EdgeRank reprezinta algoritmul Facebook-ullui ce decide ce postari apar in News Feed-ul fiecarui utilizator.

Primul lucru pe care il vede cineva atunci cand se logheaza pe Facebook este News Feed-ul. Acesta este un rezumat a ce s-a intamplat recent printre prietenii din retea. Fiecare actiune a acestora este o potentiala aparitie pe News Feed. Facebook numeste aceste actiuni Edges (muchii). Asta inseamna ca oricand un prieten posteaza un status, comenteaza un altul, pune tag intr-o poza, se alatura unei pagini sau confirma participarea la un eveniment, genereaza un Edge, iar un “story” despre acest lucru poate aparea in News Feed-ul tau personal.

Ar fi coplesitor daca in News Feed ar aparea toate story-urile posibile ale prietenilor tai. Asa ca Facebook a creat un algoritm ce face predictii asupra gradului de atractivitate al unei postari pentru fiecare utilizator in parte. Facebook a numit acest algoritm EdgeRank, pentru ca ierarhizeaza muchiile. Apoi filtreaza News Feed-ul fiecarui utilizator pentru a arata doar postarile cele mai interesante pentru persoana in discutie.

De ce ar trebui sa ma intereseze EdgeRank-ul?

Pentru ca cei mai multi fani de pe Facebook nu iti vor vedea vreodata statusurile.

Facebook analizeaza toate postarile si apoi decide: “Care dintre ele are cel mai mare scor EdgeRank? Aceea va fi pusa in topul News Feed-ului. Care e scorul urmator pentru a doua pozitie?” si asa mai departe. Daca EdgeRank prezice ca un anumit utilizator va crede despre postarea ta ca este plictisitoare, atunci update-ul tau nu ii va fi afisat vreodata.

Observatie: Se pare ca sunt de fapt doua algoritme, desi nu a fost niciodata dovedit cu adevarat. Algoritmul EdgeRank ierarhizeaza story-uri, iar un al doilea algoritm sorteaa News Feed-ul. Acest algoritm al News Feed-ului include un element cu specific aleator si unul pentru centralizare in jurul unor cuvinte cheie. Zuckerberg a mentionat intr-un interviu pentru TechCrunch ca utilizatorilor Facebook li s-a parut straniu faptul ca Facebook stia prea bine lucrurile de care era interesati, asa ca s-a decis randomizarea subtila a News Feed-ului.

Statisticile sunt ingrijoratoare. In 2007, un inginer Facebook a declarat intr-un interviu faptul ca doar aproximativ 0.2% din story-urile eligibile ajung in News Feed-ul unui utilizator. Asta inseamna ca postarea ta concureaza cu cel putin alte 500 pentru un singur loc in News Feed-ul unui prieten.

Cum functioneaza EdgeRank?

EdgeRank e ca un rating de credit: e invizibil, important, unic pentru fiecare si nimeni in afara de Facebook nu stie cum functioneaza precis.

La conferinta Facebook F8 din 2010, s-au facut publice cele trei elemente ale algoritmului:

• Affinity (Afinitatea)
• Weight (Greutatea)ù
• Time Decay (Perioada de timp)

Afinitatea

Scorul Afinitatii se refera la cat este de “conectat” un anumit utilizator la Edge. Sa consideram urmatoarea situatie ipotetica: esti prieten cu fratele tau pe Facebook. De asemenea, ii scrii des pe Wall si aveti 50 de prieteni mutuali. Scorul afinitatii este mare in legatura cu fratele tau, asa ca Facebook stie ca probabil vei dori sa-i vezi postarile.

Facebook calculeaza scorul afinitatii observand actiunile explicite ale utilizatorilor si le ierarhizeaza dupa cum urmeaza:

• Puterea actiunii
• Cat de apropiata de tine este persoana care a facut actiunea
• Acum cat timp a avut loc actiunea

Actiuni explicite includ click-urile, like-urile, comentariile, tag-urile, share-ul si actiunea de a deveni prieten. Fiecare dintre aceste interactiuni are o greutate diferita, ce reflecta efortul presupus ca actiunea sa aiba loc: cu cat efortul utilizatorului e mai mare, cu atat este demonstrat mai mult interes pentru acel continut. A comenta un post este mai valoros decat un like, ce la randul lui e mai important decat un simplu click pe el. Citirea pasiva a unui update in News Feed nu are valoare, decat daca interactionezi cu el.

Afinitatea masoara nu doar actiunile proprii, ci si actiunile prietenilor si ale prietenilor lor. De exemplu, comentariul tau pe o pagina al carei fan esti valoreaza mai mult decat comentariul unui prieten de-ai tai. Mai mult, daca obisnuiai sa interactionezi cu cineva foarte mult, dar mai putin in prezent, influenta aceluia descreste treptat.

Scorul afinitatii functioneaza intr-o singura directie. Revenind la primul exemplu: vei avea un scor de afinitate diferit fata de al fratelui tau. Daca ii scrii des pe Wall, Facebook stie ca iti pasa de el, dar nu stie daca situatia e reciproca si pentru fratele tau. Poate suna confuz, dar de fapt scorul utilizeaza o logica simpla.

Continuarea o poti citi in Partea a II-a articolului, ce va fi publicata saptamana viitoare.