Facebook エッジランク（EdgeRank)のまとめ - Hivelocity (ハイベロシティ) デジタルでビジネスを最適化
2012年10月にEdgeRankアルゴリズムの変更が伝えられた。複数のブログを見てみるとどうやら、2012年9月20日に変更があったらしい。あらためてエッジランクについてまとめてみたい。 EdgeRank（エッジランク）とはFacebookのNews Feedに影響を与えるアルゴリズム。 2007年7月16日にInside Facebookでは “NFO (News Feed Optimization) is the new SEO”というタイトルで以下のように書かれている。 Webサイトをお持ちのみな案はもうご存じだと思うが、Googleは２つの重要なマーケティングチャネルを持っている。１つはオーガニックサーチのSEOでもう一つがペイドサーチ(SEM)だ。 SEO (Search Engine Optimization) SEOは特定のトピックスについてあなたに権威を提供し、結果として
Facebookで投稿をニュースフィードにハイライト表示させる方法は
Facebookページの投稿は16％にしか届かない Facebookページで投稿した内容が、ファンのニュースフィード（タイムライン）に流れることは知っていますね。 そのため、Facebookページ管理者は、なるべく多くのいいね！を獲得しようと努力しています。 ところが、せっかく多くのファンを獲得しても、ニュースフィードに流れる投稿はファンの16％にしか届いていないそうです。 FMCで発表されたいくつかのビジネス関連ニュースに混じって、Facebookはユーザーの記事のうち友達のニュースフィードに届くのはわずか16%であることを明らかにした。積極的に書き込んだリンクや写真の共有、近況アップデートなどは、おそらく16%以上の友達に届いているだろうが、新しい友達関係やウォールへの書き込み、読んだ記事等に関する自動生成記事を読んでいるのは、特に親しい友人たちだけかもしれない。 あなたのFacebo
「ペルソナが動く！」単なるレコメンドでは通用しない時代に着実に成果を上げる良品計画の「One to One メール」
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
各種レコメンドアルゴリズムの特徴・計算方法まとめ
各種レコメンドアルゴリズムの特徴をメモ。 間違いの指摘やご意見はお気軽に @ts_3156 までご連絡ください(^^) レコメンドとは 何かしらの「アイテム」をユーザーにおすすめする仕組みのこと。 アイテムは場合によって様々で、ECサイトなら商品、ニュースサイトならブログ記事、ツイッターならユーザーそのもの、がアイテムに当たる。 代表的なレコメンドアルゴリズムの種類 ルールベース 決め打ちレコメンド。 例：(今はA社とタイアップ中だから、)うちの商品を買った人にA社の商品をおすすめしよう コンテンツベース アイテム間の類似度に基づいたレコメンド。 例：野球のバットを買った人には野球のボールをおすすめしよう 協調フィルタリング レコメンドの話で一番話題に登るのはこのアルゴリズム。ユーザーの行動履歴からおすすめするアイテムを決める。アイテム情報を知らずにおすすめする点がポイント。アイテム情報を
「精度高すぎ」と話題のニュースキュレーション『Gunosy』は、どんな設計思想で作られているのか？ - エンジニアtype | 転職type
2012.12.17 転職 ここ最近、個人の関心や嗜好に合わせて情報を紹介するキュレーションサービスが人気だ。Amazonのような大手ECサイトで利用が進む「レコメンド」や「キュレーション」技術を情報配信分野に応用したサービスだが、このカテゴリーの中で、特に注目を集めているサービスがある。 それが、現役東大大学院生3人が立ち上げた『Gunosy（グノシー）』だ。 自らを「スマートなパーソナルマガジン」と命名している『Gunosy』 人気を集めている理由は、その手軽さと推薦情報の的確さにある。 ユーザーが『Gunosy』を利用するにあたって唯一すべきことは、最初にFacebookもしくはTwitterのアカウントを利用してサービスサイトにログインすることだけ。 あとは『Gunosy』独自のレコメンドエンジンが、過去にユーザーがポストした投稿内容の傾向やソーシャルグラフ内でのアクティビティを分
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