRank ალგორითმის კონცეფციებს და ჩარჩოს, რომელიც მასზეა აგებული, მაგრამ ახლებურად.

Facebook მას მოიხსენიებს, როგორც News Feed Ranking Algorithm. Როგორ მუშაობს? აქ მოცემულია პასუხები თქვენს ძირითად კითხვებზე:

რა არის Edges?

მომხმარებლის ნებისმიერი ქმედება არის ახალი ამბების სიახლეების პოტენციური ამბავი და Facebook ამ ქმედებებს უწოდებს კიდეები. ყოველთვის, როდესაც მეგობარი გამოაქვეყნებს სტატუსის განახლებას, კომენტარს აკეთებს სხვა მომხმარებლის სტატუსის განახლებაზე, ანიშნებს ფოტოს, უერთდება ბრენდის გვერდს ან ავრცელებს პოსტს, ეს ქმნის ზღვარზე, და ამბავი ამ ზღვარზე შეიძლება პოტენციურად გამოჩნდეს მომხმარებლის პირად სიახლეებში.

უკიდურესად მძიმე იქნებოდა, თუ პლატფორმას სიახლეების სიაში აჩვენებდა ყველა ამ სიუჟეტს, ამიტომ Facebook- მა შექმნა ალგორითმი, თუ რამდენად საინტერესო იქნება თითოეული სიუჟეტი თითოეული მომხმარებლისთვის. ფეისბუქის ალგორითმს "EdgeRank" უწოდებენ, რადგან ის ალაგებს კიდეებს და შემდეგ ფილტრავს მათ მომხმარებლის სიახლეების სიაში, რათა აჩვენოს ყველაზე საინტერესო ისტორიები ამ კონკრეტული მომხმარებლისთვის.

რა არის ორიგინალი EdgeRank ჩარჩო?

EdgeRank ალგორითმის ორი ძირითადი ნაწილია აფინირების ქულა, პირას წონადა დროის გახრწნა.

Affinity ქულა არის ბრენდსა და თითოეულ გულშემატკივარს შორის ურთიერთობა, რომელიც იზომება იმის მიხედვით, თუ რამდენად ხშირად უყურებს გულშემატკივარი თქვენს გვერდსა და შეტყობინებებს და ურთიერთქმედებს მათთან ერთად, იმისდა მიხედვით, თუ როგორ ურთიერთობთ ურთიერთობას მათთან.

კიდეების წონა იზომება კიდეების მნიშვნელობების შედგენის ან მომხმარებლის მიერ განხორციელებული მოქმედებებით, გარდა დაწკაპუნებისა. კიდეების თითოეულ კატეგორიას აქვს სხვადასხვა ნაგულისხმევი წონა, მაგალითად, კომენტარებს უფრო მაღალი წონის მნიშვნელობები აქვთ, ვიდრე მოსწონს რადგან ისინი გულშემატკივართა უფრო მეტ ჩართულობას ავლენენ. ზოგადად შეიძლება ჩათვალოთ, რომ კიდეები, რომელთა შესრულებასაც ყველაზე მეტი დრო სჭირდება, უფრო მეტს იწონის.

დროის დაშლა ნიშნავს იმას, თუ რამდენ ხანს ცხოვრობდა ზღვარი. EdgeRank არის გაშვებული ანგარიში, არ არის ერთჯერადი რამ. ასე რომ, რაც უფრო ბოლოა თქვენი პოსტი, მით უფრო მაღალია თქვენი EdgeRank ქულა. როდესაც მომხმარებელი შედის Facebook- ზე, მათი ახალი ამბები ივსება შინაარსით, რომელსაც აქვს ყველაზე მაღალი ქულა დროის კონკრეტულ მომენტში.

facebook edgerank ფორმულა

სურათის კრედიტი: EdgeRank.net

იდეა ისაა, რომ Facebook აჯილდოებს ბრენდებს, რომლებიც ურთიერთობას ამყარებენ და ყველაზე მეტად შესაბამის და საინტერესო შინაარსს ათავსებენ მომხმარებლის სიახლეების სათავეში ისე, რომ პოსტები სპეციალურად მათზე იყოს მორგებული.

რა შეიცვალა Facebook Edgerank- ით?

ალგორითმი ოდნავ შეიცვალა, განახლდა ახალი მახასიათებლებით, მაგრამ იდეა მაინც იგივეა: Facebook- ს სურს მომხმარებლებს საინტერესო შინაარსის მიცემა, ასე რომ ისინი კვლავ დაბრუნდებიან პლატფორმაზე.

ერთი ახალი ფუნქცია, ამბების შეჯახება, საშუალებას იძლევა კვლავ გამოჩნდეს ისტორიები, რომელთა სანახავად ადამიანები თავიდან ისე არ გადავიდნენ. ამ სიუჟეტებს სიახლეების სიახლეების მახლობლად მოხვდება, თუ ისინი კვლავ უამრავ მონაწილეობას მიიღებენ. ეს ნიშნავს, რომ პოპულარული გვერდების პოსტებს შეიძლება ჰქონდეთ ჩვენების მეტი შანსი მაშინაც კი, თუ ისინი რამდენიმე საათის განმავლობაში არიან (დროების დაშლის ელემენტის თავდაპირველი გამოყენების შეცვლა) ახალი ამბების დასაწყისში გადასვლით, თუ სტატიები კვლავ დიდ რაოდენობას მიიღებს მოწონებებისა და კომენტარების (კვლავ იყენებენ აფინირების ქულას და პირას წონის ელემენტებს). მონაცემების თანახმად, ეს აუდიტორიას აჩვენებს იმ ისტორიებს, რომელთა ნახვაც სურთ, მაშინაც კი, თუ ისინი პირველად გამოტოვეს.

სხვა ფუნქციები მიზნად ისახავს მომხმარებლებს უფრო დროულად ნახონ პოსტები მათ მიერ სასურველი გვერდებიდან და მეგობრებიდან, განსაკუთრებით ტრენდული თემებით. ნათქვამია, რომ კონკრეტული შინაარსი მხოლოდ გარკვეულ ვადებში არის შესაბამისი, ამიტომ Facebook- ს სურს მომხმარებლებმა ნახონ ის, სანამ ის რჩება აქტუალური. როდესაც მეგობარს ან გვერდს უკავშირდებით შეტყობინებებს იმის შესახებ, რაც ამჟამად არის მწვავე საუბარი Facebook– ზე, როგორიცაა სპორტული ღონისძიება ან სატელევიზიო შოუს სეზონის პრემიერა, ეს პოსტი უფრო მაღლა გამოჩნდება თქვენს Facebook– ის ახალი ამბების არხში, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ უფრო მალე ნახავ.

პოსტები, რომლებიც გამოაქვეყნებენ მაღალ ჩართულობას, გამოქვეყნებიდან მალევე, ნაჩვენები იქნება სიახლეების სიაში, მაგრამ არც ისე სავარაუდოა, რომ გამოქვეყნების შემდეგ აქტივობა სწრაფად დაეცემა. ამის ფიქრი იმაში მდგომარეობს, რომ თუ ადამიანები პოსტის განთავსებისთანავე ეწევიან შეტყობინებას, მაგრამ არა იმდენივე საათის შემდეგ, პოსტი ყველაზე საინტერესო იყო მისი გამოქვეყნების დროს და პოტენციურად ნაკლებად საინტერესო მოგვიანებით. ეს არის ახალი გზით სიახლეების შინაარსის დროული, აქტუალური და საინტერესო შესანარჩუნებლად.

როგორ გავზომოთ ჩემი Facebook News Feed Analytics?

მესამე მხარის ინსტრუმენტი არ არის ხელმისაწვდომი ბრენდის EdgeRank ქულის გასაზომად, რადგან ამდენი მონაცემი კერძოა. ფაქტობრივი EdgeRank ქულა არ არსებობს, რადგან ყველა გულშემატკივარს განსხვავებული დამოკიდებულების ქულა აქვს ბრენდის გვერდზე. გარდა ამისა, Facebook ალგორითმს საიდუმლოდ ინახავს და ისინი მუდმივად არეგულირებენ მას, რაც იმას ნიშნავს, რომ კომენტარების მნიშვნელობა მოსწონთ შედარებით, მუდმივად იცვლება.

თქვენს შინაარსზე გამოყენებული ალგორითმის გავლენის გაზომვის ყველაზე ეფექტური გზაა იმის ნახვა, თუ რამდენ ადამიანს მიაღწიეთ და რამდენი მონაწილეობა მიიღეთ თქვენს პოსტებში. მსგავსი საშუალებები SumAll Facebook Analytics მოიცავს ამ მონაცემებს ყოვლისმომცველ ანალიტიკა დაფა შესანიშნავია ამ მეტრიკის გაზომვისა და თვალთვალისთვის.

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.