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Wie funktioniert die Suche bei Facebook?

Mal ehrlich, habt ihr euch nicht auch schon einmal gefragt, wie eine Textsuche bei Facebook funktioniert? Denn anders als bei Google steht im bekanntesten aller sozialen Netzwerke nicht das Suchen, sondern das Finden im Vordergrund. Und anders als bei Google ist die Suche bei Facebook nicht das primäre Tool, um das sich alles dreht. Und trotzdem kann es wirklich sinnvoll sein, sich mit möglichen Suchanfragen auch bei Facebook zu beschäftigen, denn wer sagt denn, dass potentielle Besucher eine Website nur in einer expliziten Suchmaschine nach einem speziellen Thema suchen. Und auch wenn ich leidenschaftlicher Google SEO bin, so sehe ich die fortschreitende Allmacht der bunten Suchmaschinen auch mit Sorge, denn ein absolutes Monopol war noch keiner Hinsicht gesund. Daher kann sich lohnen, auch nach alternativen Traffic-Quellen Ausschau zu halten, damit nicht zu sehr am Rockzipfel von Google hängt. Zumindest theoretisch funktioniert das nicht schlecht und als ergänzende Maßnahme, die vielleicht sogar noch einmal den Umsatz anpeitscht, kann es durchaus hilfreich sein, auch bei Facebook gefunden zu werden. Für die Xovilichter Keyword Challenge hat Facebook allerdings (aus meiner Sicht) so gut wie keinen Einfluss, weswegen ich hier die Aktivitäten relativ gering gehalten und mich eher auf die klassische Suchmaschinenoptimierung konzentriert habe. Wenn es allerdings nicht gerade um einen SEO Contest geht, kann sich auch eine optimierte Fanpage bei Facebook lohnen. Wie das geht und worauf man achten sollte, erkläre ich euch in diesem Blogartikel.

EdgeRank bei Facebook

Was für Google der Pagerank, ist für Facebook der EdgeRank. Ganz grob stimmt das auch, allerdings ist der Pagerank als ausschließlicher Rankingfaktor genauso nichtssagend, wie eben der EdgeRank. Und so viel die beiden Mediengiganten auch unterscheidet, aber in diesem Punkt sind sie sich verdammt gleich: sie entwickeln ihr Suchalgorithmen ständig weiter und werden besser im Verstehen und Finden der Suchanfragen. Sowohl EdgeRank als auch Pagerank gehören eigentlich der Vergangenheit an und dennoch gelten viele „alte“ Grundsätze noch immer. Daher kann es nicht schaden, einen Blick auf die Funktionsweise des EdgeRanks zu werfen, um dessen Wirkungsweise besser verstehen zu können. Wie also baut sich dieses Wert auf?

EdgeRank = Objects und Edges

Das sind die Basics: Objects und Egdes (zu Deutsch „Objekte und Ecken“) und eigentlich sind die Begrifflichkeit schon ziemlich treffend. Wir haben auf der einen Seite die „Objects“, also jedes Element, was man Facebook posted: Bilder, Texte, Links etc. und auf der anderen Seite die „Edges“, also die Aktivitäten die mit diesen Objekten verbunden sind: ansehen/anklicken, like, kommentieren, sharen. Das bedeutet jeder Post ist ein Object und jeder Like eine Edge. Ist beides in Relation sehr hoch, hat man gute Chancen, in der Facebook-Suche gefunden zu werden. Bis dahin war es einfach. Aber leider ist hier noch nicht Schluss, denn für Facebook ist der Faktor Mensch weitaus wichtiger als für Google. Und es wäre ja fast schon langweilig, wenn es nur Objects und Edges geben würde. Schauen wir als weiter: worauf kommt es noch an?

Affinity Score

Klingt kompliziert, ist aber eigentlich sehr einfach: wie hoch ist die Affinität, Verbundenheit oder Neigung eines Nutzers zu einem bestimmten Thema. Also wie stark interessiere ich mich grundsätzlich beispielsweise für das Thema SEO, Optimierung und Website-Technologien. Dieser „Affinity Score“ wird von Facebook mit einem bestimmten Faktor festgelegt. Und wichtig ist auch, dass der Affinity Score nur in eine Richtung geht: ich habe einen Score in Bezug zu einem bestimmt Freund, er aber einen anderen zu mir. Es hängt immer stark von der jeweiligen Aktivität ab, die regelmäßig zwischen Accounts und Fanseiten stattfinden.

Weight Score

Alles was man mit dem Post nun machen kann, hat ein bestimmtes „Gewicht“. Je mehr Aufwand ein Nutzer betreiben muss, um einen eine Interkation ausführen, umso mehr Gewicht hat diese Aktion und umso höher ist logischerweise der „Weight Score„, den ein Beitrag erhält. Einen Link innerhalb des Posts anzuklicken hat beispielsweise einen Wert von 2, einen Like abzugeben einen Wert von 1 und einen Kommentar zu schreiben einen Wert von 5, weil hier der Aufwand am höchsten ist.

Age Score

Hier lässt der Name schon schnell vermuten, was wichtig ist: ältere Posts sind weniger wert, also neue und haben damit auch einen höheren „Age Score„. Hier kann man eine kleine Brücke zu Google schlagen, denn auch hier zählt die „Freshness“, also Aktualität einer Seite. Manchmal gibt es eben doch mehr Gemeinsamkeiten als man denkt.

Wie funktioniert der EdgeRank? Ein Beispiel.

edgerank-facebook-infografikWer mich kennt, der weiß, dass ich ein Freund von praktischen Beispielen bin. Daher an dieser stellen ein mögliches Szenario, dass das Zusammenspiel der verschiedenen Faktoren erklärt.

Stellt euch vor, ihr habt eine Fanpage und veröffentlich einen Post zum Thema Suchmaschinenoptimierung. Einer eurer Fans loggt sich im Laufe des Tages und einige Stunde nach dem Posting bei Facebook ein und hat seinen Newsstream vor sich. Bekommt er nun euren Post angezeigt oder nicht? Das kann man sich einfach ausrechnen:

facebook-searchDer Fan ist regelmäßig auf eure Seite und dort auch häufig aktiv. Also ist er besonders stark mit eure Fanseite und Brand verbunden und dadurch bekommt der Post einen Affinity Score von 5. Der Facebook-Beitrag enthält allerdings nur ein Bild und ein bisschen Text, dass heißt die meisten Nutzer liken den Post nur, kommentieren aber nicht viel. Dadurch erhält der Post einen Weight Score von 1. Da der Beitrag aber gerade einmal 2 Stunden alt ist, nachdem der Fan sich eingeloggt hat, ist er noch sehr aktuell und erhält einen Age Score von 4. Die Rechnung sieht dann wie folgt aus:

5 (Affinity Score) * 1 (Weight Score) * 4 (Age Score) = 20 Punkte im EdgeRank. Facebook vergleicht nun alle Statusmeldungen und News des jeweiligen Fans und wenn diese kleiner als 20 sind, ist euer Post gut im Newsstream des Fans zu sehen. Die Werte sind jetzt alle frei erfunden – eine genaue Zusammensetzung kenne ich natürlich nicht. Aber auf eben diese Weise wird der EdgeRank berechnet.

EdgeRank ist veraltet – 100.000 Ranking-Faktoren werden berechnet

Das t3n-Magazin berichtete letztes Jahr darüber, das eben dieser EdgeRank abgelöst bzw. sehr viel komplexer geworden ist. Wie bereits erwähnt, arbeitet Facebook gleichermaßen an der Verbesserung seines Algorithmus wie Google. Aber während die Suchmaschine eine Anzahl von 200 Faktoren nennt, setzt Facebook noch einen drauf und erwähnt die wahnwitzige Zahl von 100.000 Rankingfaktoren, die angeblich eine Rolle spielen. Nachprüfen lässt sich diese Behauptung allerdings nicht, jedoch steht fest, dass es längst mich mehr so einfach ist, bei Facebook gefunden zu werden. Neben den alten Werten wie Relevanz, Gewichtung und Aktualität kommen weitere Punkte dazu, den das Facebook-Scoring beeinflussen: von Re-Bumping, Last Actor und Chronological Ordering ist hier die Rede. Wer dazu mehr Infos benötigt, dann kann hier noch einmal nachlesen: http://t3n.de/news/facebook-edgerank-nachfolger-488185/

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Der Countdown in der Xovilichter-Challenge läuft weiter: nur noch 4 Tage bis zum Finale
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Xovilichter Tipp: so funktioniert die Suche bei Facebook
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Xovilichter Tipp: so funktioniert die Suche bei Facebook
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Auch hinter Facebook steckt ein komplexer Algorithmus, der die Relevanz von Beiträgen bewertet und für den Nutzer vorfiltert. Ähnlich wie das Konstrukt bei Google namens Pagerank ist auch der EdgeRank bereits überholt und durch viele weitere Faktoren erweitert worden. Viele Regeln gelten aber nach wie vor.

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