Метрики Microsoft для ранжирования авторов в социальных сетях

Рейтинг автора в социальных медиа это не только его популярность, но также может включать тематическую авторитетность, факторы популярности и влияния, а также как часто автор упоминает контент, который впоследствии становится популярным.

Билл Славски (Bill Slawski, seo-специалист), известный в западной seo-среде тем, что находит и публикует информацию из интересных тематических патентов, недавно опубликовал запись о новом патенте Microsoft, в котором рассматриваются метрики ранжирования авторов и контента в социальных медиа. Ниже представлена выдеркжа из его поста.

Вес автора для отделения шумов от сигналов

Социальные медиа имеют множество сигналов, большинство из которых зашумлены. В социальном потоке коммуникаций, при твиттинге, обновлении статуса или публикации поста на блоге многие сигналы могут не представлять ценность в определенных темах. Как же поисковые системы определяют настоящих авторитетов в разных тематиках, распространяющих авторитетный контент? Как определить ложных авторитетов? Большинство аккаунтов даже не являются людьми, а существуют в качестве спама или для агрегации контента, при этом вносят очень малую ценность другим участникам социальной сети.

Заявление на патент от Microsoft (опубликованное 10 мая 2012, поданное 9 ноября 2010) рассказывает нам о поиске наиболее авторитетных пользователей в определенной теме.

Определение социальной авторитетности

Что же такое социальная авторитетность и как её измерять? Как люди становятся экспертами в определенной области?

Сигналы вовлеченности, использующие метрики социального графа, такие как количество фоловеров или шарингов можно использовать для ранжирования контента, однако, их легко заспамить, а доминировать часто будут звезды типа Леди Гага или Джастин Бейбер.

Патент от Microsoft описывает способ определения рейтинга автора в социальных медиа, основанный на статистическом подходе, включая метрики использования, а также факторы из социальных и тематических графов:

• Временной анализ распространения ссылок, где авторитетность основывается на способности пользователя ссылаться на страницы, которые становятся, в последствии, популярными.
• Тематическая авторитетность, основанная на обновлении ссылок и контента автора по определенной теме.
• Метрики популярности и влияния, основанные на свойствах автора: количестве фоловеров, недавних постов, упоминаний, друзей онлайн.

В социальных медиа мы производим контент, а также потребляем его. Мы можем отправить наши мысли и идеи, ответы и вопросы определенным людям, группе людей или всем сразу. Мы можем ретранслировать чужой контент как он есть или немного видоизменив.

Среди всего множества людей в соцмедиа часто существует большое разнообразие тематик. Как же поисковые системы, заинтересованные в ретрансляции этого контента в результатах социального поиска, отбирают, что показать, а что отбросить? Как они находят настоящих авторитетов, интересных и экспертных по определенной теме?

Сложно определить реальную авторитетность среди звёзд и популярных изданий, так как они могут не являться первоисточниками или экспертами по теме. Менее известные авторы могут быть более авторитетны, при этом не иметь много фоловеров или сотен тематических публикаций. Алгоритм наподобие PageRank, применимый к социальному графу, более чувствителен к известным личностям и неэффективен для нахождения настоящих авторитетов.

Заблаговременное распространение ссылок

Одним из сигналов авторитетности может быть склонность распространять ссылки на страницы или сайты, которые станут популярными среди других пользователей. Авторов с подобным свойством можно хранить в списке и использовать его для ранжирования или обновления результатов поиска с учетом авторитетности автора, или для фильтрации поискового спама.

Тематическая авторитетность

Тематика контента может определяться по использованию в нем ключевых фраз. По автору можно определить множество разных характеристик, включая:

• Число тематических постов.
• Частоту цитирований и упоминаний автора.
• Количество полученных ответов.
• Общее число постов автора.
• Количество ссылок, распространенных автором.
• Частоту использования хештегов.
• Индекс схожести текущего и предыдущего контента автора.
• Время публикации первого и недавнего поста по теме.
• Число друзей или фоловеров, распространяющих контент по той же теме.
• И другие сигналы.

Количество пользователей, рассматриваемых как авторитетов в определенной теме, будет определяться неким порогом функции от перечисленных сигналов.

Пользовательские метрики

Несмотря на то, что описание патента фокусируется на Твиттере и твитах, методы могут применяться и для других социальных медиа, включая Facebook, блог-посты или комментарии на разных сайтах.

Пользовательские сигналы могут включать:

• Упоминания автора.
• Тематический сигнал, оценивающий как сильно автор вовлечен в определенную тему.
• Сигнал оригинальности, учитывающий способность автора порождать общение по определенной теме, частоту участия в обсуждениях по этой теме и количество ответов.
• Частоту ретрансляции постов автора.
• Упоминание автора другими.

Заявка на патент содержит также множество других сигналов.

В ранних публикациях блога Билла Славски была информация о том, как Yahoo может ранжировать пользовательский контент и как Google ранжирует социальные взаимодействия на UGС сайтах.

Если взглянуть на эти три подхода, все они уделяют внимание качеству участникам социальной системы, включая форумы, сайты вопросов и ответов или микроблоги, а также взаимодействию между участниками этой системы и значимости этих взаимодействий. Не надо смотреть на эти патенты, как на способы поисковиков ранжировать контент из социальных источников, они лишь дают полезные руководства, как стать авторитетом в разных темах.

• Комментарии