Pirmasis dalykas, kurį „Facebook“ vartotojas pamato prisijungęs prie savo paskyros, yra „naujienų lenta“ (angl. newsfeed). Tai yra glausta apžvalga visų pastarųjų įvykių, nutikusių tarp draugų „Facebook“ tinkle. Kiekvienas draugų veiksmas yra potencialus „naujienų lentos“ įrašas, t.y. „ašmuo“ (angl. edge).
Neįmanoma, jog būtų parodomi visi jūsų draugų įrašai „naujienų lentoje“, todėl „Facebook“ sukūrė algoritmą, kuris identifikuoja įdomiausią ir aktualiausią turinį vartotojui. Socialinio tinklo kūrėjai pavadino šį algoritmą „EdgeRank“ vardu – būtent pagal jį išrikiuojami populiariausi įrašai tam tikram vartotojui.
Kodėl „EdgeRank“ yra svarbu?
Pagrindinė priežastis ta, jog jūsų fanai gali niekuomet nepamatyti jūsų talpinamo turinio: nuorodų, vaizdo medžiagos, nuotraukų ir kita. Jeigu „EdgeRank“ algoritmas identifikuos jūsų publikuojamą turinį kaip neaktualų potencialam vartotojui, prarasite nemažai galimybių.
Tiesa, minėtame algoritme įterpta atsitiktinumo (angl. randomization) galimybė, t.y. vartotojui reguliariai pateikiamas atsitiktinis turinys, tarkim, pažįstamų, su kuriais retai sąveikauja, nuotraukos. Nepaisant to, statistika verčia susimąstyti: vartotojas pamato vos 0,2 proc. viso sukuriamo turinio, t.y. jūsų publikuotas įrašas konkuruoja su 499 kitais įrašais.
Kaip veikia „EdgeRank“ algoritmas?
Algoritmas „EdgeRank“ yra nematomas, tačiau svarbus ir jį detaliai pažįsta tik patys algoritmo kūrėjai. Vis dėlto, 2010-iais konferencijos F8 metu, bendrovė atskleidė, jog „EdgeRank“ algoritmas sudarytas iš trijų pagrindinių elementų (žr. iliustraciją žemiau).
Artimumo dydis tarp vartotojo ir ašmens kūrėjo. Šis elementas apibūdina kiek artimi yra vartotojo ir įrašo kūrėjo (juo gali būti ir giminaitis, ir prekės ženklas) ryšiai. Tarkim, jog tarp mano draugų yra brolis, su kuriuo turiu 50 bendrų draugų, o be to, dažnai komentuoju jo įkeltas nuotraukas. Akivaizdu, jo įrašus matysiu dažniau ir aukščiau už kitų.
[quote]Algoritmas “EdgeRank” yra nematomas, tačiau svarbus ir jį detaliai pažįsta tik patys algoritmo kūrėjai. Vis dėlto, 2010-iais konferencijos F8 metu, bendrovė atskleidė, jog “EdgeRank” algoritmas sudarytas iš trijų elementų.[/quote]Šis rodiklis kuriamas atsižvelgiant į pasikartojančias sąveikas tarp socialinio tinklo dalyvių. Sąveikauti galima komentarais, palaikinimais, pasidalijimais (angl. share), paspaudimais ant nuorodų ir kitaip. Įtaką kintamajam daro net susirašinėjimo žinutėmis dažnumas.
Ašmens tipo (įrašas, komentaras, žyma, kt.) svoris. Skirtingas ašmuo (kitaip, sąveika tarp vartotojų) turi skirtingą įtaką rūšiuojant aktualiausius įrašus. Tarkim, komentaras yra vertingesnis ašmuo už palaikinimą. Taip pat žinoma, jog nuotraukos įkėlimas yra vertingesnis už nuorodos, tad labiau apsimoka įkelti nuotrauką ir aprašyme įterpti nuorodą.
Visi trys algoritmo kintamieji yra tarpusavyje stipriai susiję, kaip ir ašmens tipas su artimumo dydžiu. Tarkim, tapimas tam tikro puslapio fanu turi, palyginus, mažą įtaką rūšiuojant įrašus. Bet jeigu mano brolis tapo man žinomo puslapio fanu (nes aš taip pat esu puslapio fanas), tuomet pranešimas apie tai, tikėtina, bus atvaizduotas aukštai.
Laiko faktorius, paremtas ašmens „amžiumi“. Kai įrašas pasensta, jo aktualumas sumenka – kam įdomios „senos naujienos“? Šis faktorius yra dinamiškas, t.y. keičiasi nuolat, visą laiką. Tarkim, jūsų bendrovės paskelbtas įrašas atsidurs aukščiausiai tik tuo atveju, jeigu yra „neatšalęs“. Taigi, būtina kruopščiai parinkti įrašo publikavimo laiką.
Čia taip pat galioja paprasta formulė: įrašo aktualumas = 1/laiko periodas. Kuo laiko periodas didesnis, tuo mažesnis įrašo aktualumas. Tiesa, socialinio tinklo kūrėjai neatskleidžia, ar funkcijos kreivė yra linijinė, ar eksponentinė. Neaiški ir vartotojų prisijungimo prie socialinio tinklo dažnumo įtaka algoritmui. Tik žinoma, jog įtakos yra.
Kaip pagerinti puslapio „EdgeRank“ reitingą?
Labai sunku apgauti algoritmą turiniu, t.y. neaktualus turinys tikriausiai nepakils labai aukštai. Daug efektyvesnė veiklos taktika – perrašyti turinį taip, jog jūsų puslapio fanai daugiau laikintų ir komentuotų. Tarkim, pakeiskite nuobodžių pranešimų spaudai pavadinimus taip, jog jie paskatintų jūsų fanų įsitraukimą. Keletas pavyzdžių:
- „Paspauskite „Patinka“ jeigu jums patinka mūsų naujoji (vos prieš savaitę sukurta) aplikacija „Android“ išmaniesiems telefonams.“
- „Pabaikite toliau esantį sakinį ir laimėkite 100 litų vertės „Akropolio“ dovanų čekį: „Apie viską __________ .“
- „Manome, jog Dalia Grybausktė yra puiki prezidentė. Peržiūrėkite vaizdo įrašą, kuriame mūsų bendrovės vadovas spaudžia jai ranką.“
Šie paprasti pakeitimai padidins artimumą tarp jūsų ir jūsų vartotojų, tačiau, tikėtina, didelės įtakos nepadarys. Kita vertus, jeigu atkreiptumėm dėmesį į kitus du algoritmo veiksnius – ašmens tipą (tarkim, paprastą įrašą pakeisdami į nuotrauką) bei laiko faktorių (parinkdami tinkamiausią vartotojų aktyvumą) – efektas gali būti stebėtinai puikus.