EdgeRank

定義

EdgeRankは、元々Facebookが使用していたアルゴリズムの名前で、ユーザーのニュースフィードに表示されるコンテンツとその表示順位を決定していました。Facebookの用語では、「エッジ（edge）」とは、いいねやコメント、シェア、写真のアップロードやステータスの更新など、Facebook内で発生するあらゆるアクションのことを指します。

EdgeRankの主な要素

• Affinity Score（親和性スコア）：このアルゴリズムの一部として、ユーザーとコンテンツ作成者の関係が評価されます。ユーザーがコンテンツ作成者のコンテンツとの相互作用（いいね、コメント、メッセージなど）が多いほど、親和性スコアが高くなり、その作成者のコンテンツがユーザーのフィードに表示される可能性が高くなります。
• Edge Weight（エッジの重み）：異なるタイプのエッジには異なる重みがあります。たとえば、コメントはいいねよりも重みが大きいです。なぜなら、コメントはより多くの労力を必要とし、コンテンツへのユーザーの関与をより高く示すからです。
• Time Decay（時間的劣化）：投稿が古いほど、ニュースフィードに表示される確率は低くなります。このアルゴリズムの一部により、コンテンツがタイムリーかつ関連性のあるものであることが保証されます。

Facebookのアルゴリズムの進化

EdgeRankはFacebookのニュースフィードのアルゴリズムの基礎でしたが、会社は年を追うごとにアプローチを大幅に進化させてきました。"EdgeRank"という用語は現在ではやや時代遅れです。Facebookは、元の3つだけでなく、数千の要素を考慮したより複雑な機械学習アルゴリズムを使用しています。

Facebookのニュースフィードアルゴリズムに影響を与える現在の要素

• コンテンツの種類：ユーザーの好みに基づいて、コンテンツの種類（動画、写真、テキストなど）が表示されます。
• 相互作用：いいね、コメント、シェアが多い投稿は表示されやすくなります。
• 新しさ：最近の投稿は、古い投稿よりも表示されやすくなりますが、元のEdgeRankシステムほど厳格ではありません。
• 関係性：友達や家族からの投稿、またはユーザーが頻繁に対話する作成者からの投稿が優先されます。
• ユーザーフィードバック：アンケートや対話を通じて収集された直接のユーザーフィードバックが、ニュースフィードを個々の好みに合わせるのに役立ちます。

結論

「EdgeRank」という用語はFacebookではもはや使用されていませんが、その原則を理解することは、ソーシャルメディアのアルゴリズムがどのようにコンテンツを優先順位付けする傾向があるかを知る上で有益です。Facebookのアルゴリズムが進化し続ける中、最新の変更について情報を得て、それに応じたコンテンツ戦略を適用することは、プラットフォーム上の存在感を維持し、成長させるために重要です。