EdgeRank: entenda como o Facebook define o que você vê

Um bilhão de usuários ativos. Com apenas dez anos de vida, o Facebook já conseguiu alcançar números que empresas não conseguiram em décadas – e talvez nunca consigam.

Com essa estrondosa quantia de usuários, a rede social criada por Mark Zuckerberg em seu quarto da universidade de Harvard mudou completamente a maneira como nos relacionamos com outras pessoas, consumimos conteúdo e, claro, fazemos negócios.

O Facebook não precisou alcançar esse número para se tornar uma grande vitrine para marcas divulgarem seus produtos e serviços. Muito antes disso essas empresas já utilizavam a rede social para alcançar novos clientes.

Neste contexto, com tamanho volume de publicações, os engenheiros do FB se viram forçados a criar uma espécie de filtro para mostrar apenas o que fosse relevante para os usuários.

A maneira como o Facebook decidiu fazer isso e como isso afeta o seu conteúdo são os assuntos dos próximos tópicos. Acompanhe.

O que é e o que faz o EdgeRank

EdgeRank é o algoritmo desenvolvido pelo Facebook que decide o que será mostrado na sua linha do tempo após estudar o que é relevante para você, em geral se baseando no tipo de conteúdo que você e seus amigos consomem.

Todas as atualizações de status, comentários, curtidas e compartilhamentos que você recebe passaram pelo crivo do EdgeRank antes de serem mostradas.

Isso muitas vezes nos dá a sensação de que estamos perdendo algo ou em outras vezes que deixamos de participar de discussões porque simplesmente não sabíamos delas.

Mas, na verdade, o EdgeRank está fazendo com que consumamos apenas conteúdo relevante — não apenas para nós, mas também para anunciantes da rede social.

Peso, afinidade e depreciação

As regras do EdgeRank são complexas e muitas delas são omitidas pelo Facebook para garantirem a propriedade intelectual do algoritmo e evitar que certos usuários tentem enganar o sistema.

Por outro lado, alguns pilares que baseiam o EdgeRank são bem conhecidos e incentivados pelo Facebook. São eles: afinidade, peso e depreciação.

• Afinidade é sobre o nível de relacionamento entre você e uma página. Ou seja, a quantidade de vezes que você comenta, compartilha ou curte o conteúdo de uma marca ou produto irá fazer com que as postagens dela apareçam mais para você.

• O peso diz respeito a quanto vale cada ação que você pode tomar no Facebook. Comentar é mais envolvente e tem mais peso para o EdgeRank do que um curtir, por exemplo. Em geral, atividades que demandam mais tempo do usuário tem mais peso do que outras. Então, quanto mais você comentar em uma página, maiores serão as chances daquela marca povoar sua timeline com postagens.

• A depreciação do EdgeRank analisa há quanto tempo ocorreram cada interação do usuário. Quanto mais tempo, maior a depreciação daquela ação. Ou seja, uma postagem que teve a última interação a duas semanas atrás praticamente não tem chances de aparecer em uma timeline, enquanto uma que teve a dois minutos provavelmente aparecerá.

Você também pode se interessar por estes outros conteúdos!
Como mesclar duas páginas do Facebook de forma rápida e simples
Conheça o Facebook Dating: o aplicativo de encontros do Facebook
Facebook Insights: aprenda tudo sobre esse recurso!
Facebook expande projetos de infraestrutura tecnológica

Importância e otimização do EdgeRank

O EdgeRank é importante porque determina o número de pessoas que conseguirão ver suas publicações. Isso reflete não apenas no conteúdo orgânico que sua página publica, mas também no pago.

Em alguns casos a diferença de alcance entre páginas com EdgeRank baixo e alto pode chegar a cinco vezes o tráfego. São milhares de usuários não alcançados.

No atual momento, somente cerca de 6% da sua base de fãs visualizará o que você postar em sua fanpage. Por isso é tão importante incentivar o engajamento através de curtidas e compartilhamentos, para que suas postagens sejam vistas por mais pessoas.

Na prática isso significa produzir conteúdo relevante e interessante para seus fãs, para cativá-los e conquistá-los.

Alguma dúvida sobre EdgeRank? Vamos continuar essa discussão nos comentários!