Ngerteni Algoritme Pakan Umpan News Facebook

integrasi pribadi facebook

Entuk visibilitas merek sampeyan ing feed warta pamirsa target minangka prestasi utama kanggo para pemasar sosial. Iki minangka salah sawijining target paling penting lan asring angel dipahami ing strategi sosial merek. Bisa dadi angel banget ing Facebook, platform sing duwe algoritma rumit lan terus berkembang sing dirancang kanggo nyedhiyakake konten sing paling relevan kanggo para pamirsa.

EdgeRank minangka jeneng sing diwenehake menyang algoritma feed berita Facebook pirang-pirang taun kepungkur lan sanajan saiki wis dianggep usang ing njero ruangan, jeneng kasebut tetep digunakake lan terus digunakake para pemasar saiki. Facebook isih nggunakake konsep algoritma EdgeRank asli lan kerangka kerja sing dibangun, nanging kanthi cara anyar.

Facebook nyebutake minangka Algoritma Peringkat Pakan News. Kepiye cara kerjane? Mangkene jawaban kanggo pitakon dhasar sampeyan:

Apa sing Edges?

Tindakan apa wae sing ditindakake pangguna yaiku crita feed berita sing potensial lan Facebook nyebut tumindak kasebut sudhut. Kapan kanca ngirim pembaruan status, komentar babagan nganyari status pangguna liyane, menehi tag foto, gabung karo kaca merek, utawa nuduhake postingan, nggawe pinggiran, lan crita babagan pinggiran bisa ditampilake ing feed warta pribadi pangguna.

Mesthi banget yen platform nuduhake kabeh crita kasebut ing feed news dadi Facebook nggawe algoritma kanggo prédhiksi kepiye menarik saben crita kanggo saben pangguna. Algoritma Facebook diarani "EdgeRank" amarga rangking kasebut banjur disaring menyang feed news pangguna kanggo nuduhake crita sing paling apik kanggo pangguna kasebut.

Apa Rangka Kerja EdgeRank Asli?

Telung bagean utama asli kanggo algoritma EdgeRank yaiku skor afinitas, bobot pinggiran, Lan bosok wektu.

Skor afinitas yaiku hubungan antarane merek lan saben penggemar, sing diukur sepira kerepe penggemar lan interaksi karo kaca lan kiriman sampeyan, saliyane karo cara sampeyan nggunakake timbal balik kanthi langsung.

Bobot pinggiran diukur kanthi nyusun nilai-nilai pinggir, utawa tumindak sing ditindakake pangguna, kajaba klik. Saben kategori pinggiran duwe bobot standar sing beda, kayata komentar duwe bobot bobot luwih dhuwur tinimbang likes amarga dheweke nuduhake keterlibatan sing luwih gedhe saka penggemar. Sampeyan umume bisa nganggep manawa pinggiran sing mbutuhake wektu paling cepet bisa bobot luwih abot.

Pembusukan wektu nuduhake suwene wektu urip. EdgeRank minangka skor sing mlaku, dudu masalah siji-sijine. Dadi luwih anyar kiriman sampeyan, luwih akeh skor EdgeRank sampeyan. Nalika pangguna mlebu menyang Facebook, newsfeed kasebut diisi karo konten sing duwe skor paling dhuwur ing wektu kasebut.

rumus edgerank facebook

Kredit gambar: EdgeRank.net

Gagasané yaiku Facebook menehi hadiah marang merek sing nggawe sesambungan lan nggawe konten sing paling relevan lan menarik ing ndhuwur newsfeed pangguna supaya kiriman khusus disesuaikan karo dheweke.

Apa sing Diganti karo Facebook Edgerank?

Algoritma kasebut wis rada diganti, entuk upgrade nganggo fitur-fitur anyar, nanging ide kasebut isih padha: Facebook pengin menehi konten sing apik kanggo para pengguna supaya bisa bali menyang platform.

Siji fitur anyar, critane crita, ngidini crita muncul maneh yen wong-wong kasebut asline ora nggulung cukup adoh kanggo dideleng. Crita kasebut bakal dikatutake ing cedhak feed berita yen isih akeh keterlibatan. Iki tegese kiriman kaca sing populer bisa uga ditampilake sanajan umure wis sawetara jam (ngganti panggunaan asli unsur pembusukan wektu) kanthi mbukak ndhuwur warta yen crita isih nampa nomer akeh suka lan komentar (isih nggunakake skor afinitas lan unsur bobot pinggiran). Data nyaranake supaya nuduhake pamirsa crita sing pengin dideleng, sanajan dheweke ora kejawab kaping pisanan.

Fitur liyane ditujukan supaya pangguna ndeleng kiriman saka kaca lan kanca sing dikarepake kanthi cara sing luwih tepat wektu, utamane karo topik sing tren. Konten khusus diarani mung relevan sajrone jangka wektu tartamtu, mula Facebook pengin pangguna ndeleng nalika tetep relevan. Nalika kanca utawa kaca sampeyan wis nyambung menyang kiriman babagan topik sing saiki dadi topik obrolan sing penting ing Facebook kaya acara olahraga utawa perdana musim acara TV, kiriman kasebut bakal katon luwih dhuwur ing feed berita Facebook, mula sampeyan bisa ndeleng luwih cepet.

Kiriman sing ngasilake keterlibatan sing dhuwur sawise posting biasane ditampilake ing feed news, nanging ora gampang yen kegiatan mudhun cepet sawise dikirim. Pikirane ing ngisor iki yaiku yen ana sing melu posting sawise dikirim nanging ora sawetara jam mengko, kiriman kasebut paling narik kawigaten nalika dikirim lan bisa uga kurang narik kawigaten ing wektu mengko. Iki minangka cara liya kanggo njaga konten ing newsfeed tepat wektu, relevan, lan menarik.

Kepiye Cara Ngukur Analitik Umpan Warta Facebookku?

Ora ana alat pihak katelu sing kasedhiya kanggo ngukur skor EdgeRank merek amarga akehe data pribadi. Sing nyata Skor EdgeRank ora ana amarga saben penggemar duwe skor afinitas sing beda karo kaca merek. Salajengipun, Facebook ndhelikake rahasia algoritma, lan terus diowahi, tegese nilai komentar dibandhingake karo senengane saya owah.

Cara sing paling efektif kanggo ngukur pengaruh algoritma sing ditrapake ing konten sampeyan yaiku kanthi ndeleng pirang-pirang wong sing wis tekan lan sepira keterlibatan kiriman sampeyan. Piranti kaya SumAll Facebook Analytics nyakup data kasebut dadi komprehensif Analytics dashboard sampurna kanggo ngukur lan nglacak metrik kasebut.

Apa sampeyan mikir?

Situs iki nggunakake Akismet kanggo ngurangi spam. Sinau babagan proses data sampeyan.