如你所见，之前也写过关于Facebook的News Feed的算法，总感觉还欠缺点什么。希望大家经过前面的三篇，以及本文会对Facebook的News Feed 有更深的理解！
本人喜欢研究算法，觉得通过这些算法，能够从侧面窥探也试着逆向推到背后的逻辑行为运用，这让我觉得很好玩。
算法的运用是一个产品经理，甚至是一家公司理念的输出，它一方面是机器的学习，一方面又是对人性的把握，中间夹杂这商业的逻辑，这很有意思。有时候研究深入了，就想去看写这篇文章的工程师，到底他是一个什么样的人，他有没有自己的博客，他过去说了什么，这些东西都会反映在产品上。
今天我们在来说说Facebook的 News Feed 算法，我试着以最简单的语言来向大家阐述！
名称解释：
News Feed是什么呢？
简单的你可以把他翻译成信息流。
News Feed它在什么地方呢？
就是你一开始登陆Facebook（https://www.facebook.com/）
首先是因为人平常的注意力是有限的，Facebook上的信息流展示的只有1500条，研究表明很多人只看前300条消息。
那么这个时候，谁排在第一，谁排在第二，谁排在300名，这是很有讲究的，所以News Feed就这样孕育而生。
“小北，为什么News Feed的算法不是简单的按时间来排序，比如微信？”
第一：期初在Facebook刚刚起来的时候，就是简单的按照时间来排序。但是Facebook是一家以社交起家的公司，这个公司能一直想追求的是让用户随时随地能找到，看到他所关心的朋友的信息。
第二：如果没有算法介入，一个是不利于用户的体验，在一个是不利于商业的土壤培养，因为届时有一些用户可以用很多方式吸引用户的关注，然后在大量的群发广告，这将会是致命的。
我们知道现在的Facebook page reach下降的很厉害，如果各位在不重视News Feed你的页面reach率将会更低。
让我们来头脑风暴下，当你在看到一个帖子的时候你会做哪些动作？
如下图所示，这是各位常见的对于一个帖子Facebook给出的各项指标；
而且Facebook在这个算法中，也嵌入了朋友的朋友，以及维度更宽的算法。比如朋友赞了朋友的朋友的一条消息（A和B是好友，B和C是好友，如果B对C点了一个赞，A也是能看得到C的消息）
那么这里面的每一个动作，Facebook都有它的权重算法，即EdgeRank[2]！
前面我们讲到的用户的每一个Action，都可以算成是一个Edge，那么Facebook内部就有一个公式，对这里的每一个Action进行权重的增加，以此来进行排序。
第一：亲密度（Affinity Score）
第二：边的权重（Edge Weight）
第三：新鲜程度（Time Decay）
然后我们再来看下Facebook 官方给出来的一些端倪[1]
你的信息流必须是有效有意义的信息，即内容是要meaningful
你的信息流必须是能够“愉悦”大家，即Entertainment.
所以大家看到这边，会觉得EdgeRank也就那样，一点都不高深，我们用脑袋都能想出来。
至少我也怎么认为！对于一个算法来说，别人为什么要看你信息呢？哪些信息能排在更靠前呢？
毫无疑问，是那些互动性高（点赞，评论，分享，接受通知）才能排名靠前，而为什么这些帖子排名会更靠前，因为他们的内容更具meaningful 和Entertainment
所以看到这边你就知道如何让自己的帖子更靠前，怎么样想方设法的去干预用户的行为。
比如为了获得更多的分享，你可以做活动，为了获得更高的评论，你可以做一些有争议性的话题，或者都可以考虑打广告，这些都是关于帖子的要素。
但是EdgeRank依然有问题。EdgeRank其实在Facebook内部2011年的时候，自己内部都不提了。
在一个就是这么大的平台，如何考虑人的因素，这非常重要。我跟大家说一个，可能大家想都想不到。
上面这张图，箭头标明的地方，hide post（see fewer posts like this）意思很明显，就是告诉Facebook以后给我少发点类似这样的消息。
但是你知道么，我之前看过一个数字有5%的人把“隐藏”当作邮件里的“标记已读”了，对喜不喜欢的新鲜事只要看过就会点击隐藏！！！
有些人点赞，可能对这个帖子并不是真的感兴趣，只是“点赞狂魔”发狂而已。
有些人阅读一篇长帖子，读到一半不读了，也并不能说明他对这篇帖子不感兴趣。
这些都是要机器进行深入的学习啊。而有些事压根就不是算法能解决的，有时候用户自己都会很困惑，前一秒喜欢，后一秒自己就变卦了，这已经不是算法能解决的问题了。
但是，写到这里我相信大家应该很清楚要对Facebook上的News Feed哪些要素进行优化，如何让Facebook注意到你，如果让你的帖子有更高的reach率，这就是本文的目的。
[1] http://newsroom.fb.com/news/2016/06/news-feed-fyi-helping-make-sure-you-dont-miss-stories-from-friends/
[2] http://edgerank.net/
[3] https://research.facebook.com/publications/machinelearning
突然发现这个世界万事万物都有自己的算法和规则。
男女双方谈恋爱，如何获取女孩子的芳心，这里面是有学问和规则的。
同时也借此篇希望大家也明白我的难处，有时候大家来找我，我真没时间去回答
你想想看QQ朋友/群，微信朋友/群，微信公众号的读者，博客，行业里面的人，公司自己的事都等着自己去处理，你会发现一天时间中，我真回答不了太多人的问题。
如果让大家都满意，到最后我肯定就变成了一个客服！而我不想自己变成一个滥好人~
那么我肯定也是有自己的规则对不？
同等情况下我：
优先回答优联荟付费成员的提问
优先回答那些一开口就先发红包的人
优先回答那些关系/很熟的朋友
优先回答那些交流过程中情商很高的人
优秀回答那些经常在博客点赞，经常评论的读者
你看啊，这些人给我非常深刻的印象。
但你这样一看会觉得，啊，怎么这么现实！其实我上面说的比如“优先回答那些一开口就发红包的人”，并不是叫你下次和我提问就直接塞红包，我对这些不感兴趣，有关注我微信公众号（guxiaobei365）的朋友应该知道我微信公众号运营了这么久，没有一次开过打赏的，也没有贴个二维码付款，对吧。
只是我喜欢和那些情商很高的人聊天。
关于参与度这个系列的四篇文章都很有用，给小北点赞。
很棒，更多的是对我们思维方面的影响
小北的文章太宝贵了。这些天我要全部读完。非常感谢小北！
写的很不错，等我手头项目赚钱了，请你喝茶