Mô tả thuật toán Edge Rank

Thuật toán EdgeRank của Facebook

Trong khi tôi đang nghiên cứu mấy thuật toán của Google thì tôi thấy rằng, thuật toán của Facebook hiển thị các thông tin trên Newfeeds của người dùng có những điểm tương đồng, nhưng thông tin đó có thể được đăng sau khi tôi đăng lên thông tin này cho các bạn nghiên cứu trước, chúng ta hãy cùng thử xem thuật toán EdgeRank của Facebook có gì hay ho.

Mô tả thuật toán Edge Rank
Mô tả thuật toán Edge Rank

EdgeRank là gì ?

Từ “Edge” được định nghĩa như là tất các hoạt động trên facebook mà có khả năng xuất hiện trên newfeed của người dùng, bao gồm: like, comment, share, tags hoặc bất kì hành động nào của người dùng. Facebook tối ưu thuật toán này để lọc các kết quả xuất hiện trên newfeed của người dùng liên quan vì không phải bất kì hành động nào cũng đều được xuất hiện.

Thuật toán EdgeRank của facebook ảnh hưởng trực tiếp đến việc tiếp cận người dùng, nếu hiểu nắm rõ được thuật toán này chúng ta sẽ có thể đưa ra chiến lược post bài hợp lí để tăng khả năng tiếp cận với người dùng nhiều hơn từ đó làm tăng hiệu quả của chiến dịch facebook marketing.

Có 3 yếu tố ảnh hưởng chính trong EdgeRank:

1. Affinity: Điểm số lôi cuốn

Affinity là biến số mô tả mối quan hệ giữa Fan và chủ fanpage. Mối quan hệ càng gần thì điểm càng cao. Theo cách này thì post của bạn sẽ ưu tiên xuất hiện trên newfeed của những người thân ví dụ: anh trai, em trai, vợ, chồng hơn là những người bạn mà bạn không mấy khi quan tâm.

2. Weight: Trọng số tương tác

Weight thể hiện loại tin bạn đăng. Nó có ý nghĩa là mỗi loại tin đăng như photos/videos, chia sẽ link, đoạn text có một mức độ điểm khác nhau. Mức độ điểm này được mô tả theo chiều như sau photos/videos chia sẽ Link chia sẽ Text.

3. Time-Decay

Time-Decay là một biến số thể hiện độ tuổi của post. Với mỗi bài đăng lên facebook đều có tuổi, và tại newsfeed của bạn liên tục xuất hiện các bài đăng trẻ tuổi vì các bài đăng trước đó liên tục mất giá trị Time-Decay.

EdgeRank đã thay đổi như thế nào ?

Theo một số trang tin đưa tin Facebook dường như đã từ bỏ thuật toán EdgeRank quen thuộc và thay vào đó bằng một thuật toán cân nhắc hơn 100.000 yếu tố khi quyết định bài đăng nào sẽ xuất hiện trên News Feed của người dùng. Trước đây, EdgeRank cân nhắc 3 yếu tố Affinity, Weight và Decay và giờ đây 3 yếu tố này chỉ chiếm trọng số điểm vào khoảng 0,00003% trong thuật toán mới.

Theo Marketing Land, thuật ngữ EdgeRank thậm chí không còn được sử dụng trong văn phòng Facebook từ hơn 2 năm nay bởi mạng xã hội này đang tập trung phát triển một thuật toán phức tạp hơn. Lars Backstrom, Giám đốc kĩ thuật bộ phận Facebook Ranking cho hay 3 yếu tố của thuật toán EdgeRank cũ vẫn đóng một vai trò quan trọng, thế nhưng, Facebook đang cấn nhắc thêm rất nhiều các yếu tố khác. Theo đó, một số yếu tố có thể là mối quan hệ toàn cầu, loại bài đăng, thiết lập cá nhân, quan hệ với một người nhất định, thiết bị người dùng đang truy cập Facebook.

AFFINITY( mối quan hệ) bị thay đổi bởi update mới là Last actor : Last actor dựa vào 50 tương tác gần đây nhất của 1 account với Friend và Fan Page để quyết định post nào sẽ được ưu tiên hiển thị ở New Feed. Những tương tác bao gồm: Like , Share, Comment, click, photo view… Tất cả những tương tác đó sẽ được qui đổi thành những điểm số cụ thể để đánh giá điểm chất lượng 1 account và ảnh hưởng đến sự hiển thị tin mới ở new feed. Giải pháp này sẽ giải quyết tình trạng spam new feed do affinity mang lại với update mới bạn sẽ hoàn toàn ko nhận được những thông tin như vậy nếu bạn không có tương tác với Fan Page. Tin răng với cập nhật mới bạn sẽ nhận được những thông tin gần đây bạn đã quan tâm.

‘TIME DECAY’ được thay bằng ‘Story Bumping’: Facebook đưa ra thuật toán “Story Bumping”, ứng dụng của thuật toán này dựa vào tính toán mức độ liên quan của bạn đến câu chuyện, Facebook sẽ hiển thị những bài viết mà bạn chưa xem dù nó đã được post cách đây rất lâu. Ưu điểm của thuật toán giúp việc chọn lọc thông tin đưa đến new feed người dùng và make sure những thông tin đó có vẻ liên quan và cần thiết. Hiển nhiên những bài viết mới đúng thời điểm sẽ vẫn được hiển thị ra ở new feed những có thể không phải là vị trí đầu tiên.

EDGE WEIGHT: Đây là một đại lượng khác của EdgeRank. Facebook sẽ đánh giá thể loại post nào sẽ có tỉ lệ ra new Feed cao hơn ( text, text + photo, link, video…) . Đánh giá chất lượng bạn thường xuyên tương tác với nội dung nào để quyết định post loại nào được hiển thị? Đánh giá bạn là fan từ nguồn ads hay organic … Tất cả những yếu tố đó cấu thành điểm của bạn đối với 1 page, profile và góp phần quan trọng đến tỉ lệ hiện ra newfeed.

Thuật toán EdgeRank đã thay đổi - ảnh minh họa
Thuật toán EdgeRank đã thay đổi – ảnh minh họa

Chúc các bạn có những fanpage với nhiều thành viên 😀 !

 

TÁC GIẢ:

Tôi là Jam, thâm niên 7 năm thiết kế website và làm SEO. Hãy theo dõi blog của tôi để nhận được nhiều chia sẻ thú vị xung quanh chủ đề công nghệ.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *