Facebook: comment fonctionne l'algorithme EdgeRank ?

Le 27 aout 2015, facebook franchit le cap du milliard d’utilisateurs connecté en une seule et même journée. Soit un terrien sur sept: "Quand nous parlons avec nos financiers, nous utilisons des moyennes, mais cette fois c’est différent," s’est félicité Mark Zuckerberg, le fondateur de la plateforme avant de renchérir: "C’est la première fois que nous atteignons ce cap, et c’est juste le début de la mise en relation du monde entier." Concrètement, et en tenant en compte que chaque utilisateur à, en moyenne, 300 amis, comment facebook fait-il pour ne pas crouler sous les données et afficher sur le fil d'actualité d'un membre de sa communauté les informations de tous ses camarades ? La réponse est EdgeRank, l'algorithme qui sélectionne parmi toutes les publications effectuées par les contacts d’un utilisateur lambda, ce qui s’affichera, ou non, sur son "news feed." Et oui, facebook ne placarde pas tout ce qui se dit sur votre fil d'actualité.


Chaque seconde, plus de 4100 statuts sont échangés. Chaque minute, plus de 1.8 millions de "like" sont effectués. Chaque jour, plus de 4.75 milliards de contenus sont partagés. Des chiffres volumétriques qui fait que facebook n’a d’autres choix que de trier les contenus (textuel, visuel et audiovisuel) qui sont partagés - par les amis et les pages dont un utilisateur lambda est fan. 
Concrètement, tous les contenus mis à disposition par les amis d’un utilisateur sont stockés dans un endroit. Et, sans relâche, un algorithme - EdgeRank - s’active et les filtre afin que certaines infos s’affichent sur la timeline de l'usager. Ici, facebook aura tendance a privilégier les contenus exhibés par les amis d'une personne donnée, plutôt que ceux provenant des pages dont il est fan. Pour des raisons soit purement altruistes - en prenant en compte que facebook est d’abord et avant tout un réseau social, donc axé sur les nouvelles publiées par les amis - soit pécuniaires - en diminuant le ratio d’affichage des publications des pages dont un utilisateur est fan, celles-ci devront payer pour le forcer. 
Chaque texte, chaque photo, etc. publié par les contacts d’un utilisateur lambda est affublé d’un chiffre, qui fait que, selon son importance, le contenu s’affichera ou non sur son fil d’actualité. On dit qu'il est "scoré."

Exemple. L’utilisateur est Alice, et la publication est du fait de Titouan. La formule est: 
Score (publication de Titouan) = A*T*F 
  • A étant l’affinité, la fidélité de l’utilisateur lambda - Alice - par rapport à, ici, Titouan. Alice communique-t-elle, interagi-t-elle souvent avec Titouan (en commentant, en apposant des “like”, en partageant, etc.) ? Est-elle une amie proche ? Un membre de sa famille ? Une simple connaissance ?, etc. 
  • T étant le type de contenu partagé par Titouan. Publication d’un article, renouvellement d’un statut, partage d’une photo ou d’une vidéo, tous ces contenus n’ont pas la même importance, le même poids. Facebook considère, ainsi, que publier une photo ou une vidéo à plus d’importance que d’écrire un texte qui, lui même, a plus d’importance que le renouvellement d’un statut. Il y a donc une pondération. Aussi, cela peut être influencé par la localisation des amis entre eux. 
  • F étant la fraicheur: Fréquence de partage de Titouan: s'exprime-t-il souvent sur le réseau social ? Il est maintenant 10h30, quand a-t-il, au juste, partagé sa publication ? A l’instant, il y a 5, 10, etc. minutes. La formule, ici, est 1/d. 
Prenons un exemple, quant à l'utilisateur Alice. Et considérons, pour A, T et F des pondérations comme 1, 2 et 3. 
  • Titouan, contact d’Alice, partage une photo. 
  • Arthur, contact d’Alice, partage un statut. 
Est-ce la publication de Titouan ou d’Arthur que va visionner Alice sur son fil d’actualité ? Calculons les scores. 
Considérons, en l'espèce, que Titouan et Arthur ont des affinités communes avec Alice. Qu’ils sont des amis proches, et appliquons une pondération de 2 (A = 2). 
Considérons que la publication, pour facebook, d’une photo possède un poids - en terme d’importance - plus conséquent que la rédaction d’un statut. Appliquons 2, pour la photo, et 1 pour le statut. 
Considérons que Titouan et Arthur viennent de poster le message. C’est tout frais, c’est tout chaud. De la sorte, le temps T est de: 1/1. 
  • Score (publication de Titouan) = 2*2*1, soit 4 
  • Score (publication de Arthur) = 2*1*1, soit 2 
Alice visualisera donc, prioritairement, la publication de Titouan au détriment de celle d'Arthur.
Cependant, les publications sont commentées, aimées, partagées par d’autres utilisateurs. Qui fait que le score de chaque publication est constamment réévalué. Partant, même si une publication est ancienne - que F soit faible - celle-ci peut s’afficher sur votre "news feed" alors que d’autres amis ont récemment posté des choses. 
La formule définitive est donc: 
Score (publication d’un contact) = Σ A*T*F, la somme de tous les A*T*F. Soit, par rapport à un utilisateur lambda, le score du lien de création d’un post par un individu, auquel s’ajoute les liens de commentaires (like, partage, commentaire ) des contacts de cette même personne.

Facebook -EdgeRank
Reprenons le premier exemple. Titouan, contact d’Alice, partage une photo. Arthur, contact d’Alice, partage un statut. Louis, contact d’Alice, commente le statut d’Arthur.
Considérons que la fraicheur du poste est maintenant réduite de moitié - F=1/2. Effectivement, la publication du premier exemple est ancienne. 
Considérons que Louis a une affinité de 2 avec Alice (A=2), que son commentaire possède un score de 2, au niveau de la typologie (T=2). Que le commentaire vient d’être posté (F=1). Dés lors, il faut recalculer le score de la publication d’Alice et de Titouan. 
La publication de Titouan n’a aucun like, aucun commentaire. Et comme elle n'est récente, sa "fraicheur" est dépassée. Partant, le calcul est le même, si ce n’est que T est de 1/2.
Le score de la publication d’Arthur est recalculé de la même manière. Tout est pareil, sauf la "fraicheur", elle aussi de 1/2. 
A ce stade, le score de la publication de Titouan est de 2 et celui d’Arthur de 1. Rien ne change, si ce n’est un score plus bas. 
Sauf que Louis a commenté le statut posté par Arthur. 
Dés lors, si on reprend - pour Louis - l’affinité considéré plus haut, et la typologie et la fraicheur, il faut ajouter ceci: 2*2*1 au score de la publication d’Arthur. 
Au final, le score de la publication de Titouan est de 2, celui d’Arthur de 4. 
  • Score (publication de Titouan) = 2*2*(½) 
  • Score (publication d’Arthur)= (2*1*(1/2)) + (2*2*1), soit la somme du "score" du lien de création d'Arthur + le "score" du lien de commentaire de Louis
En gros, voilà le mode de fonctionnement de facebook. Bien entendu, ce n'est qu'une vulgarisation du principe qui, dans la vraie vie virtuelle des 0 et des 1 des algorithmes, prend en compte des variables plus fines. 
A noter que, pour la personne qui souhaite que ses partages soient plus visionnés, il est recommandé d’apposer des “call to action” - des incitations à l'action - c’est à dire expliquer aux gens ce que vous souhaitez qu’ils fassent. Les faire interagir. Tout comme, il y a des périodes et des moments de la journée, plus propices que d’autres aux partages.

Pour aller plus loin: 
- Quand poster sur les réseaux sociaux ? Un article du Blog du Modérateur, cliquez ici et un article de webmarketing-conseil, cliquez ici !
- Les chiffres clés cités dans le premier paragraphe de ce billet de blog, proviennent du Blog du Modérateur: cliquez-ici pour visualiser ces chiffres clés !
- En 1993, le nombre de Dunbar dispose qu’un individu ne peut entretenir une amitié stable qu’avec, au maximum, 148 personnes. Vingt et ans plus tard, les réseaux sociaux semblent battre en brèche ce chiffre: via le web, notre tissu social ne cesse de s’étendre. Sur facebook, entre les amis et les mentions « j’aime » accordées à diverses pages, l'anthropologue Robin Dunbar, qui se fiait pourtant sur la taille de notre néocortex afin d’établir cette limite, s’est sans doute trompé. Oui et non, car pléthore de ces relations ne sont que superficielles. Néanmoins, si facebook commençait à approcher son propre nombre de Dunbar ? « N'être plus écouté: c'est cela qui est terrible, » Camus. Qui n’a pas entendu des gens s’étonner de n’avoir vu passer une information sur facebook ? Qui n'a pas entendu des gens accuser la firme de Palo Alto de censure ? Qui n'a pas pesté de ne plus constater l’activité de certains de ses amis ? Pour lire la suite du billet de Blog: "Facebook à la recherche de son nombre de Dunbar", vous pouvez cliquer ici !


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