Пользователи Facebook в США и в других странах, в которых эта социальная сеть доминирует, ежедневно подвергаются массированной бомбардировке постами. Когда их лента новостей стала превращаться в непроходимый лес, Facebook отреагировал разработкой алгоритма EdgeRank. Самонастраиваясь, он таким образом отфильтровывает ленту новостей, чтобы пользователи получали только релевантную их интересам информацию. Таким образом, если пользователь размещает пост, он не станет автоматически отображаться у всех его френдов. Вначале он будет проверен и оценен по ряду критериев. В итоге, пост увидят лишь некоторые френды.
Существуют математические правила подсчета ценности странички и постов для EdgeRank, однако они дают погрешность. Тем не менее, принципы, лежащие в основе алгоритма, довольно просты.
Неофициальные исследования говорят о том, что процент сообщений, проходящих через алгоритм EdgeRank, колеблется между 0,5% до 5%.
EdgeRank фильтрует посты как в закладке «Популярные новости», так и в «Недавние обновления». В «Недавние обновления» алгоритм в хронологическом порядке «пропускает» посты с кастомизированного списка френдов и страниц. То есть посты только тех френдов и тех страниц, от которых ожидается интересная для получателя информация. В «Популярные новости» пользователя (по умолчанию у большинства пользователей выбрана именно эта закладка) попадают те новости, тематика которых определена как важная путем подсчета их «ценности». Вот три основных критерия, на основе которых определяется ценность новости:
1. Совместимость. Как часто друзья взаимодействуют в Facebook.
2. Вес. Каждый вид контента оценивается по-разному, в зависимости от истории взаимодействия получателей с этим контентом;
3. Время. Как давно опубликован пост. EdgeRank обращается к профилям пользователей, составляя портрет их интересов и релевантных тем для них…
Читать далее на internetua.com