EdgeRank

EdgeRank — это название, обычно присваиваемое алгоритму , который Facebook пользователя использует для определения того, какие статьи следует отображать в ленте новостей . С 2011 года Facebook прекратил использовать систему EdgeRank и использует алгоритм машинного обучения , который по состоянию на 2013 год учитывает более 100 000 факторов. ^[1]

EdgeRank был разработан и внедрен Серканом Пиантино .

Формула и коэффициенты

В 2010 году упрощенная версия алгоритма EdgeRank была представлена как:

\sum _{\mathrm {edges\,} e}u_{e}w_{e}d_{e}

где:

u_{e}

это близость пользователя.

w_{e}

это то, как контент взвешивается.

d_{e}

является параметром затухания, зависящим от времени.

Привязка к пользователю. Часть алгоритма в EdgeRank, связанная с пользователем, учитывает взаимоотношения и близость пользователя и контента (публикация/обновление статуса). ^[1]
Вес контента: какое действие пользователь предпринял с контентом. ^[1]
Параметр затухания по времени: новый или старый. Новые должности, как правило, занимают более высокое место, чем старые. ^[1]

Некоторые методы, которые Facebook использует для настройки параметров, являются собственностью компании и недоступны для общественности. ^[2]

Исследование показало, что можно выдвинуть гипотезу о недостатке реакции «лайк» и преимуществах других взаимодействий (например, реакции «ха-ха» или «комментариев») при алгоритмическом ранжировании контента на Facebook. Кнопка «Мне нравится» может уменьшить органический охват, что является «эффектом торможения вирусного охвата». Реакция «ха-ха», «комментарии» и реакция «любовь» могут привести к максимальному увеличению общего органического охвата. ^[3]

Влияние

EdgeRank и его преемники оказывают широкое влияние на то, что пользователи на самом деле видят из того, за чем они якобы следят: например, выбор может создать пузырь фильтра (если пользователи видят обновления, которые подтверждают их мнение и т. д.) или изменить настроение людей (если пользователям показывают непропорционально большое количество положительных или отрицательных обновлений). ^[4]

В результате для страниц Facebook типичный уровень вовлеченности составляет менее 1% (или менее 0,1% для более крупных страниц). ^[5] и органический охват составляет 10% или меньше для большинства некоммерческих организаций. ^[6]

Как следствие, для страниц практически невозможно охватить значительную аудиторию без оплаты продвижения их контента. ^[7]

См. также

PageRank — алгоритм ранжирования, используемый поисковой системой Google. ^[8]

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д МакГи, Мэтт (16 августа 2013 г.). «EdgeRank мертв: алгоритм ленты новостей Facebook теперь имеет весовые коэффициенты, близкие к 100 тыс.» . Проверено 28 мая 2014 г.
^ «EdgeRank: секретный соус, который делает ленту новостей Facebook интересной» . techcrunch.com. 22 апреля 2010 г. Проверено 8 декабря 2012 г.
^ Поч, Давид; Адамовиц, Отилия; Ватти, Езданчер; Ковач, Роберт; Келемен, Огуз (21 июня 2021 г.). «Взаимодействие пользователей Facebook, органический охват и участие в мероприятиях по прекращению курения: контент-анализ» . Журнал медицинских интернет-исследований . 23 (6): e27853. дои : 10.2196/27853 . ISSN 1438-8871 . ПМЦ 8277334 . ПМИД 34152280 .
^ Раше, Доминик (2 октября 2014 г.). «Facebook почти извинился за секретный психологический эксперимент над пользователями» . Хранитель . ISSN 0261-3077 .
^ «Каков хороший уровень вовлеченности в Facebook? См. цифры здесь» . www.michaelleander.me . Проверено 17 декабря 2016 г.
^ «Руководство директора по социальным сетям 2016 года по критериям | M+R» . www.mrss.com . Июнь 2016 года . Проверено 17 декабря 2016 г.
^ «Органический охват Facebook МЕРТВ (вот что вы можете с этим поделать)» . хайпбот . 14 сентября 2016 года . Проверено 17 декабря 2016 г.
^ «Рейтинговый фактор Google» . Вом87 . Проверено 19 июля 2021 г.

Внешние ссылки

Эта со Всемирной паутиной статья, связанная , незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

[:0-1] Jump up to: ^а ^б ^с ^д МакГи, Мэтт (16 августа 2013 г.). «EdgeRank мертв: алгоритм ленты новостей Facebook теперь имеет весовые коэффициенты, близкие к 100 тыс.» . Проверено 28 мая 2014 г.

[techcrunch-2] «EdgeRank: секретный соус, который делает ленту новостей Facebook интересной» . techcrunch.com. 22 апреля 2010 г. Проверено 8 декабря 2012 г.

[3] Поч, Давид; Адамовиц, Отилия; Ватти, Езданчер; Ковач, Роберт; Келемен, Огуз (21 июня 2021 г.). «Взаимодействие пользователей Facebook, органический охват и участие в мероприятиях по прекращению курения: контент-анализ» . Журнал медицинских интернет-исследований . 23 (6): e27853. дои : 10.2196/27853 . ISSN 1438-8871 . ПМЦ 8277334 . ПМИД 34152280 .

[4] Раше, Доминик (2 октября 2014 г.). «Facebook почти извинился за секретный психологический эксперимент над пользователями» . Хранитель . ISSN 0261-3077 .

[5] «Каков хороший уровень вовлеченности в Facebook? См. цифры здесь» . www.michaelleander.me . Проверено 17 декабря 2016 г.

[6] «Руководство директора по социальным сетям 2016 года по критериям | M+R» . www.mrss.com . Июнь 2016 года . Проверено 17 декабря 2016 г.

[7] «Органический охват Facebook МЕРТВ (вот что вы можете с этим поделать)» . хайпбот . 14 сентября 2016 года . Проверено 17 декабря 2016 г.

[8] «Рейтинговый фактор Google» . Вом87 . Проверено 19 июля 2021 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]