Come ottimizzare il flusso di Notizie su Facebook e l'algoritmo EdgeRank

EdgeRank e i 3 passi per ottimizzare le Notizie su Facebook (NFO)

Le Notizie su Facebook sono un elenco di contenuti provenienti dagli amici e dalle pagine sulla quale una persona è connessa su Facebook. Le notizie ricevono molta visibilità nel sistema Facebook grazie all’ubicazione centrale nella pagina di ingresso ed al loro aggiornamento continuo.

I contenuti delle notizie consistono in post degli amici e delle pagine, richieste di amicizia, tag su foto, risposte a inviti per eventi, iscrizioni a gruppi.

Le Notizie si dividono in due flussi: le Notizie più popolari e le Più recenti. Il flusso Notizie più popolari, quello visibile all’inizio, contiene solo le notizie ritenuti da Facebook più interessanti e pertinenti, mentre il flusso Più recenti, raggiunte attraverso un link, contengono tutte le azioni degli amici e pagine. Pare che la metà degli utenti clicchino per visualizzare i Più recenti. Gli aggiornamenti più recenti sono limitati a 250 amici e pagine ma è possibile rimuovere questo vincolo con l’opzione “modifica” in fondo alla pagina.

EdgeRank, l’algoritmo che determina la visibilità delle notizie su Facebook

Facebook News Feed EdgeRank Algorithm
Figura 1: L’algoritmo EdgeRank per le notizie su Facebook, forse…

Di sicuro è quasi un dovere che le persone su Facebook ci riconoscano con un mi piace sulla nostra pagina aziendale per far sì che una nostra notizia possa apparire nel loro flusso di notizie. Ma purtroppo una raccolta di mi piace non basta. Con tutte le notizie generate da oltre 3 milioni di pagine1, oltre 1 miliardo di gruppi2, 3,5 milioni di eventi mensili e 600 milioni di utenti, solo una piccola percentuale delle notizie create verrà pubblicata nel flusso di notizie di una persona: già nel 2007 era pari solo allo 0,2%.3

La concorrenza solo per apparire davanti alle persone è davvero alta. Per le aziende, un’accurata attenzione ai fattori che Facebook utilizza, o potrebbe utilizzare, per promuovere una informazione nel flusso delle notizie è determinante per il successo della propria comunicazione.

I fattori utilizzanti per la graduatoria Notizie, secondo Facebook

All’apparenza Facebook ci dice quali sono i fattori per la graduatoria delle notizie, anche se è facile immaginare che le cose siano più complicate e aggiornate rispetto a quello che viene dichiarato. L’algoritmo, chiamato EdgeRank, per le Notizie, secondo Facebook:

L’algoritmo della sezione Notizie si basa su alcuni fattori: il numero di amici che commentano un certo contenuto, chi ha pubblicato il contenuto e il tipo di contenuto (ad es., foto, video o aggiornamento di stato).

Non mancano casi dove l’aiuto offerto da Facebook è troppo sintetico e dalla suddetta descrizione si evince che mancano due segnali di coinvolgimento significativi: i mi piace e i clic sui link. Infatti, in altre occasioni Facebook ha dichiarato di utilizzare i mi piace ed i link, almeno in via sperimentale. Nella tabella che segue vengono riportati i fattori che determinano o potrebbero determinare la graduatoria delle Notizie su Facebook per un utente.

ElementoTemaDescrizione
Freschezza notizie ed attivitàFreschezzaAttività recenti (notizie nuove, commenti, mi piace, clic sui link)
Il tipo di contenutoContenutoAggiornamento di stato, foto, video, tag…
Chi ha pubblicato il contenutoAutorePuò essere una persona, una pagina, un gruppo, un applicativo. Ciascuno avrà una propria autorevolezza ed affinità.
Commenti degli amiciCoinvolgimento (edge)Più commenti degli amici, più probabile che una notizia appaia.
i mi piaceCoinvolgimento (edge)Si potrebbero utilizzare i conteggi, particolarmente quelli fatti recentemente, magari tarati in base all’autorevolezza di chi li ha messi e/o alla velocità della crescita
Clic su eventuali linkCoinvolgimento (edge)Facebook traccia tutti i link verso siti esterni. È facile immaginare che questi dati vengano utilizzati.
Storico personaleCoinvolgimentoL’utente ha dimostrato storicamente un maggior interesse per notizie di questo autore o per questa tipologia di notizie?

I fattori sull’EdgeRank di Facebook, svelati

Semplice, no? Forse non è così semplice. Possiamo partire con 2 certezze:

  1. Facebook vuole, davvero, che le notizie più pertinenti, più interessanti, più coinvolgenti, sempre dal punto di vista del lettore, appaiano. Le notizie gradite sono un’arma per tenere la gente più tempo davanti a Facebook, finché essa non clicca su di una pubblicità.
  2. Facebook è un’azienda dinamica con un prodotto in forte, continua evoluzione. Questo significa che possiamo impostare dei test per identificare gli elementi ed il loro peso nell’algoritmo delle Notizie, ma ci saranno poche certezze sulla durata della validità dell’esito. Facebook potrebbe cambiare il peso dell’algoritmo da un giorno all’altro.

Il ciclo di vita di una notizia

Ogni notizia avrà un suo ciclo di vita: il peso e le combinazioni dei fattori necessari per farla pubblicare sulle notizie di un utente variano in base a dove il ciclo di vita di una notizia si trova. Ad esempio, una notizia appena creata non può avere commenti o mi piace – il fatto che la notizia abbia solo 0 secondi di vita peserà molto a suo favore rispetto ad una notizia già vecchia di mezz’ora la quale invece dovrebbe compensare la sua mancata freschezza con un alto tasso di coinvolgimento, il che nel sistema Facebook è misurato dai commenti e dai mi piace. È anche probabile che si arrivi a un certo punto dove una notizia, nonostante i tanti commenti e i mi piace degli amici non sia più candidata per la pubblicazione sulle notizie – è scaduta, troppo vecchia.

Si può immaginare che un commento, positivo o negativo che sia, valga più di un mi piace: ci vuole poco impegno per cliccare mi piace. Questo è un caso dove un’espressione di apprezzamento, il mi piace, probabilmente vale meno di un commento negativo che comunque rappresenta un coinvolgimento maggiore. Basta che se ne parli, come si suol dire.

Le tipologie di notizie

Facebook ha diverse tipologie di notizie da promuovere nel flusso di Notizie e pare che non tutte le tipologie di notizie siano uguali. Un utente potrebbe aver dimostrato, con i mi piace e/o commenti, una preferenza per certe tipologie di contenuti in passato, ad esempio per i cambiamenti nello stato sentimentale delle persone. È anche possibile che Facebook dia una precedenza a certi tipi di notizie in base alle esigenze di Facebook per mettere più in evidenza una parte del sito e/o una funzionalità, anche per un arco temporale limitato.

L’affinità dell’autore

L’affinità dell’autore ha diverse articolazioni, forse non tutte evidenti. Quando Facebook parla di affinità, intende le considerazioni su quanti amici sono condivisi fra due persone, da quanto tempo è stata stretta l’amicizia relativamente alla durata della loro presenza comune su Facebook e forse altri fattori come la condivisione di elementi demografici (età, ubicazione, genere, lingue parlate e/o dell’interfaccia Facebook) e di appartenenza (gruppi, pagine, reti in comune). Facebook fa visualizzare anche notizie da parte di terzi se ci sono commenti e/o approvazioni mi piace degli amici diretti e le impostazioni di riservatezza lo consentono.

I problemi di spam

Per evitare problemi di spam, ossia di notizie non desiderate da una persona, Facebook ha un sistema reattivo, dove un utente può segnalare una notizia come spam che presumibilmente varrà come un segnale negativo nei confronti dell’autore / della fonte delle notizie. Lo stesso sistema consente a un utente di nascondere tutte le notizie di un utente o applicativo. È probabile che più segnalazioni di spam o per nascondere notizie possano solo diminuire l’autorevolezza di un autore. Alcuni fattori possono rendere un autore più autorevole: l’anzianità su Facebook, il numero di amici (per le pagine: i mi piace), il tasso di crescita degli amici (una crescita troppo veloce è sospetta) il tasso di abbandono degli amici / dei mi piace.

I tre passi per ottimizzare il flusso di notizie (NFO)

C’è la tentazione di voler conoscere l’algoritmo utilizzato nei suoi dettagli per poter ottimizzare al massimo i propri sforzi. Invece di fare una caccia all’algoritmo, il mio suggerimento è di fare la stessa cosa che faccio per l’ottimizzazione dei motori di ricerca, Seo: prestare attenzione a tutti i segnali che Facebook ha a sua disposizione, pesando ciascuno in base al suo valore nel contribuire ai probabili obbiettivi di Facebook.

Nel concreto:

  1. Raccogliere, senza infastidire, più mi piace possibile sulla propria pagina.
  2. Aggiungere oggetti per le notizie con una buona frequenza, ma fra frequenza e qualità, è preferibile privilegiare la qualità.
  3. Il coinvolgimento è al cuore del sistema Facebook. Rendere ogni intervento più appetibile per commenti e mi piace. Talvolta è davvero semplice come l’inclusione di un invito ad agire, tipo “Che ne pensate?” (per un post non controverso) o “Ti piace?” alla fine delle notizie.

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1http://www.facebook.com/press/info.php?statistics Il dato è stato rilevato il 17 aprile 2010, ma non è attualmente indicato sulla pagina.
2Facebook non fornisce dati, ma si possono verificare quanti gruppi sono indicizzati in Google utilizzando la ricerca inurl:www.facebook.com/group.php. È necessario includere www siccome il sito Facebook viene duplicato sotto molti sottodomini locali, come it-it.facebook.com. Questo tipo di stima di Google è molto approssimativa.
3Il dato nel 2007 era 1 su 500

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A proposito di Sean Carlos

Sean Carlos aiuta le aziende nell'ottimizzare i loro risultati di business online. La sua carriera spazia dalla gestione di campagne di telemarketing e direct mailing presso un'organizzazione con più di 10.000 soci ad una significativa esperienza a livello mondiale maturata presso la Hewlett-Packard. Nei primi anni 90 Sean ha sviluppato un applicativo enterprise search, comprensivo di tutte le fasi, dall'indicizzazione alla ricerca dei testi, per il Los Angeles County Museum of Art. Dal 2000 al 2004 Sean è stato IT Manager del sito immobiliare CasaClick.it, parte del gruppo Pirelli. Sean è un docente ufficiale della Digital Analytics Association. È Chairman dello SMX Search and Social Media Conference, 13 & 14 novembre p.v. a Milano. Collabora inoltre con l'Università Bocconi. Nato a Providence, RI, USA, Sean Carlos si è laureato in Fisica. Parla inglese, italiano e tedesco.

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