정의
EdgeRank는 페이스북이 원래 사용한 알고리즘으로, 어떤 콘텐츠가 사용자의 뉴스 피드에 표시되고 얼마나 높이 나타나는지를 결정했습니다. 페이스북 용어에서 "엣지"란 좋아요, 댓글, 공유 뿐만 아니라 사진을 업로드하거나 상태를 업데이트하는 등 페이스북에서 발생하는 모든 작업을 가리킵니다.
EdgeRank의 주요 측면
- 친밀도 점수: 이 알고리즘의 일부로서 사용자와 콘텐츠 작성자 간의 관계를 측정합니다. 사용자가 작성자의 콘텐츠와 상호 작용(좋아요, 댓글, 메시지)하는 정도가 높을수록 친밀도 점수가 높아지고, 해당 작성자의 콘텐츠가 사용자의 피드에 나타날 가능성이 높아집니다.
- 엣지 가중치: 서로 다른 유형의 엣지에는 서로 다른 가중치가 부여됩니다. 예를 들어, 댓글은 좋아요보다 가중치가 더 높을 수 있습니다. 왜냐하면 댓글은 좋아요보다 더 많은 노력을 필요로하며 콘텐츠에 대한 사용자 참여를 더 잘 나타낼 수 있기 때문입니다.
- 시간 감쇠: 게시물이 오래될수록 뉴스 피드에 나타날 가능성이 낮아집니다. 이 알고리즘의 이 측면은 콘텐츠가 타이밍적이고 관련성이 있는지 보장합니다.
페이스북 알고리즘의 진화
EdgeRank는 페이스북의 뉴스 피드 알고리즘의 기초이지만, 회사는 이러한 접근 방식을 여러 해 동안 크게 발전시켰습니다. "EdgeRank"라는 용어는 현재 다소 구식이며, 페이스북은 원래의 세 개뿐만 아니라 수천 개의 요소를 고려하는 더 복잡한 기계 학습 알고리즘을 사용합니다.
페이스북 뉴스 피드 알고리즘에 영향을 주는 현재 요소
- 콘텐츠 유형: 사용자의 콘텐츠 유형에 대한 선호도(예: 비디오, 사진, 텍스트 등)가 보여지는 콘텐츠에 영향을 줍니다.
- 상호 작용: 좋아요, 댓글, 공유 등이 많은 게시물이 더 많이 표시될 가능성이 높습니다.
- 최신성: 최근 게시물은 이전 것보다 나타날 가능성이 높지만, 원래의 EdgeRank 시스템보다는 덜 엄격합니다.
- 관계: 친구나 가족의 게시물 또는 사용자가 자주 상호 작용하는 작성자의 게시물이 우선적으로 표시됩니다.
- 사용자 피드백: 설문 조사와 상호 작용을 통해 수집한 직접적인 사용자 피드백은 개별 사용자의 선호에 맞게 뉴스 피드를 조정하는 데 도움이 됩니다.
결론
"EdgeRank"라는 용어는 페이스북에서 더 이상 사용되지 않지만, 이를 이해하는 것은 소셜 미디어 알고리즘이 어떻게 콘텐츠를 우선순위와 순위를 매기는 경향이 있는지에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 페이스북의 알고리즘이 계속 발전함에 따라 최신 변경 사항에 대해 알고 내용 전략을 그에 맞게 적응시키는 것은 이 플랫폼 상에서 존재감을 유지하고 확장하기 위해 중요합니다.
