EdgeRank: ранжирование записей в Facebook

EdgeRank: ранжирование записей в Facebook
JayaDigital

EdgeRank: ранжирование записей в Facebook

Новостная лента – это первое, что видит пользователь, когда входит в Facebook. Она представляет собой сборник всего, что происходило с друзьями пользователя на Facebook. Каждое действие друзей оценивается в качестве кандидата на включение в новостную ленту. Это значит, что когда ваш друг публикует изображение, меняет статус, оставляет комментарий, делает пометку на фотографии, присоединяется к группе или событию – все это генерирует новости, которые могут появиться в вашей новостной ленте.
Если бы новостная лента показывала абсолютно все новости от друзей, она бы мгновенно переполнилась. Именно с целью фильтрации новостей и создан EdgeRank, показывающий только те новости, которые могут быть интересны для данного пользователя.

Почему важно учитывать действие Edge Rank?

Потому что без этого большинство пользователей на Facebook так никогда и не увидят ваши сообщения.
Facebook как бы берет все имеющиеся новости, и говорит “У какой истории высочайший ранг по EdgeRank? Публикуем ее на самом верху новостной ленты. Затем ту, которая заняла второе место”. И так далее. Если EdgeRank сочтет, что ваша новость скучна для пользователя, она никогда не объявится в его новостной ленте.
Уточню: на данный момент работает не один, а два алгоритма (хотя это и не доказано). Алгоритм EdgeRank оценивает истории, а второй алгоритм сортирует их в новостную ленту. Этот алгоритм включает в себя рандомизацию и считывание ключевых слов. Цукерберг однажды упомянул в интервью, что многих пользователей раздражала точность алгоритма, так что разработчики включили в процесс элемент рандомизации.
Количество новостей, с которыми работают эти алгоритмы, даже немного пугает: в 2007 инженер Facebook упомянул, что только 0,2 % новостей попадают на новостную ленту. Т.е. вашей новости придется соревноваться с 499 другими за место в новостной ленте.

Как работает Edge Rank?

Edge Rank уникален для каждого пользователя, и только команда Facebook с точностью знает, как он работает.
На конференции F8 в 2010, специалисты Facebook открыли три компонента алгоритма:
  • Совместимость
  • Вес
  • Актуальность

Совместимость

Совместимость напрямую связана с взаимодействиями и отношениями между пользователями. Например, я в друзьях со своим братом на Facebook. Также, я часто пишу на его стене, и у нас 50 совместных друзей. Следовательно, у меня очень высокий индекс совместимости с ним, и Facebook считает, что я хочу видеть все новости от него.
Facebook высчитывает индекс совместимости, оценивая действия пользователей, и учитывая 1) значимость действия 2) как близок пользователь, предпринявший действие, к вам 3) как давно было предпринято действие.
Действия включают в себя клики, лайки, комментирование, выставление тэгов, распространение информации («шаринг») и добавление в друзья. Каждое из этих действий обладает своим «весом», который отражает усилия, необходимые для осуществления данного действия. Комментирование «стоит» больше, нежели лайк, который, в свою очередь цениться выше простого клика. Просто просмотр новости не засчитывается – необходимо какое-либо активное действие пользователя.
Также необходимо учитывать, что совместимость высчитывается не только из моих действий, но и из действий моего друга, и действий друзей моего друга. Т.е. если я прокомментировал запись, это стоит больше, чем комментарий моего друга, который,  в свою очередь, ценится выше комментариев его друзей. Также, не у всех друзей действия оцениваются одинаково. Если часто кликаю по новостям друга, и постоянно пишу на его стене, то его действия будут оцениваться гораздо выше.
И наконец, если я часто взаимодействовал с кем-то в прошлом, но сейчас по большей части игнорирую, то его индекс совместимости начинает падать. Проще говоря, Facebook умножает каждое действие на 1/x, где x – это время с момента осуществления данного действия.
Совместимость – это улица с односторонним движением. Нельзя увеличить свой уровень совместимости, нажимая «мне нравится» у записей ваших друзей. Т.е. мой брат может иметь другую совместимость ко мне, нежели я к нему.
Это все может звучать несколько запутанно, но на самом деле, логика тут вполне простая и правильная.

Вес

Как упоминалось выше, каждый тип действий обладает различным весом. Проще говоря, комментарий ценится выше лайка. Каждое действие пользователя создает новость (за исключением простых кликов). Если не учитывать все остальные параметры, то в новостную ленту скорее попадет новость о комментарии, нежили новость о лайке.
Facebook устанавливает вес новостей исходя из того, какой тип историй предпочитает пользователь. Например, фотографии и видео, как правило, весят больше ссылок. Разумеется, тут все зависит от пользователя – если, скажем, Иван предпочитает комментировать фотографии, а Петр предпочитает оценивать видео, то для Ивана фотографии будут обладать большим весом, нежели для Петра. Конечно, прямых доказательств, что Facebook осуществляет такие расчеты, пока нет.
Также, есть немалый шанс, что Facebook оценивает факт комментирования, лайка или посещения страницы, опираясь на тип источника. Т.е. переход по ссылке из рекламного сообщения оценивается ниже, нежели переход из поиска. Что, в принципе, вполне разумно – понятно, что человек, который сам искал какую-либо страницу, больше в ней заинтересован, чем тот, кто просто кликнул по рекламной ссылке. Но, опять-таки, прямых доказательств использования такой методики нет.
Новые функции Facebook, как правило, обладают очень высоким весом – в целях рекламы. Так, например, когда появился сервис Facebook Places, в течении нескольких месяцев отметки оттуда получали очень большой вес. Затем вес понизили до разумных пределов.

Актуальность

По мере того, как с появления новости проходит время, она утрачивает ценность. EdgeRank не выдается раз и навсегда, он постоянно изменяется. Когда пользователь заходит в Facebook, его новостная лента заполнена новостями, актуальными на данный момент. Как уже говорилось выше, Facebook умножает каждое действие на 1/x, где x – это время с момента осуществления данного действия. Правда, точный коэффициент пока неизвестен. Также, Facebook может изменять фактор актуальности, основываясь на 1) как давно пользователь в последний раз был на Facebook 2) как часто пользователь заходит на Facebook. Правда, пока полностью не ясно, как это работает.

Как мне узнать свой EdgeRank?

Если кто-то скажет, что может сообщить вам ваш EdgeRank – этот кто-то бесстыдно врет. Это невозможно.
Можно примерно определить эффект EdgeRank, учитывая, скольких людей достигла ваша запись. Также можно узнать, насколько эффективной и привлекательной для людей была ваша новость (что в свою очередь, влияет на EdgeRank) через аналитические инструменты для Facebook.
Но не существует «общего ранга EdgeRank», так как, у каждого пользователя есть свой, уникальный индекс совместимости с любой записью.
Также, Facebook хранит подробности алгоритма в секрете, и они постоянно его совершенствуют и модифицируют.
Я считаю, что инструмента для просмотра EdgeRank никогда не будет – слишком много личной информации связано с ним.

Как мне оптимизировать свою страницу для EdgeRank?

Тяжело обмануть сам алгоритм. Легче, переписать контент страницы так, чтобы он привлек больше лайков и комментариев.
Ну, для начала, переделайте унылые пресс-релизы в вопросы, которые будут завлекать пользователей в комментирование.
Вот несколько примеров:
«Кликните по «Лайк», если вам интересно наше новое приложение для iPad»
«Впишите нужное: Все что я хочу на Рождество это …. Наше уникальное предложение на рождество …»
«Да/Нет: Я почистил зубы на ночь. Мы только что выпустили новую модель зубной пасты»
«Оцени Обаму по шкале от 1 до 10. Смотрите видео, где наши исполнительные директора встречаются с президентом»
Все лайки и комментарии увеличивают индекс совместимости для пользователей и вашей страницы, что в свою очередь увеличивает количество пользователей, которые увидят вашу новость в своей новостной ленте.