Pour classer leurs résultats, les moteurs de recherche tels que Google utilisent aujourd'hui des algorithmes extrêmement sophistiqués. Mais les réseaux sociaux comme Facebook vont également, et jour après jour, dans cette voie pour choisir et classer les informations qu'ils vont afficher sur le mur d'un utilisateur. Une connaissance approfondie de ces mécanismes devient donc essentielle dans le succès - ou l'échec - d'une campagne de promotion sur ce réseau social. Plongeons donc dans cet article pour une epxloration de l'EdgeRank et du GraphRank, deux générations de systèmes d'évaluation utilisées par Facebook à cette fin...

Cet article fait partie de la Lettre Réacteur #144 du mois de janvier 2013

Début de l'article :

Facebook est devenu un support incontournable pour ceux qui veulent développer la visibilité de leur marque, intéragir avec leurs communautés ou faire connaître leur site. Mais le Net regorge d'histoires de campagnes ratées sur le leader des réseaux sociaux, certains allant jusqu'à renoncer à ce canal, jugé décevant.

En réalité, l'explication de ces échecs réside souvent dans une méconnaissance ou une mauvaise compréhension des algorithmes utilisés par Facebook pour sélectionner les items qui seront sélectionnés dans les flux d'actualités de chaque utilisateur. L'algorithme central dans ce processus s'appelle l'EdgeRank.

Qu'est-ce que l'EdgeRank ?

Un utilisateur moyen de Facebook est relié à des dizaines, quand ce ne sont pas des centaines de profils d'amis ou de connaissances. Il suit également plusieurs pages fans. Si chaque action produite sur toutes ces pages était montrée dans le flux d'actualités de l'utilisateur, ce dernier serait noyé sous un déluge d'informations.

Facebook cherche donc à filtrer et à classer ces informations. Pour y parvenir, il utilise une fonction d'évaluation : l'EdgeRank. Notons que "fonction d'évaluation" est un terme plus exact qu'algorithme dans ce contexte, même si désormais il est devenu habituel de l'appeler l'"algorithme Edgerank". ...

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