Esto es relevante no sólo para los usuarios, sino que también para las marcas que compiten por un espacio en el campo visual de sus seguidores. En promedio, un usuario de Facebook verá sólo un 0,2% de todas las publicaciones a las que tiene acceso en una visita de Facebook. Es decir, la mayoría de actualizaciones de marcas y amigos jamás llegarán a ser vistas.
Para decidir cuál historia es relevante para un usuario, se utiliza algo que es llamado por los ingenieros de Facebook como "Edge Rank". ¿Cómo funciona? Basicamente separa las noticias en tres tipos: interesantes, irrelevantes y aleatorias.
Todas estas historias son conocidas como "edges", no importa si son fotos, videos, actualizaciones de estado, enlaces compartidos, lugares, eventos o páginas de marcas. Sin embargo, ninguno de estos objetos es un edge por sí mismo,y sólo se transforma en uno en la medida que un amigo del usuario realiza una acción en relación al objeto.
Y ahí está el principal detalle del ranking: cada usuario tiene su propio Edge Rank, que nunca es recíproco ni compartido. Nadie, en ningún lugar, tiene dos Edge Rank iguales.
El algoritmo califica cada acción según la distancia que tiene con un usuario determinado. Esto toma en cuenta intereses y relaciones. No sólo los intereses explícitos como páginas que tienen un "me gusta", sino que temas que podrían ser relevantes, en caso de la publicidad por ejemplo. Las relaciones tampoco son recíprocas. Facebook puede considerar a alguien como el más cercano de un usuario, pero esa persona puede tener a otro en su primer lugar.
Para decidir qué actualizacions caen en el grupo de las interesantes, hay tres factores:
1- Puntaje de afinidad
2- Importancia del "edge"
3- Decaimiento de tiempo
La afinidad tiene relación con un puntaje de cercanía que existe entre cada usuario y entre usuarios y marcas. Mientras más comparten en conversaciones, publican estados, más amigos en común tienen, entre otras cosas, Facebook establecerá que más te importa una persona. Este puntaje varía con el tiempo, y al igual que las relaciones en la vida real que no se mantienen en el tiempo, la distancia va aumentando. Mientras más amigos, y mientras más cercanos, estén en una página de una marca, más posibilidades hay de que aparezca esa publicación en su inicio. De hecho, hay diferencias sobre cómo ocurre la acción. No es lo mismo poner "me gusta" por invitación de un amigo que por un aviso publicitario. El primero tiene un mayor valor en el Edge Rank.
La importancia de un Edge tiene relación con la profundidad de la acción tomada. Un clic vale menos que un me gusta, que a su vez vale menos que un comentario y al tope de la escala está el "compartir". Además, entra en juego el tema de las preferencias. Si un usuario comparte muchos contenidos de tecnología por ejemplo, es más probable que marcas y actualizaciones en esa materia aparezcan en inicio.
El factor tiempo se explica por sí mismo. Mientras más antiguas las actualizaciones, menor valor tienen. Sin embargo, pueden recuperar "puntos" siempre que se mantenga interacción entre usuarios dentro de la publicación.
En palabras simples: Facebook se dedica constantemente a intentar adivinar cuáles son los mejores amigos, los familiares más importantes y los temas que más le importan a cada usuario. Y lo más sorprendente, es que lo hace con una precisión casi perfecta.
¿Cómo se puede aplicar esto?
Lamentablemente, no existe forma directa de medir el EdgeRank. Primero, porque es único a cada usuario, y segundo, porque Facebook realiza la mayoría de los cálculos detrás del frontend.
Los datos son demasiado privados e involucran una serie de permisos de acceso que no son posibles para herramientas externas.
Sin embargo, hay formas de optimizar una página para que el Edge Rank la tome en consideración. Lo más importante es siempre apostar a la interacción y llamar a la acción. Planificar las publicaciones para que los usuarios pongan "me gusta", llamar a los usuarios a completar frases en los comentarios, por ejemplo.
La última actualización de Facebook para páginas introdujo un poderoso sistema de analíticas que permitirá seguir los cambios según estrategias aplicadas.
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