Comprendre l'algorithme EdgeRank de Facebook
Apprenez à maîtriser l'algorithme EdgeRank de Facebook pour augmenter la visibilité de vos publications auprès de vos fans et clients.
Introduction





Débuter avec Facebook






Les bases de la stratégie sur Facebook
Les statistiques d'une page fan (Comment les interpréter et les utiliser)






Ce qu'il ne faut surtout pas faire avec Facebook
Les bonnes pratiques stratégiques sur Facebook
Le marketing sur facebook
Facebook ads : la publicité sur Facebook
Détails de la leçon
Description de la leçon
L'algorithme EdgeRank de Facebook est essentiel pour déterminer quelles publications sont affichées dans les flux d'actualité des utilisateurs. Il repose sur trois critères principaux : l'affinité, le poids du contenu et le temps. L'affinité mesure le nombre d'interactions générées par vos statues, comme les likes, les commentaires et les partages. Plus une publication génère d'interactions, plus elle est susceptible d'être vue. Le poids du contenu dépend du type de publication (texte, image, vidéo) et de ses performances. Enfin, le facteur temps indique la fraîcheur de vos publications, affectant leur visibilité en fonction de la connexion de vos fans. Travailler sur ces trois aspects permet d'améliorer significativement votre EdgeRank et d'optimiser l'engagement sur votre page.
Objectifs de cette leçon
Cette vidéo a pour objectif de décrypter l'algorithme EdgeRank de Facebook, d'enseigner les bonnes pratiques pour augmenter l'engagement et de fournir des stratégies concrètes pour améliorer la visibilité des publications.
Prérequis pour cette leçon
Aucun préalable technique spécifique n'est requis, mais une connaissance de base de l'utilisation de Facebook et de ses outils marketing est recommandée.
Métiers concernés
Les chargés de communication, social media managers, et consultants en marketing digital trouveront cette vidéo particulièrement utile pour améliorer leurs stratégies sur les réseaux sociaux.
Alternatives et ressources
D'autres plateformes sociales comme Instagram, Twitter, et LinkedIn utilisent également des algorithmes pour prioriser les contenus, chacune avec ses propres critères.
Questions & Réponses
