Quick definition
EdgeRank war der ursprüngliche News-Feed-Algorithmus von Facebook und sortierte Beiträge nach Affinität, Gewichtung und Zeitverfall. Er wurde inzwischen durch ein neueres System ersetzt.
EdgeRank ist der Name für den frühen Facebook-Algorithmus, der um 2010 eingeführt wurde und die Reihenfolge der Beiträge im News Feed eines Nutzers bestimmte. Er wurde üblicherweise anhand von drei Faktoren beschrieben: Affinität (wie eng die Beziehung zwischen Betrachter und Verfasser ist, basierend auf früheren Interaktionen), Gewichtung (wie stark ein bestimmter Inhaltstyp oder eine Interaktion zählt, wobei Kommentare in der Regel höher gewichtet werden als Likes) und Zeitverfall (wie aktuell der Beitrag ist). Die Sichtbarkeit eines Beitrags war, vereinfacht gesagt, das Produkt dieser drei Signale. EdgeRank wurde in der gesamten Marketingbranche zum Kürzel für „wie der Feed funktioniert“, noch lange nachdem Facebook weitergezogen war.
Facebook hat das eigenständige EdgeRank-Modell vor Jahren öffentlich eingestellt und durch ein weitaus komplexeres Machine-Learning-Ranking-System ersetzt, das statt drei Faktoren Tausende von Signalen gewichtet. Der Begriff hält sich im Marketing-Sprachgebrauch als praktische Beschreibung der zugrunde liegenden Idee: Reichweite auf Social-Plattformen wird durch Beziehungen, Interaktionsqualität und Aktualität verdient, statt jedem Follower garantiert zu sein. Die Prinzipien, die EdgeRank festschrieb — dass bedeutungsvolles Engagement passive Reichweite schlägt und dass Aktualität zählt —, hallen weiterhin in der Art nach, wie das Verhalten moderner Feeds auf vielen Plattformen verstanden wird.
Obwohl EdgeRank selbst überholt ist, bleiben seine Lehren praktisch relevant. Inhalte, die echte Interaktion auslösen, insbesondere Kommentare und Shares, werden tendenziell mit größerer Verbreitung belohnt; wer postet, wenn seine Zielgruppe tatsächlich aktiv ist, verbessert die Chancen auf frühes Engagement, das dem Algorithmus Qualität signalisiert; und beständige Interaktion baut die Affinität auf, die Ihre Beiträge weiterhin sichtbar hält. Behandeln Sie EdgeRank als historisches Fundament, nicht als aktuelles Regelwerk — die Details haben sich geändert, die Richtung jedoch nicht.
Where SocialKit fits
Die Affinitäts- und Aktualitätslogik, die EdgeRank begründete, begünstigt nach wie vor gut getimte Beiträge — die Planung von SocialKit zur besten Posting-Zeit zielt darauf ab, Ihre Inhalte dann zu platzieren, wenn Ihre Zielgruppe auf jeder Plattform am aktivsten ist.
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FAQ
Quick answers to the questions people ask most about this term.
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