Edgerank 1.0

Edgerank là thuật toán được sử dụng bởi facebook nhằm xác định “Nơi nào?” và “Những bài viết nào?” sẽ xuất hiện trên trang News Feed của người dùng cá nhân. Ban đầu có 3 biến chính được được sử dụng trong thuật toán: Affinity, Weight, Time-Decay.

+ Affinity: Điểm số lôi cuốn (sự thân thuộc)

Thể hiện ở mỗi quan hệ, tức là Facebook sẽ xác định ưu tiên hiển thị trên News Feed của bạn những người có mỗi quan hệ chặt chẽ, ở đây là anh em, bố mẹ, ông bà, vợ chồng, những người mà bạn thường xuyên tương tác comment, like, share. Mối quan hệ càng chặt chẽ, thì khi người đó post bài, tỷ lệ hiển thị trên News Feed càng cao.

+ Weight: Trọng số tương tác

Như tôi đã nói ở trên, với mỗi Fanpage hay tài khoản cá nhân, sẽ có sắp xếp ưu tiên về thể loại bài đăng, tùy vào tương tác của người dùng, Facebook sẽ đánh giá thể loại bài post mà Fanpage này hiệu quả, qua đó sẽ ảnh hưởng đến tổng thể thuật toán. Do vậy, bất kỳ một thể loại nào cũng có thể có lượng Reach cao, chứ không riêng gì Photos hay Text.

+ Time-Decay

Cái này đơn giản là Facebook sẽ ưu tiên hiển thị những thông tin mới, những thông tin mới thì điểm số Time-Decay sẽ cao, và ngược lại, thông tin càng cũ thì chỉ số Time-Decay càng thấp.

 

 

Edgerank 2.0

Sau này Facebook cập nhật lại thuật toán Edgerank, có điều chỉnh và thêm các chỉ số.

+ Last actor: 50 tương tác gần nhất.

+ Edge Weight: Trọng số tương tác.

+ Story Bumping: Hiển thị bài viết bạn chưa xem .

Và tất nhiên những chỉ số không có dưới đây không có nghĩa là không được tính đến.

Dễ hình dung nhất của chỉ số Last actor là khi bạn tương tác với một người nào đó (chat/like/comment/share) thì lập tức khung chat của bạn sẽ hiện lên người đó mỗi khi họ online.

Việc một người không online trong thời gian quá lâu sẽ dẫn đến tình trạng bỏ qua những nội dung hay, phù hợp với họ, facebook đã giải quyết vấn đề đó bằng việc đưa ra chỉ số Story Bumping.

 

NFO (News Feed Optimization)

 

 

Nếu Google có những thuật toán riêng để hiển thị kết quả tìm kiếm hay thường được gọi là SEO ( Search Engine Optimization) thì Facebook có NFO ( News Feed Optimization). Hai công việc này cơ bản giống nhau về mục đích: cố gắng tiếp cận User ở trang đầu tiên ( page 1 on Google & News Feed), và cách thức thực hiện: làm hài lòng thuật toán hay yêu cầu của 2 bạn Google & Facebook.

 

NFO đơn giản là cách thỏa mãn EdgeRank để tăng tỉ lệ hiển thị ở News Feed.