EdgeRank - EdgeRank

EdgeRank to nazwa powszechnie uwagę na algorytmie , że Facebook używa do określenia, jakie artykuły powinny być wyświetlane użytkownika News Feed . Od 2011 r. Facebook przestał korzystać z systemu EdgeRank i korzysta z algorytmu uczenia maszynowego , który od 2013 r. uwzględnia ponad 100 000 czynników.

EdgeRank został opracowany i wdrożony przez Serkan Piantino .

Formuła i czynniki

W 2010 roku uproszczona wersja algorytmu EdgeRank została przedstawiona jako:

${\ Displaystyle \ suma _ {\ operatorka {krawędzie \,} e} u_ {e} w_ {e} d_ {e}}$

gdzie:

${\displaystyle u_{e}}$ to koligacja użytkownika.

${\displaystyle w_{e}}$ tak ważona jest treść.

${\displaystyle d_{e}}$ jest parametrem zaniku w czasie.

• User Affinity: Część algorytmu User Affinity w EdgeRank Facebooka dotyczy relacji i bliskości użytkownika i treści (aktualizacja postu/statusu).
• Waga treści: jakie działanie wykonał użytkownik na treści.
• Parametr zaniku na podstawie czasu: nowy lub stary. Nowsze posty zwykle zajmują wyższe miejsce niż starsze posty.

Niektóre metody wykorzystywane przez Facebooka do dostosowywania parametrów są zastrzeżone i niedostępne publicznie.

Badanie wykazało, że w algorytmicznym rankingu treści na Facebooku można postawić hipotezę o wadach reakcji „lubię to” i zaletach innych interakcji (np. reakcji „haha” lub „komentarze”). Przycisk „Lubię to” może zmniejszyć zasięg organiczny jako „efekt hamowania zasięgu wirusowego”. Reakcja „haha”, „komentarze” i reakcja „miłość” mogą osiągnąć najwyższy wzrost całkowitego zasięgu organicznego.

Uderzenie

EdgeRank i jego następcy mają duży wpływ na to, co użytkownicy faktycznie widzą z tego, co rzekomo śledzą: na przykład wybór może utworzyć bańkę filtrującą (jeśli użytkownicy są narażeni na aktualizacje, które potwierdzają ich opinie itp.) lub zmienić ich nastrój (jeśli użytkownicy otrzymują nieproporcjonalną liczbę pozytywnych lub negatywnych aktualizacji).

W rezultacie w przypadku stron na Facebooku typowy wskaźnik zaangażowania wynosi mniej niż 1% (lub mniej niż 0,1% w przypadku większych), a zasięg organiczny 10% lub mniej dla większości organizacji non-profit.

W rezultacie w przypadku stron dotarcie do znaczącej liczby odbiorców bez płacenia za promowanie ich treści może być prawie niemożliwe.

Zobacz też

• PageRank , algorytm rankingu używany przez wyszukiwarkę Google

Bibliografia

Zewnętrzne linki

• edgerank.net
• Facebook – jak działa kanał informacyjny