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Así es como Facebook elige qué mostrar en mi inicio
Publicado por: Eduardo Woo
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Una de las quejas más recurrentes de los usuarios de Facebook, es que le salen publicaciones que desearían no haber visto dentro de su news feed o sección de noticias.

Para que quede claro, y usando la definici√≥n oficial, nos referimos a la “lista de historias de las personas y p√°ginas que sigues en Facebook que se actualiza constantemente. La secci√≥n de noticias incluye actualizaciones de estado, fotos, videos, enlaces, actividad de aplicaciones y Me gusta”.

Habiendo aclarado esto, volvamos a lo que decíamos en un comienzo.

Est√°s viendo Facebook y te sale un art√≠culo de cierta p√°gina donde se menciona que “Juanito P√©rez ha cambiado de look”. Te preguntas porqu√© sali√≥ eso si no te interesa Juanito P√©rez, pero es ah√≠ donde una serie de factores entran a jugar y explicar porqu√© ese art√≠culo del personaje mencionado aparece en tu secci√≥n de noticias.

Pues bien, todo est√° en el algoritmo de Facebook, un manojo de datos que intentan darte la experiencia de navegaci√≥n m√°s ad hoc a tus gustos. S√≠, tus gustos… o al menos eso que frecuentas.

Lo que ocurre es que Facebook tiene desarrollado un sistema que autom√°ticamente aprende de lo que com√ļnmente lees, clickeas e interact√ļas; y con lo √ļltimo nos referimos los Me gusta, Compartidos y Comentarios que haces en las publicaciones de tu secci√≥n de noticias. A ello se suman los Cookies, que no son m√°s que especies de bots que registran tu actividad de navegaci√≥n.

A lo anterior hay que sumar el Facebook EdgeRank, que no es más que este algoritmo que elige lo que se mostrará en tu sección, en base a tus movimientos.

Antoni Febrer, un bloguero especialista en marketing y estrategia online, explica que esto es la ecuación de una serie de factores que arrojan como resultado lo que un usuario ve.

Esta herramienta es precisamente la que más deben entender las empresas o marcas, ya que ello permite adelantar el éxito de su publicación, que buscará ser lo más vista posible.

La ecuación del EdgeRank

La ecuación del EdgeRank

Esta fórmula se puede definir de la siguiente forma:

U = Afinidad (Affinity) | Se refiere a la interacción que tiene el usuario con cierta página de fans. Si le dio Me Gusta a una publicación, es muy probable que la persona vea nuevamente otra publicación de esa página. Lo mismo con los comentarios o compartidos. Cuanto más interacción, mayor presencia tendrá esa marca en su news feed.

W = Peso (Weight) | Se refiere a la forma del contenido. Si una persona le da más Me Gusta o comenta más en una foto, entonces ese usuario verá más fotos (que links o videos) de esa página de fans. Dependerá obviamente de la interacción. Pueden ser videos o puede ser sólo links.

D = Decadencia (Decay) | Cuanto más antigua una publicación, menos se verá entre los usuarios y sus secciones de noticias.

Cabe indicar que una reciente actualizaci√≥n del algoritmo agreg√≥ la Interacci√≥n, donde los contenidos a ver en la secci√≥n de noticias se potencian seg√ļn la reacci√≥n que genera entre los usuarios. As√≠, si el cambio de look de Juanito P√©rez es muy comentado o con muchos me gusta, esa publicaci√≥n ganar√° posicionamiento y lo m√°s seguro es que te aparecer√°. Eso si, dependiendo del resto de tus contactos.

La actualizaci√≥n, seg√ļn explican desde WWWhat’s New, se basa tambi√©n en la rapidez. Cu√°nto m√°s veloz sea la interacci√≥n entre los usuarios con cierta foto, video o link, m√°s se ver√° en las secciones del resto.

De esta forma, eso que tanto ves en Facebook y que en ocasiones te molesta, no es m√°s que el reflejo de lo que a ti te gusta y de lo que al resto (en masa) le gusta, por lo que deja de cuestionar al autor de ese contenido y comienza m√°s bien a evaluar a qui√©nes tienes como “amigos”.

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