Facebook EdgeRank Algoritmasını Değiştiriyor

EdgeRank Algoritması

Haber Kaynağı’nı EdgeRank algoritmasına göre düzenleyen Facebook, 100,000 değişkenli yeni bir algoritma hazırlıyor.

Facebook haber akışınızda bazı paylaşımların daha eski bir zamanda paylaşılmış olmasına rağmen en üst sıralarda gözüktüğünü farketmişsinizdir. Facebook bu sistemi belli bir algoritmaya sahip bir sistem ile düzenliyor. Bu sistemi ise zamanla bir yenisi ile değiştiriyor. Son olarak EdgeRank algoritması ile bu akışı düzenleyen Facebook, artık bu algoritmayı da bitiriyor. Yeni gelen algoritmanın ise 100,000 değişkeni olduğu söyleniyor. Biraz geriye giderek Facebook’un daha önce hangi sistemleri kullandığına bir göz atalım.

İlk Sistem: Turning Knobs

Facebook haber akışı sistemini ilk olarak Eylül 2006‘da duyurmuştu. Yeni duyurulan haber akışı; yeni paylaşımların gün içerisinde sıralanmasından ibaretti. Daha sonra Facebook bu haber akışını kişiler için önem sırasına göre hazırlamaya karar verdi ve “Turning Knobs” sistemini uygulamaya başladı. Bu sisteme göre fotoğraflı paylaşımları biraz daha ön plana çıkarıp durum güncellemelerini biraz daha geride tutacaktı.

Knobs’dan EdgeRank’e Geçiş

Facebook’un Kasım 2007’de duyurduğu yeni reklam sistemini başlatmasından bu zamana bu mecra çok fazla büyüme gösterdi. Şirketler, organizasyonlar, kampanyalar için Facebook Sayfaları açılmaya başlandı. Bu da takipçilerini artırmak için daha fazla içerik girmelerini gerektiriyordu.

Tam bu esnada Facebook yeni EdgeRank algoritmasını devreye soktu. EdgeRank algoritması ise 3 farklı metriğe göre çalışan bir sistemdi.

  • Affinity (Yakınlık): İçeriği görüntüleyen kullanıcı ile içeriği oluşturan kişi arasındaki ilişki,
  • Weight (Yoğunluk): Önem sırasına göre içerik türü (sırasıyla fotoğraf/video, link, metin güncellemesi ),
  • Decay (Zaman): İçeriğin paylaşıldığı zaman.

EdgeRank sayesinde kullanıcılar daha kişisel bir haber akışına sahip oldu. Örneğin Facebook üzerinde çok fazla oyun oynayan bir kişi kendi haber akışında oyun ile ilişkili paylaşımları daha fazla görecekti.

Peki EdgeRank’ten Sonra?

Facebook’un ürünlerden sorumlu Başkan Yardımcısı Chris Cox “Kullanıcılarımıza, her ziyaretlerinde ilginç deneyimler yaşayabileceği bir sistem üzerinde çalışıyoruz” diyerek EdgeRank’ten sonraki yeni sistemi de onaylamış oldu. Fakat bu sistem EdgeRank’e göre biraz daha karışık olacak.

Facebook her ne kadar bu yeni sistem hakkındaki detayları kimseyle paylaşmasa da Facebook’un Haber Kaynağı sıralamasından sorumlu mühendislik müdürü Lars Backstrom, önümüzdeki yıllarda daha da geliştirilecek olan yeni algoritmanın sisteminden biraz bahsetti.

Affinity, Weight ve Decay (Yakınlık, Yoğunluk ve Zaman)

Backstrom’a göre yeni algoritmada, EdgeRank’teki bu üç metrik aynı şekilde kalacak ancak çoklu weight (yoğunluk) seviyeleri ve kategori/alt kategori şeklinde sınıflandırılmış bir affinity(yakınlık) ile karşılaşacağız.

Facebook kullanıcılarının arkadaşlarıyla ve Facebook Sayfaları’yla ne kadar yakın olduğunu ölçecek, ancak bu ölçüm kişisel ilişkilere göre yapılmayacak. Backstrom, artık kişisel ilişkileri yanında genel ilişkilerin de metrikleri etkileyeceğini de belirtti. Yani büyük etkileşime sahip paylaşımlar hala önemini koruyacak.

İlişki Ayarları

Yeni algoritmayı etkileyecek faktörlerden biri de facebook kullanıcılarına özel olan ilişki ayarları. Kullanıcı bir arkadaşının gönderilerini kapatabilir, “yakın arkadaş” olarak belirleyebilir ya da  o arkadaşını “sıradan bir tanıdık” olarak işaretleyebilir. Dolayısıyla kullanıcı daha çok paylaşımını görmek istediği arkadaşını belirleyebilir, istediklerini de gizleyebilir.

Facebook Ayarları
Facebook Ayarları

“Yakınlık” metriğini doğal olarak işlemesini istediklerini belirten Backstrom, herhangi bir sıkıntıda ise bunu manuel olarak Facebook’a bildirmelerinin bu metriğe yön verebileceğini belirtti.

İçerik Türleri

Yeni algoritma, kullanıcıların etkileşime geçtiği içerik türlerini de hesaba katıyor. Bu da, örneğin fotoğraflar ile ilgili içeriklerle daha fazla etkileşime geçen kullanıcının haber kaynağında fotoğraf ağırlıklı içeriklerin gösterilmesi anlamına geliyor.

Başka bir deyişle örneğin Facebook Sayfa yöneticilerinin sürekli olarak tek tip paylaştığı içeriklerin dışındaki içerikler sayfayı beğenen kişilere daha az görünecek.

İçeriği Gizleme / Spam Bildirimi

Haber Kaynağı’nda görüntülenecek paylaşımları kullanıcılar da gönderiyi gizleyerek ya da spam olarak bildirerek etkileyebilir. Backstrom böylece kullanıcının o gönderiyi gizleme ya da spam olarak belirleme olasılığını hesaba katıp, Haber Kaynağı’nı ona göre düzenleyeceklerini belirtti. Ayrıca gizleme ya da spamlama olayının zaman (decay) ile de ilişkili olduğunu; yeni gönderilere uygulanan gizleme ya da spamlama olayının, daha önce paylaşılmış gönderilerden daha fazla etkilendiğini belirtti.

Reklamlara Tıklama / Başka Zaman Tünellerini Görüntüleme

Haber Kaynağı algoritması reklam algoritmasından tamamen farklıdır. Ancak kullanıcının hangi reklamlara tıkladığı Haber Kaynağı’nda gösterilecek içerikleri etkileyebilir. Bunun gibi, başka zaman tünellerini görüntülemek de Haber Kaynağı’nda gösterilecek içerikleri etkileyebilir.

Cihaz / Teknik Değerlendirmeler

Yeni algoritma ile Facebook, kullanıcının cihazını da değerlendirmeye katıyor. Cihaz özellikleri ve internet hızına göre değerlendirmeler yaparak Haber Kaynağı daha da özelleştirilecek.

Bazı eski cihazların kısıtlı özelliklerinden dolayı bazı içeriklerin görüntülenmesi zor olduğu için böyle durumlarda cihaz ve özellikleri için özel bir Haber Kaynağı gösterilecek. Örneğin kullanıcının internetinin yavaş olduğu durumlarda Haber Kaynağı’nda daha çok metin ağırlıklı içerikler gösterilecek.

Story Bumping / Last Actor

Story Bumping denilen kavram Haber Kaynağı’ndaki eski paylaşımları tekrar kullanıcıya göstermek anlamına geliyor. Bu özellik ile kullanıcının görmediği paylaşımlara (ancak hala etkileşimi artan paylaşımlara) tekrar ikinci bir şans daha verilerek kullanıcının görmesi sağlanıyor. Dolayısıyla kullanıcı akışta kaçırdığı paylaşımları tekrar görebiliyor.

Last Actor denilen olay ise kullanıcının yaptığı son etkileşimler ile alakalı. Facebook, kullanıcının en son yaptığı 50 etkileşimi izliyor ve bu 50 etkileşimi dikkate alarak kullanıcıya bir Haber Kaynağı sunuyor.

Sonuç

Facebook’un yeni algoritma üzerinde çok çalıştığı ve Haber Kaynağı sistemini çok fazla geliştirdiği bariz bir gerçek. Artık etkileşiminin artmasını isteyen her kullanıcı veya sayfa yöneticisi bu karmaşık algoritmanın metriklerine önem vermeli.