Определение
EdgeRank был названием алгоритма, изначально использованным Facebook для определения, какой контент отображается - и насколько высоко он отображается - в ленте новостей пользователей. В терминологии Facebook, "ребро" - это любое действие, происходящее внутри Facebook, такие как лайки, комментарии, репосты, и даже загрузка фото или обновление статуса.
Основные аспекты EdgeRank
- Оценка сходства: Эта часть алгоритма измеряет отношение пользователя к создателю контента. Чем больше взаимодействия (лайки, комментарии, сообщения) пользователь имеет с контентом создателя, тем выше оценка сходства, и тем больше вероятность, что контент от этого создателя появится в ленте пользователя.
- Вес ребра: Разные типы ребер имеют разные веса. Например, комментарии могут иметь больший вес, чем лайки, потому что требуют большего усилия и указывают на более высокое вовлечение пользователя с контентом.
- Угасание со временем: Чем старее запись, тем меньше вероятность, что она появится в ленте новостей. Этот аспект алгоритма гарантирует, что контент будет актуальным и своевременным.
Эволюция алгоритма Facebook
В то время как EdgeRank является основой алгоритма ленты новостей Facebook, компания существенно улучшила свой подход на протяжении лет. Термин "EdgeRank" сейчас относительно устарел, так как Facebook использует более сложный алгоритм машинного обучения, который учитывает тысячи факторов, а не только три оригинальных.
Текущие факторы, влияющие на алгоритм ленты новостей Facebook
- Тип контента: Предпочтения пользователей к типам контента (например, видео, фото, текст) влияют на то, что они видят.
- Взаимодействия: Записи с большим количеством лайков, комментариев и репостов более вероятно будут отображаться.
- Актуальность: Недавние записи более вероятно появятся, чем более старые, хотя не так строго, как в оригинальной системе EdgeRank.
- Отношения: Записи от друзей и семьи или от создателей, с которыми пользователь часто взаимодействует, имеют приоритет.
- Обратная связь пользователя: Прямая обратная связь пользователя, полученная через опросы и взаимодействия, помогает настройке ленты новостей под индивидуальные предпочтения.
Заключение
В то время как термин "EdgeRank" больше не используется Facebook, понимание принципов, лежащих в его основе, по-прежнему может дать представление о том, как социальные медиа-алгоритмы обычно упорядочивают и ранжируют контент. Поскольку алгоритм Facebook продолжает развиваться, оставаться информированным о последних изменениях и адаптировать стратегии контента остается важным для тех, кто хочет поддерживать и развивать свое присутствие на этой платформе.
