Bạn có bao giờ thắc mắc tại sao Fanpage có hàng nghìn lượt thích nhưng mỗi bài đăng chỉ tiếp cận được một lượng rất nhỏ người dùng? Hay tại sao News Feed của bạn lại ngập tràn bài viết từ một vài người bạn thân, trong khi những người khác lại “biến mất”?
Câu trả lời nằm ở thuật toán của Facebook, và thuật toán EdgeRank chính là viên gạch nền tảng đầu tiên cho hệ thống phức tạp này. Mặc dù không còn được sử dụng với tên gọi cũ, việc hiểu rõ EdgeRank là chìa khóa để giải mã cách Facebook ưu tiên nội dung và làm thế nào để chiến lược của bạn hiệu quả hơn trong bối cảnh hiện tại.
Bài viết này sẽ cùng bạn:
- Khám phá EdgeRank là gì và vai trò lịch sử của nó.
- Phân tích 3 yếu tố cốt lõi đã từng định hình News Feed.
- Cập nhật thuật toán Facebook đã tiến hóa như thế nào.
- Gợi ý những chiến lược “bất biến” giúp tăng tương tác hiệu quả.
Thuật toán EdgeRank là gì? Nền tảng của News Feed Facebook
EdgeRank là tên gọi của thuật toán đầu tiên mà Facebook sử dụng để xác định nội dung nào (bài đăng, ảnh, video, lượt thích…) sẽ được hiển thị trên News Feed của người dùng. Mục tiêu của nó là lọc ra những thông tin phù hợp và thú vị nhất từ hàng trăm, hàng nghìn mẩu tin được tạo ra mỗi ngày, tránh gây “ngộp” cho người dùng.
Trong thuật ngữ của Facebook, mỗi một tương tác (like, comment, share, tag,…) được gọi là một “Edge”. Thuật toán EdgeRank sẽ chấm điểm cho từng “Edge” này để quyết định mức độ ưu tiên hiển thị của chúng.
Công thức cơ bản của EdgeRank được hình dung như sau:
Điểm EdgeRank = Σ (Affinity x Weight x Time Decay)
Trong đó, mỗi yếu tố đóng một vai trò quan trọng quyết định số phận bài đăng của bạn.
Phân tích 3 yếu tố cốt lõi của thuật toán EdgeRank
Thuật toán EdgeRank hoạt động dựa trên 3 trụ cột chính. Dù không còn là công thức duy nhất, các nguyên tắc này vẫn còn giá trị tham khảo cho các Marketer ngày nay.
1. Affinity Score – Mức độ thân thiết
Affinity Score đo lường mức độ gắn kết giữa người dùng và người tạo ra nội dung (bạn bè hoặc Fanpage). Mối quan hệ càng thân thiết, điểm Affinity càng cao.
- Ví dụ: Bạn thường xuyên nhắn tin, bình luận, xem ảnh của một người bạn thân. Facebook sẽ hiểu rằng bạn quan tâm đến người này và ưu tiên hiển thị bài đăng của họ lên đầu News Feed của bạn.
- Đối với Fanpage: Nếu một người dùng thường xuyên tương tác (thích, bình luận, chia sẻ, nhấp vào liên kết) với các bài đăng của trang bạn, điểm Affinity của họ với trang sẽ tăng lên. Ngược lại, những người “like để đó” sẽ hiếm khi thấy nội dung của bạn.
2. Edge Weight – Trọng số tương tác
Không phải tất cả các hành động trên Facebook đều có giá trị như nhau. Edge Weight gán một “trọng số” khác nhau cho mỗi loại tương tác. Tương tác càng cần nhiều nỗ lực, trọng số càng cao.
Thứ tự ưu tiên thường được xếp hạng như sau:
| Loại tương tác | Trọng số (Weight) | Ghi chú |
|---|---|---|
| Chia sẻ (Share) | Cao nhất | Hành động thể hiện sự đồng tình và muốn lan tỏa nội dung đến mạng lưới của mình. |
| Bình luận (Comment) | Cao | Cần nhiều nỗ lực và thời gian hơn một cú nhấp chuột. |
| Thích (Like/Reaction) | Trung bình | Tương tác đơn giản, dễ thực hiện nhất. |
| Nhấp chuột (Click) | Thấp | Thể hiện sự quan tâm ban đầu nhưng không phải là tương tác công khai. |
Các loại nội dung khác nhau cũng có trọng số khác nhau. Trong quá khứ, video và hình ảnh thường được ưu tiên hơn so với các liên kết (link) hoặc cập nhật trạng thái chỉ có văn bản (text).
3. Time Decay – Yếu tố thời gian
Đây là yếu tố đơn giản nhất: nội dung càng mới, càng có giá trị. Một bài đăng được đăng tải 10 phút trước sẽ có khả năng xuất hiện trên News Feed cao hơn nhiều so với một bài đăng từ 10 giờ trước.
Tuy nhiên, để tránh việc người dùng bỏ lỡ các tin tức quan trọng, Facebook sau này đã giới thiệu cơ chế “Story Bumping”, cho phép các bài đăng cũ nhưng có nhiều tương tác và được cho là phù hợp với bạn “trồi” lên lại trên News Feed.
Từ EdgeRank đến Machine Learning: Thuật toán Facebook đã thay đổi ra sao?
EdgeRank đã hoàn thành sứ mệnh lịch sử của mình. Ngày nay, thuật toán News Feed của Facebook đã phát triển thành một hệ thống Machine Learning (Học máy) cực kỳ phức tạp, có khả năng phân tích hàng nghìn tín hiệu (signals) khác nhau trong thời gian thực.
Tại sao EdgeRank không còn được sử dụng?
Công thức của EdgeRank quá đơn giản để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và các sắc thái tương tác phức tạp của người dùng hiện đại. Nó không thể cá nhân hóa trải nghiệm một cách sâu sắc như hệ thống học máy.
Thuật toán News Feed hiện tại hoạt động như thế nào?
Thay vì 3 yếu tố, hệ thống hiện tại hoạt động qua 4 bước chính:
- Inventory (Kho nội dung): Thu thập tất cả các bài đăng gần đây từ bạn bè và các trang bạn theo dõi.
- Signals (Tín hiệu): Phân tích hàng nghìn tín hiệu cho mỗi bài đăng. Ví dụ: Ai đăng? Bạn tương tác với họ thường xuyên không? Loại nội dung là gì (video, ảnh, link)? Bài đăng có bao nhiêu tương tác? Tốc độ tương tác nhanh hay chậm?…
- Predictions (Dự đoán): Dựa trên các tín hiệu, hệ thống sẽ đưa ra các dự đoán được cá nhân hóa. Ví dụ: Khả năng bạn sẽ bình luận, chia sẻ, ẩn bài đăng này là bao nhiêu? Khả năng bạn cho rằng bài đăng này là tin giả hoặc clickbait là bao nhiêu?
- Relevancy Score (Điểm phù hợp): Hệ thống tổng hợp tất cả các dự đoán thành một điểm số duy nhất cho mỗi bài đăng. Những bài đăng có điểm cao nhất sẽ được xếp hạng ở vị trí đầu trên News Feed của bạn.
7 Mẹo tối ưu hiển thị trên Facebook dựa trên nguyên tắc “bất biến”
Dù thuật toán đã thay đổi, những nguyên tắc cốt lõi về việc tạo ra giá trị cho người dùng vẫn không đổi. Dưới đây là những gì bạn cần tập trung:
- Tạo ra cuộc trò chuyện, không chỉ là cú nhấp chuột: Ưu tiên nội dung khơi gợi bình luận và chia sẻ. Đặt câu hỏi, tạo cuộc thăm dò ý kiến, chia sẻ những câu chuyện truyền cảm hứng.
- Nội dung chất lượng là vua: Đầu tư vào hình ảnh sắc nét, video hấp dẫn, và bài viết có chiều sâu. Nội dung sơ sài sẽ bị thuật toán “bỏ qua”.
- Hiểu rõ khán giả của bạn: Họ online vào lúc nào? Họ thích định dạng nội dung nào (video ngắn, infographic, bài viết dài)? Hãy sử dụng Facebook Insights để đo lường hiệu quả của fanpage Facebook.
- Đa dạng hóa định dạng: Đừng chỉ đăng ảnh. Hãy thử nghiệm với Facebook Reels, Stories, Live, bài viết văn bản… để xem điều gì phù hợp nhất với khán giả của bạn.
- Xây dựng cộng đồng trung thành: Trả lời bình luận, tin nhắn một cách nhanh chóng. Tạo một nhóm (Group) liên quan đến Fanpage để tăng cường sự kết nối.
- Tận dụng sức mạnh của Video: Đặc biệt là video ngắn (Reels), đang được Facebook và Instagram ưu tiên hiển thị rất mạnh mẽ.
- Khuyến khích tương tác có ý nghĩa: Thay vì kêu gọi “like, share”, hãy đặt những câu hỏi mở để khuyến khích những bình luận thực chất.
Câu hỏi thường gặp về thuật toán EdgeRank và Facebook (FAQ)
1. Thuật toán EdgeRank có còn được Facebook sử dụng không? Không. EdgeRank là tên gọi của thuật toán đời đầu. Hệ thống hiện tại phức tạp hơn nhiều, dựa trên công nghệ Machine Learning và phân tích hàng nghìn tín hiệu, nhưng các nguyên tắc cốt lõi của EdgeRank (tương tác, chất lượng nội dung, thời gian) vẫn là nền tảng quan trọng.
2. Làm thế nào để tăng reach tự nhiên trên Facebook? Hãy tập trung vào việc tạo ra nội dung chất lượng cao, khơi gợi các tương tác có ý nghĩa (bình luận, chia sẻ) và xây dựng một cộng đồng gắn kết thay vì chỉ tập trung vào số lượng người theo dõi.
3. Video hay hình ảnh hiệu quả hơn trên Facebook? Hiện tại, video (đặc biệt là video ngắn như Reels) thường có xu hướng được ưu tiên hiển thị và tạo ra tương tác tốt hơn. Tuy nhiên, điều này còn phụ thuộc vào khán giả và ngành hàng của bạn. Cách tốt nhất là thử nghiệm cả hai định dạng để đo lường.
Kết luận
Hiểu về thuật toán EdgeRank giống như việc tìm hiểu về lịch sử để nắm vững hiện tại. Nó cho chúng ta thấy rằng ngay từ đầu, Facebook đã luôn hướng tới mục tiêu mang lại trải nghiệm tốt nhất cho người dùng. Dù thuật toán có thay đổi và phức tạp đến đâu, thì kim chỉ nam cho mọi chiến lược tiếp thị thương hiệu qua mạng xã hội vẫn không đổi: tạo ra nội dung giá trị, chân thực và có tính kết nối.
Khi reach tự nhiên ngày càng thách thức, việc kết hợp giữa nội dung hữu cơ chất lượng và các chiến dịch quảng cáo trên Facebook hiệu quả sẽ là chìa khóa để doanh nghiệp của bạn thành công trên nền tảng này.
