EdgeRank là tên của thuật toán mà Facebook dùng để quyết định những gì sẽ xuất trên News Feed của người dùng. News Feed là “ứng dụng chết người” của Facebook. Có hàng tỉ những thông tin được cập nhật lên Facebook mỗi ngày và newsfeed là ứng dụng lập trật tự cho những thông tin này.
Cái tên EdgeRank bắt nguồn từ đâu?
Về cơ bản, tất cả mọi tương tác bạn thực hiện với Facebook đều tạo ra một dạng nội dung được gọi là “Edge” (góc). Một cập nhật trạng thái (status) là một “edge”; thích một trạng thái, cũng là một “edge”; tải một tấm hình, cũng là một “edge”; còn đổi tình trạng quan hệ (relationship status) thì sao? Tất cả đều được gọi là “edge”.
Vậy là newsfeed là một biểu đồ các Edge “quan trọng” nhất mà được lựa chọn thông qua thuật toán EdgeRank. Vậy những thành tố nào tạo ra thuật toán này? Một sự kết hợp của ba thành tố: Sự thân thuộc (Affinity), Độ quan trọng (Edge Weight) và Tính tươi mới (Recency).
công thức Facebook EdgeRank
Affinity - Sự thân thuộc
Affinity là một hệ thống điểm dựa trên sự gần gũi và sự “thân thiện” của bạn đối với một người nào đó. Có lẽ bạn đã từng thấy điều này. Theo dõi một người bạn trai hay bạn gái cũ, lẻn vào trang cá nhân của họ và đột nhiên sau đó lúc nào họ cũng xuất hiện trên newsfeed của bạn.
Bình luận bức ảnh của ai đó và bạn sẽ thấy rằng họ sẽ thường xuyên xuất hiện trên newsfeed của bạn. Đây là khi mà thành tố Affinity thể hiện giá trị. Bạn gởi đi một tín hiệu tích cực rằng bạn có một sự “gần gũi” nhất định với cá nhân hay tổ chức đó. Thuật toán sẽ ghi nhận điều này và bắt đầu sắp xếp những kết quả trên newsfeed của bạn theo đó.
Edge Weight – Độ quan trọng của Edge
Edge Weight là một công thức cơ bản quyết định những loại nội dung nào có khả năng xuất hiện nhiều hơn trên newsfeed so với những loại khác. Ví dụ như hình ảnh có Edge Weight cao hơn là hành động “thích” một Facebook fanpage nào đó.
Không có một thang điểm nhất định cho Edge Weight. Ba loại nội dung có Edge Weight cao nhất là video, hình ảnh và link. Cũng cần chú ý rằng Edge Weight của mỗi người cũng khác nhau, ví dụ như một người nào đó thích xem ảnh thì cũng có xu hướng có nhiều ảnh trong feed của họ hơn một người mà không thích xem ảnh lắm.
Recency – Tính tươi mới
Thành tố cuối cùng có liên quan đến độ mới của thông tin nó còn được gọi là thời gian biến mất (time of decay). Ví dụ: dù bất kể điểm Affinity và Weight cao bao nhiêu, nhưng nếu đó là tin cũ thì nó sẽ ít có cơ hội xuất hiện hơn. Điều này khác với Twitter, Twitter chỉ dựa trên thứ tự thời gian.
Với Recency nghĩa là cái gì mới hơn thì có khả năng xuất hiện nhiều hơn là cái cũ hơn. Có nghĩa bạn nên tạo ra những Edge vào thời điểm mà độc giả có khả năng sử dụng Facebook nhiều nhất. Điều này sẽ giảm được thời gian biến mất và theo đó sẽ tăng được cơ hội nội dung của bạn tiếp cận được newsfeed của họ.