EdgeRank — цю назву зазвичай вживають стосовно алгоритму, який Facebook використовує, щоб визначити, які статті повинні відображатися в Стрічці Новин користувачів. Станом на 2011 рік, Facebook перестав користуватись EdgeRank і використовує машинне навчання алгоритму, що, станом на 2013 рік, приймає більш ніж 100 000 факторів до уваги.[1]
EdgeRank була розроблена і впроваджена Серканом Піантіно.
У 2010 році, спрощена версія алгоритму EdgeRank була представлена як:
де:
Деякі з методів, що Facebook використовує для того щоб коригувати параметри є закритими і не доступними для громадськості.[2]
EdgeRank і його подальші версії в значній мірі впливають на те, що користувачі бачать і за чим слідкують: наприклад, вибір може зробити фільтр bubble (якщо користувачі вподобають, що підтверджує їх думки і т. д.) або зміна настрою людей (якщо користувачі роблять непропорційно велику кількість позитивних або негативних відгуків).[3]
Як результат, для Facebook-сторінок, типовий коефіцієнт взаємодії становить менше 1 % (або менше 0,1 % для більш великих)[4] і органічна взаємодія досягає 10 % або менше для більшості некомерційних організацій.[5]
Як наслідок, для сторінок це може бути майже неможливо досягти якихось значних аудиторій, не використовуючи платне просування контенту.[6]
На цю статтю не посилаються інші статті Вікіпедії. Будь ласка розставте посилання відповідно до прийнятих рекомендацій. |