El término edge rank se refiere al algoritmo que determina el orden en el que se muestran los mensajes en el flujo de noticias (newsfeed) de la red social Facebook.
El edge rank a menudo se compara con el rango de página. Sin embargo, esta comparación no es del todo aplicable. Un sitio web en particular se evalúa sobre la base de varios criterios para el posicionamiento de la página. El resultado es un valor fijo, sobre el que se pueden comparar diferentes sitios web. Por el contrario, el edge rank no califica a las páginas individuales o a los usuarios de Facebook. En realidad, el término se refiere a todo el algoritmo, que es responsable de determinar el orden de visualización y la frecuencia de los mensajes individuales en el flujo de noticias de un usuario. El edge rank puede dar diferentes resultados para una misma entrada para diferentes usuarios.
La determinación exacta del edge rank es un secreto muy bien guardado. Por lo tanto, no es posible calcularlo con precisión. Sin embargo, Facebook ha publicado una fórmula por la cual el cálculo puede hacerse esquemáticamente. Se incluyen tres criterios en el cálculo del Edge Rank:
En agosto de 2013, Facebook anunció que extendería el anteriormente conocido EdgeRank. Según un empleado de Facebook, hay aproximadamente cien mil factores responsables en la determinación de la posición real de un post en el feed de noticias. Algunos ejemplos incluyen la visualización frecuente de los mensajes de los mejores amigos, el orden cronológico de los mensajes relacionados o la visualización de los contenidos actuales con un gran potencial de interacción.
El edgeRank es un beneficio para los usuarios de Facebook. En un gran círculo de amigos y algunas páginas de su agrado, cerca de 1.500 nuevos mensajes pueden aparecer en el flujo de noticias por consulta en Facebook.
Nadie puede leer y percibir tantos mensajes. Por lo tanto, Facebook está intentando influir en el contenido que se muestra a través de EdgeRank. Basándose en varios factores de clasificación, la red trata de encontrar la información y los mensajes que pueden ser de particular interés para el usuario. Para ello, se evalúa el comportamiento de los usuarios, como su interacción con personas y páginas. Los mensajes que se consideran sin importancia se ocultan por completo o se muestran con menos frecuencia gracias a EdgeRank, mientras que los artículos más recientes y relevantes son más visibles.
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