Pagsabut sa Algorithm sa Pag-ranggo sa Mga Balita sa Facebook

personal nga panagsama sa facebook

Ang pagkuha sa imong pagkakita sa marka sa mga feed sa balita sa imong target nga tigpaminaw mao ang katapusang nakab-ot sa mga sosyal nga tigpamaligya. Kini ang usa sa labing kahinungdanon, ug kanunay dili mailhan, mga katuyoan sa estratehiya sa sosyal nga brand. Mahimo kini labi ka lisud sa Facebook, usa ka plataporma nga adunay usa ka detalyado ug padayon nga pagbag-o nga algorithm nga gilaraw aron maserbisyohan ang mga tumatan-aw sa labing may kalabutan nga sulud.

EdgeRank ang ngalan nga gihatag sa news feed algorithm sa Facebook mga tuig na ang nakalabay ug bisan kung kini karon giisip nga wala na sa sulod, ang ngalan nabuhi ug nagpadayon nga gigamit sa mga tigpamaligya karon. Gigamit gihapon sa Facebook ang mga konsepto sa orihinal nga EdgeRank algorithm ug ang gambalay nga kini gitukod, apan sa usa ka bag-ong pamaagi.

Gipunting kini sa Facebook nga News Feed Ranking Algorithm. Giunsa kini molihok? Ania ang mga tubag sa imong punoan nga pangutana:

Unsa ang mga Sagad?

Ang bisan unsang lihok nga gihimo sa usa ka gumagamit usa ka potensyal nga istorya sa feed sa balita ug gitawag sa Facebook kini nga mga aksyon sulud. Kanus-a man mag-post ang usa ka higala og update sa status, mga komento sa pag-update sa status sa usa pa nga taggamit, pag-tag sa litrato, pag-apil sa usa ka panid sa tatak, o pag-ambit sa usa ka post, nakahatag kini usa ka sulab, ug usa ka istorya bahin sa kana nga ngilit nga mahimong magpakita sa personal nga feed sa balita sa ninggamit.

Labing dako kaayo kung gipakita sa platform ang tanan niini nga mga istorya sa news feed busa naghimo ang Facebook og usa ka algorithm aron mahibal-an kung unsa ka makapaikag ang matag istorya sa matag indibidwal nga mogamit. Ang algorithm sa Facebook gitawag nga "EdgeRank" tungod kay nag-ranggo kini sa mga ngilit ug dayon gisala kini ngadto sa news feed sa usa ka mogamit aron mapakita ang labi ka makapaikag nga mga istorya alang sa partikular nga ninggamit.

Unsa ang Orihinal nga Framework sa EdgeRank?

Ang orihinal nga tulo nga punoan nga bahin sa EdgeRank algorithm marka sa pagkakinaugalingon, gibug-aton sa ngilit, Ug pagkadunot sa oras.

Ang marka sa pagkaparehas mao ang relasyon tali sa usa ka tatak ug matag fan, gisukod kung unsa ka kanunay tan-awon ang usa ka fan ug makigsulti sa imong panid ug mga post, dugang sa kung giunsa nimo kaubli nga pakig-uban kanila.

Ang gibug-aton sa sidsid gisukod pinaagi sa pagtipon sa mga kantidad sa mga ngilit, o mga aksyon nga gihimo sa usa ka gumagamit, gawas sa mga pag-klik. Ang matag kategorya sa mga ngilit adunay lainlaing default nga gibug-aton, pananglitan ang mga komento adunay labi ka taas nga kantidad sa timbang kaysa gusto tungod kay gipakita nila ang labi ka daghan nga pag-apil gikan sa fan. Mahimo nimong hunahunaon nga ang mga ngilit nga labing daghang oras aron matuman ang labi nga nagtimbang.

Ang pagkadunot sa oras nagpasabut kung unsa ka dugay nabuhi ang ngilit. Ang EdgeRank usa ka running score, dili usa ka higayon nga butang. Mao nga labi ka bag-o ang imong gi-post, labi ka taas ang imong puntos sa EdgeRank. Kung ang usa ka gumagamit mag-log sa Facebook, ang ilang newsfeed napuno sa sulud nga adunay labing kataas nga iskor sa partikular nga gutlo sa oras.

pormula sa edgerank sa facebook

Hulagway nga kredito: EdgeRank.net

Ang ideya mao nga gigantihan sa Facebook ang mga tatak nga nagtukod mga relasyon ug gibutang ang labi ka may kalabutan ug makapaikag nga sulud sa tumoy sa newsfeed sa usa ka taggamit aron ang mga post nga piho nga gipahaum sa kanila.

Unsa ang Gibag-o sa Facebook Edgerank?

Ang algorithm gamay nga nabag-o, nakakuha usa ka pag-upgrade sa mga bag-ong dagway, apan parehas ra ang ideya: Gusto sa Facebook nga hatagan ang mga ninggamit sa makapaikag nga sulud aron sila magpadayon sa pagbalik sa platform.

Ang usa ka bag-ong dagway, istorya nga makabungog, nagtugot sa mga istorya nga makita usab nga ang mga tawo dili orihinal nga mag-scroll down sa igo nga gitan-aw. Ang kini nga mga istorya mabungkag duol sa tumoy sa feed sa balita kung nakakuha pa sila og daghang pag-apil. Kini nagpasabot nga ang mga sikat nga panid sa panid mahimong adunay mas taas nga kahigayunan nga mapakita bisan kung pipila na ka oras ang ilang edad (gibag-o ang orihinal nga paggamit sa elemento sa pagkadunot sa oras) pinaagi sa pag-adto sa taas sa feed sa balita kung ang mga istorya nakadawat pa og taas nga numero sa mga gusto ug komento (naggamit pa sa marka sa pagkahilig ug mga elemento sa gibug-aton sa gibug-aton). Gisugyot sa datos nga gipakita niini sa mga tumatan-aw ang mga istorya nga gusto nila makita, bisan kung wala sila masipyat sa una nga higayon.

Ang uban pang mga dagway gitumong aron makita sa mga ninggamit ang mga post gikan sa mga panid ug mga higala nga gusto nila sa labi ka dali nga panahon, labi na ang mga hilisgutan sa uso. Ang piho nga sulud giingon nga adunay kalabutan lamang sa sulud sa usa ka piho nga timeframe, busa gusto sa Facebook nga makita kini sa mga gumagamit samtang kini nagpabilin nga may kalabutan. Kung ang usa ka higala o panid ikaw konektado sa mga post bahin sa usa ka butang nga karon usa ka mainit nga hilisgutan sa pag-istoryahan sa Facebook sama sa usa ka pang-isport nga kalihokan o premiere sa panahon sa pagpakita sa TV, ang kana nga post lagmit nga makita nga labi ka taas sa imong feed sa balita sa Facebook, aron mahimo nimo tan-awa kini sa labing madali.

Ang mga post nga nakamugna og taas nga pakiglambigit sa wala madugay pagkahuman sa pag-post mas lagmit nga gipakita sa news feed, apan dili ingon kung ang kalihokan dali nga nahulog pagkahuman sa pag-post. Ang panghunahuna sa luyo niini mao kung ang mga tawo nag-apil sa post pagkahuman nga kini gi-post apan dili ingon ka daghan sa pipila ka oras ang milabay, ang post mao ang labing makainteres sa oras nga kini gi-post ug posibleng dili kaayo interesado sa ulahi nga petsa. Kini usa pa nga paagi aron mahuptan ang sulud sa newsfeed nga tukma, may kalabutan, ug makapaikag.

Giunsa Nako Pagsukod ang Akong Facebook News Feed Analytics?

Wala'y magamit nga tool sa ikatulo nga partido aron sukdon ang marka sa EdgeRank sa usa ka brand tungod kay ang kadaghanan sa datos pribado. Usa ka tinuud Ang iskor sa EdgeRank wala maglungtad tungod kay ang matag fan adunay lainlaing marka sa kalabutan sa marka nga panid. Dugang pa, gitago sa Facebook ang sekreto nga algorithm, ug padayon nila kini nga gi-tweak, gipasabut nga ang kantidad sa mga komento kumpara sa mga gusto kanunay nga nagbag-o.

Ang labing epektibo nga paagi aron masukod ang epekto sa pag-apply sa algorithm sa imong sulud pinaagi sa pagtan-aw kung pila ka mga tawo ang naabut nimo ug kung unsa kadaghan ang nadawat sa imong mga gi-post. Mga himan sama sa SumAll Facebook Analytics ilakip kini nga datos sa usa ka komprehensibo analytics perpekto ang dashboard alang sa pagsukol ug pagsubay sa kini nga mga sukdanan.

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.