ソース: SocialMediaToday

アンドリュー・ハチンソン

編集:チャン・メン

ほぼすべてのプラットフォームは、機械学習とデータの並べ替えを使用して情報をフィルタリングおよび推奨するため、アルゴリズムはソーシャル メディア マーケティング ディスカッションの中心となっています。 アルゴリズムの適用は、ソーシャルメディアマーケティングに複雑な技術的要素を追加します。 したがって、ソーシャルプラットフォームアルゴリズムの動作原理を理解し、ターゲットを絞って、独自のブランドやコンテンツの普及効果を高める必要があります。

この記事では、Facebook、Twitter、Instagram、LinkedIn、Pinterestの5つのソーシャルプラットフォームのアルゴリズムの仕組みについて簡単に説明します。

Facebookのアルゴリズムの仕組み

ソーシャル アプリの使用の増加に伴い、スパムが次から次に発生し、ソーシャル ネットワーク プラットフォームは、この状況に対応してアルゴリズムを使用して情報を推奨し始めます。 Facebook が使用するアルゴリズムは、現在最も影響力があり、ユーザーが関与する可能性が最も高いコンテンツを表示するように設計されています。 Facebookのアルゴリズムをよりよく理解するためには、Facebookが使用する基本的なエンゲージメント方程式を理解する必要があります。

アダムモセリ、Facebookのニュースフィードのディレクターは、昨年のF8のメッセージ分会で説明し、個人がレストランで友人のために注文した情報の選択を比較:"例えば、私はレストランで私の妻の昼食を待って、彼女は注文を助ける私に電話した。 したがって、「妻に何を与えるか」は、私が解決しようとしている問題であり、それはいくつかのステップに分解することができます:まず、私はメニューの内容を見て、オプションを見て、第二に、私は情報に基づいた意思決定を行う前に、「彼女は魚が好きですか」「今はランチタイムですか、夕食時間」など、私が持っているすべての情報を考慮する必要があります。 実際、これらのことを考えて、私の心は「彼女はサケが好きですか」や「昼食にチョコレートカスタードを食べるのは奇妙だと思う」など、軽量な予測をしました。 それから私は決断を下す必要があります。 "

Mosseri 氏によると、脳は「注文」の過程でアルゴリズムを使用し、Facebook のシステムはこれらの思考プロセスをマシンにシフトし、同じコア要素をより技術的な要因に変換している。インベントリ、シグナル、予測、スコア。

(「注文」プロセスとアルゴリズム操作フローの比較)

Facebookは、ユーザーの個人的な使用パターンとさまざまな要因に基づいて、各投稿のパラメータを評価し、投稿のランキングをリストします。

スコアは、ユーザー情報フローに表示される情報の場所を決定します。

本質的には、Facebookは、ユーザーのエンゲージメントが高いコンテンツに対して個人が特定の行動を取る可能性を測定し、その可能性に基づいて個人に情報を推奨します。

しかし、Facebookはアルゴリズムの焦点を頻繁に変更し、最近更新されたNewsフィードは、友人や家族からのメッセージや2人の会話の内容に重点を置いています。 これにより、コメントや共有に関連する相互作用により多くの重みが割り当てられます。 この重みの変化は微妙ですが、大きな影響があります。 Facebook は、20 億人以上のユーザーを持つ大規模な運用により、プラットフォームが大量の紹介トラフィックを駆動することを決定し、この点ですべての調整で大きな変化を遂げました。

これは、ユーザーが考慮する必要があるFacebookのアルゴリズムです:コア方程式が関与していますユーザーとユーザーまたは Web ページとの関係の履歴と、ユーザーが応答する可能性(ユーザーの履歴動作と他のユーザーの反応に基づく)。 Facebookは、プラットフォーム上でのユーザーのエンゲージメントを高める能力に基づいて、要因の重要性を測定します。

Twitterのアルゴリズムの仕組み

ユーザーは当初、Twitter のアルゴリズムの使用に抗議したが、データは、アルゴリズムがプラットフォームのパフォーマンス向上に役立ったことを示している。 Twitterのアルゴリズムは、Facebookほど高度ではありませんが、機械学習に重点を置き、ユーザーのエンゲージメントを高めます。

Facebook と同様に、Twitter の主な目的は、関心のあるコンテンツをユーザーに表示するが、他のツイートは引き続き表示できるということです。

ツイートの簡潔さは、情報の推薦に関して非常に良い役割を果たしています。 Twitter は、情報のリアルタイム性により、ほぼすべてのツイートをユーザーに表示できます。 ユーザーはTwitterのアルゴリズムの影響を見ることができます:ユーザーが毎日初めてログインすると、ユーザーが見逃す可能性のあるツイートが強調表示されます。

しかし、Twitterのも取り組みされていますフォローしている人が気に入ったメッセージや、ユーザーが接触した人のツイートをユーザーに表示することで、エンゲージメントを高めます。 この目的は、ユーザーが気付いていない可能性のある関連コンテンツを強調するために、一度ユーザーが好きかもしれない参照してください。

すべてのユーザーがこのような情報を推奨する方法を好むというわけではなく、Twitter のデータは、ユーザーのエンゲージメントが実際に向上していることを示しています。

ソーシャルメディアマーケティングの観点からは、Twitterの仕事は、エンゲージメントとエンゲージメントに基づいて、より多くのつぶやきをユーザーに表示することです。 まず第一に、これはマーケターがより魅力的なつぶやきを投稿することを意味し、第二に、Twitterであなたを言及したり、あなたのコメントに返信する人々との相互作用は、露出を増加させます。

Twitterのアルゴリズムは比較的単純であり、わずかな変更でも大きな影響を与える可能性があります。 そのため、ユーザーがツイートやフォロワーとどのようにやり取りするか、また、これらの行動がトラフィックをどのように増加させるかは、真剣に検討する価値があります。

Instagramのアルゴリズムの仕組み

InstagramもFacebook式のアルゴリズムを用いた. Facebookと同様に、Instagramの情報紹介は、ユーザーの参加の可能性に基づいている。 Instagramのエンジニア、トーマス・ディムソンは、昨年の講演で様々な要因について話しました。

Instagramのアルゴリズム参加要因に応じて(検索と参加の習慣、およびユーザーの情報行動を含むが、これらに限定されない)コンテンツを重み付けして、より関連のあるコンテンツをユーザーに表示します。

Instagramが各エンゲージメント要因に付す重みは不明ですが、これらの要素と各メッセージに対するユーザー全体のエンゲージメントと、最適化したい要素を考慮して、ユーザーのエンゲージメントを高めます。

Facebook や Twitter と同様に、Instagram はユーザーエンゲージメントの向上に重点を置き、オーディエンスの行動をトリガーし、ユーザー間のエンゲージメントを高め、より直接的なつながりを生み出す必要があります。 これは意味しますプラットフォーム上でのユーザーの動作を考慮してください、例えば、一緒に特定のコメントを愛し、同じ質問に答えます。

また、Instagramは「探索」セクションで最も関連のある検索一致を強調表示し、ユーザーエンゲージメントをさらに強調します。

LinkedIn のアルゴリズムのしくみ

LinkedInのアルゴリズムはTwitterのアルゴリズムに似ていますが、Facebookほど高度ではありません。

LinkedIn アルゴリズムですユーザー履歴の動作要因と接続強度を考慮します(例:公共の場、職場の歴史など)に基づいて、プラットフォーム上でのユーザーのエンゲージメントを向上させ、最も関連のあるコンテンツをユーザーに表示します。

コメントソートツールLinkedIn アルゴリズムのしくみはよく示されています。 LinkedIn は最近、アルゴリズムがユーザーのエンゲージメントに基づいて各投稿のコメントを並べ替える方法の説明を公開しました。

LinkedIn アルゴリズム各要因に追加される重みは、データ統計の結果によって異なりますプラットフォームでのユーザーのエンゲージメントを高める要因が多いほど、重みの値が高くなります。

ただし、LinkedIn のアルゴリズムは、ユーザーが情報プッシュで数週間前に情報を表示するため、調整する必要があります。 現在、LinkedIn は、より関連のあるコンテンツをユーザーに表示するためにデータを最適化しています。 マーケティング担当者は、これらの要因がコンテンツとどのように関連しているか、およびコンテンツの露出と人気を高める方法を検討する必要があります。

Pinterest のアルゴリズムの動作原理

他のプラットフォームと同様に、Pinterest はアルゴリズムを使用して、より関連するコンテンツを推奨し、ユーザーが情報を検索し続けるのを刺激します。 Pinterestのアルゴリズムシステムは、すでにコンテンツ マッチングの最初の取り組みから、関連するコンテンツをより適切に強調する機能への移行。

Pinterest の元のバージョンでは、ボードを投稿してください”（Board)しかし、これは時々動作しません、人々は完全に異なる理由で異なるかもしれません。ボードを投稿してください"別の情報を投稿してください。

たとえば、次の図では、ライオンのカップルが抱きしめる画像があり、"動物" と "野生動物" という名前の画像が保存されています。ボードを投稿してください」と。 Pinterest は、それに基づいてコンテンツを提供します。 次の行のイメージはコンテンツに類似していますが、最初の行に貼り付けされます。ボードを投稿してください「上の画像は似ています。

Pinterest は昨年、コンテンツ マッチングの欠陥により、新しいシステムを設計しました。 このシステムは、ピンネットワークからのディープラーニングを利用して、関連するだけでなく、ボードを投稿してください「コンテンツは、最初のピンを表示した後、他のユーザーが最も頻繁に使用するコンテンツも検証します。

したがって、現在の Pinterest システムはユーザーの行動により適合し、Pin 自体から実際のデータを収集するのではなく、アクティビティ ベースの相対 Pins を表示できます。 Pinterest にとって、これは同様の製品や視点を見つけるのに効果的です。 Pinterest は、推奨およびレンズ ビジュアライゼーション マッチング ツールに基づく画像認識技術を追加すると、よりスマートになります。

Pinterest の現在のアルゴリズムは本質的にですコンテンツ自体ではなく、協調フィルタリングを使用して、関連するコンテンツにユーザーを誘導します。したがって、マーケターは、コンテンツの最適な露出を確保したい場合は、Pinterest に精通している必要があります。 Guided Search「お勧めです。

一般に、さまざまなソーシャル プラットフォームがアルゴリズムを使用しています同じ目標: ユーザーの履歴動作に基づいて、プラットフォームでのユーザーのエンゲージメントを高めます。 ユーザーの習慣がアルゴリズムによって推奨されるコンテンツと一致するほど、ユーザーのエンゲージメントが高くなります。しかし、アルゴリズムは正確な科学ではなく、ソーシャルプラットフォームによるアルゴリズムの利用も実験段階にあり、マーケターはブランドやコンテンツの普及効果を高めるためには、常に最新の変化に遅れないようにする必要があります。