Facebook ၏ News Feed အဆင့်သတ်မှတ်ချက် Algorithm ကိုနားလည်ခြင်း

Facebook ကိုပုဂ္ဂိုလ်ရေးပေါင်းစည်းမှု

သင့်ရဲ့ပစ်မှတ်ထားတဲ့ပရိသတ်ရဲ့သတင်းတွေမှာသင်အမှတ်တံဆိပ်ကိုမြင်တွေ့နိုင်ခြင်းသည်လူမှုရေးစျေးကွက်အတွက်အပြီးသတ်အောင်မြင်မှုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်ကုန်အမှတ်တံဆိပ်၏လူမှုရေးမဟာဗျူဟာတွင်အရေးကြီးဆုံးနှင့်မကြာခဏတွေ့ရခဲသောပန်းတိုင်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်အထူးသဖြင့်ဖေ့စ်ဘွတ်ခ်တွင်အလွန်ခက်ခဲသောကြောင့်ပရိသတ်များနှင့်သက်ဆိုင်သောအကြောင်းအရာများကိုအစေခံရန်ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့်အဆက်မပြတ်တိုးတက်ပြောင်းလဲနေသောအဆင့်မြင့် algorithm ရှိသည်။

EdgeRank လွန်ခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်ကဖေ့စ်ဘွတ်ခ်သတင်းသတင်းများအလဟ algorith ဖြစ်စဉ်ကိုအမည်ပေးခဲ့သည်။ ၎င်းသည်ယခုအခါပြည်တွင်း၌ခေတ်ကုန်သွားပြီဟုယူမှတ်သော်လည်းအမည်ကိုဆက်လက်တည်ရှိနေပြီးယနေ့စျေးကွက်များကဆက်လက်အသုံးပြုနေသည်။ Facebook သည် EdgeRank မူရင်း algorithm ၏သဘောတရားများနှင့်၎င်းကိုတည်ဆောက်ခဲ့သည့်မူဘောင်ကိုအသုံးပြုနေဆဲဖြစ်သော်လည်းနည်းလမ်းသစ်ဖြင့်ဖြစ်သည်။

Facebook က၎င်းကို News Feed Ranking Algorithm အဖြစ်ရည်ညွှန်းသည်။ ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ? သင်၏အခြေခံမေးခွန်းများအတွက်အဖြေများမှာ -

Edges ဆိုတာဘာလဲ။

အသုံးပြုသူမှပြုလုပ်သောမည်သည့်လုပ်ဆောင်မှုမဆိုသတင်းဖြန့်ချိမှုဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်နိုင်ပြီးဖေ့စ်ဘွတ်ခ်ကထိုလုပ်ရပ်များကိုခေါ်ဆိုသည် အနား။ သူငယ်ချင်းတစ်ယောက်သည် status update ကိုတင်သောအခါ၊ အခြားအသုံးပြုသူ၏ status update ကိုမှတ်ချက်ပေးသည်၊ ဓာတ်ပုံကို tag လုပ်သည်၊ အမှတ်တံဆိပ်စာမျက်နှာတစ်ခုသို့ဝင်ရောက်ခြင်းသို့မဟုတ် post တစ်ခုမျှဝေခြင်းတိုင်းပြုလုပ်သည်။ အစပ်နှင့်ထိုအစွန်းနှင့်ပတ်သက်သောပုံပြင်သည်အသုံးပြုသူ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာသတင်းအပုဒ်တွင်ဖြစ်နိုင်သည်။

အကယ်၍ ပလက်ဖောင်းသည်ဤသတင်းများအားလုံးကိုသတင်းအစာတွင်ပြသမည်ဆိုပါကဖေ့စ်ဘွတ်ခ်သည်အသုံးပြုသူတစ် ဦး ချင်းစီအတွက်မည်မျှစိတ်ဝင်စားဖွယ်ရှိမည်ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် algorithm ကိုဖန်တီးခဲ့သည်။ Facebook algorithm ကို EdgeRank လို့ခေါ်တယ်။ ဘာလို့လဲဆိုတော့သူကအနားတွေကိုအဆင့်သတ်မှတ်ပြီးအသုံးပြုသူအတွက်စိတ်ဝင်စားစရာအကောင်းဆုံးအဖြစ်အပျက်တွေကိုဖော်ပြဖို့အသုံးပြုသူရဲ့သတင်းထည့်သွင်းမှုထဲကိုစစ်ထုတ်ပေးတယ်။

မူလ EdgeRank မူဘောင်ကဘာလဲ။

EdgeRank algorithm ၏အဓိကအပိုင်းသုံးပိုင်းဖြစ်သည် ဆှဖှေဲ့ရမှတ်, အစွန်းအလေးချိန်နှင့် အချိန်ယိုယွင်းခြင်း.

Affinity ရမှတ်ဆိုသည်မှာအမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုနှင့်ပန်ကာတစ်ခုအကြားရှိဆက်နွယ်မှုဖြစ်သည်။ ပန်ကာသည်သင်၏စာမျက်နှာနှင့်စာမူများနှင့်မည်မျှမကြာခဏဆက်ဆံသည်ကိုတိုင်းတာသည်၊ တိုင်းတာသည်နှင့်၎င်းတို့နှင့်အပြန်အလှန်ထိတွေ့ဆက်ဆံပုံတို့ဖြင့်တိုင်းတာသည်။

Edge အလေးချိန်ကိုကလစ်နှိပ်ခြင်း မှလွဲ၍ အသုံးပြုသူပြုလုပ်သောအနား၏တန်ဖိုးများ (သို့) လုပ်ဆောင်မှုများကိုတွက်ချက်ခြင်းဖြင့်တိုင်းတာသည်။ အနားများ၏အမျိုးအစားတစ်ခုချင်းစီတွင်ပုံမှန်အလေးချိန်ရှိသည်။ ဥပမာမှတ်ချက်များထက်အလေးချိန်ပိုမိုမြင့်မားသည် အကြိုက် ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့သူတို့ကပန်ကာကနေပိုပြီးပါဝင်ပတ်သက်မှုကိုပြသလို့ပဲ။ ယေဘုယျအားဖြင့်သင်ပြီးမြောက်ရန်အချိန်အများဆုံးပေးသောအနားများက ပို၍ လေးမည်ဟုလေ့ရှိသည်။

အချိန်ယိုယွင်းခြင်းသည်အစွန်းမည်မျှကြာသည်ကိုရည်ညွှန်းသည်။ EdgeRank သည်ပြေးရမှတ်တစ်ခုမဟုတ်ပါ၊ ဒီတော့သင့်ရဲ့ post ကိုမကြာသေးမီကသင့်ရဲ့ EdgeRank ရမှတ်ပိုမိုမြင့်မား။ အသုံးပြုသူတစ် ဦး သည် Facebook ထဲသို့ ၀ င်သောအခါသူတို့၏ newsfeed သည်အချိန်ကာလတစ်ခုအတွင်းအမြင့်ဆုံးရနိုင်သည့်အကြောင်းအရာများဖြင့်ပြည့်နှက်နေသည်။

facebook edgerank ပုံသေနည်း

ဓာတ်ပုံခရက်ဒစ် EdgeRank.net

စိတ်ကူးသည် Facebook သည်ဆက်ဆံရေးတည်ဆောက်ခြင်းနှင့်သက်ဆိုင်ရာနှင့်စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသောအကြောင်းအရာများကိုသုံးစွဲသူ newsfeed ၏ထိပ်ဆုံးတွင်ထားသည့်အမှတ်တံဆိပ်များကိုဆုချခြင်းဖြင့်ပို့စ်များကို၎င်းတို့နှင့်အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေရန်ဖြစ်သည်။

Facebook Edgerank နဲ့ဘာတွေပြောင်းလဲသွားပြီလဲ။

စွမ်းဆောင်ချက်အသစ်များနှင့်အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းပြုလုပ်ထားသော algorithm အနည်းငယ်ပြောင်းလဲသွားသည်။ သို့သော်စိတ်ကူးမှာမူအတူတူပင်ဖြစ်သည်။ Facebook သည်သုံးစွဲသူများအားစိတ်ဝင်စားဖွယ်အကြောင်းအရာများကိုပေးစေချင်သည်။

အသစ်သောအသွင်အပြင်တစ်ခုဖြစ်သည့်ပုံပြင်များသည်လူတို့မြင်နိုင်ရန်အလွယ်တကူမဆင်းနိုင်ခြင်းကိုပုံပြင်များပြန်ပေါ်လာစေသည်။ အကယ်၍ ၎င်းတို့သည်စေ့စပ်ညှိနှိုင်းမှုများစွာရနေသေးပါကဤသတင်းများကိုထိပ်တန်းသတင်းအနီးတွင်တွေ့လိမ့်မည်။ ဆိုလိုသည်မှာလူကြိုက်များသောစာမျက်နှာစာမူများသည်၎င်းတို့သည်နာရီအနည်းငယ်သာ (အချိန်ယိုယွင်းမှု၏မူလအသုံးပြုမှုကိုပြောင်းလဲခြင်း) ရှိသော်ငလျှင်၊ ပုံပြင်များကိုများပြားနေဆဲဖြစ်လျှင်သတင်းစာ၏ထိပ်သို့သွားခြင်းဖြင့်ပြသရန်ပိုမိုမြင့်မားသောအခွင့်အရေးရှိသည်။ ကြိုက်နှစ်သက်ခြင်းနှင့်မှတ်ချက်များ (ဆဲဆှဖှေဲ့ရမှတ်နှင့်အစွန်းအလေးချိန်ဒြပ်စင်ကိုအသုံးပြု။ ) ၏။ အချက်အလက်များအရ၎င်းသည်ပရိသတ်အားသူတို့ပထမ ဦး ဆုံးအကြိမ်လွဲချော်နေသည့်တိုင်၎င်းတို့မြင်လိုသည့်ပုံပြင်များကိုပြသကြောင်းဖော်ပြသည်။

အခြားအင်္ဂါရပ်များသည်အသုံးပြုသူများကိုအထူးသဖြင့်ခေါင်းစဉ်များခေါင်းစဉ်များနှင့်စာမျက်နှာများမှသူငယ်ချင်းများကိုသူတို့လိုချင်သည့်စာမျက်နှာများနှင့်သူငယ်ချင်းများကိုအချိန်မီပုံစံဖြင့်ကြည့်ရှုစေခြင်းဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့်ပါဝင်သောအကြောင်းအရာများကိုသတ်မှတ်ထားသောအချိန်ကာလတစ်ခုအတွင်း၌သာသက်ဆိုင်သည်ဟုဆိုသောကြောင့် Facebook သည်အသုံးပြုသူများကို၎င်းကိုသက်ဆိုင်နေဆဲအချိန်တွင်ကြည့်ရှုစေလိုသည်။ အားကစားအဖြစ်အပျက်တစ်ခုသို့မဟုတ်တီဗီရာသီပြသခြင်းကဲ့သို့သောဖေ့စ်ဘွတ်ခ်တွင်လက်ရှိပြောဆိုနေသည့်အကြောင်းအရာတခုနှင့်ပတ်သက်သည့်ပို့စ်များကိုသူငယ်ချင်းသို့မဟုတ်စာမျက်နှာတစ်ခုနှင့်ချိတ်ဆက်မိလျှင်၎င်းစာမူသည်သင်၏ဖေ့စ်ဘွတ်ခ်သတင်းလွှာတွင်ပိုမိုမြင့်မားလာဖွယ်ရှိသည်။ ဒါကိုမြန်မြန်မြင်နိုင်

ပို့စ်တင်ပြီးမကြာမီတွင်များသောအားဖြင့်ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကိုဖြစ်ပေါ်စေသည့်သတင်းများကိုသတင်းစာတွင်ဖော်ပြရန်ပိုများသည်။ သို့သော်ပို့စ်တင်ပြီးနောက်တွင်လှုပ်ရှားမှုလျင်မြန်စွာကျဆင်းသွားပါကထိုထက်မပိုပါ။ နောက်ကွယ်မှစဉ်းစားချက်မှာလူများသည်၎င်းစာမူကိုတင်ပြီးနောက်ချက်ချင်းပင်ဆက်သွယ်မှုပြုလုပ်နေသော်လည်းနာရီအနည်းငယ်အကြာတွင်ထို post သည်၎င်းကိုလွှင့်တင်ချိန်၌စိတ်ဝင်စားဖွယ်အကောင်းဆုံးဖြစ်ပြီးနောက်ပိုင်းရက်တွင်စိတ် ၀ င်စားဖွယ်မကောင်းပါကဖြစ်သည်။ ဤအကြောင်းအရာသည်သတင်းလွှာတွင်အကြောင်းအရာများကိုအချိန်မီ၊ သက်ဆိုင်ရာနှင့်စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းရန်နောက်ထပ်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်၏ဖေ့စ်ဘွတ်ခ်သတင်းများအားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအားကျွန်ုပ်မည်သို့တိုင်းတာမည်နည်း။

အချက်အလက်များ၏လျှို့ဝှက်ချက်ဖြစ်သောကြောင့်အမှတ်တံဆိပ်၏ EdgeRank ရမှတ်ကိုတိုင်းတာရန်တတိယပါတီကိရိယာမရှိပါ။ အမှန်တကယ် EdgeRank ရမှတ် ပန်ကာတိုင်းအမှတ်တံဆိပ်စာမျက်နှာနှင့်တစ် ဦး ကွဲပြားခြားနားသောဆှဖှေဲ့ရမှတ်ရှိပါတယ်ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့မတည်ရှိပါဘူး။ ထို့အပြင် Facebook သည် algorithm ကိုလျှို့ဝှက်ထားသည်။ ၎င်းတို့သည်အမြဲတမ်းပြင်ဆင်နေသည်။ ဆိုလိုသည်မှာအကြိုက်နှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်မှတ်ချက်များ၏တန်ဖိုးသည်အဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေသည်။

သင်၏အကြောင်းအရာနှင့်သက်ဆိုင်သော algorithm ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုတိုင်းတာရန်အထိရောက်ဆုံးနည်းလမ်းမှာသင်မည်မျှရောက်ရှိခဲ့ပြီး၊ သင်၏ပို့စ်များကိုမည်မျှထိတွေ့ဆက်ဆံသည်ကိုကြည့်ခြင်းအားဖြင့်ဖြစ်သည်။ တူရိယာများ SumAll Facebook ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက် ဒီဒေတာကိုပြည့်စုံသောသို့လွှမ်းခြုံ analytics ဤမက်ထရစ်ကိုတိုင်းတာရန်နှင့်ခြေရာခံရန်အတွက်ပြီးပြည့်စုံသော dashboard ။

သင်ဘယ်လိုထင်ပါလဲ?

ဤ site ကိုစပမ်လျှော့ချဖို့ Akismet ကိုအသုံးပြုသည်။ သင့်ရဲ့ comment ကိုဒေတာများကိုဆောင်ရွက်ပြီးဖြစ်ပါတယ်လေ့လာ.