Facebook의 원래 EdgeRank 알고리즘은 더 이상 사용되지 않습니다. 원래 EdgeRank 알고리즘의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 선호도 점수: 사용자가 친구나 페이지와 같은 콘텐츠 소스에 얼마나 밀접하게 연결되어 있는지를 결정합니다. 가장자리 가중치: 다양한 상호 작용(댓글, 좋아요, 공유)에 가중치가 다르게 부여되었습니다. 시간 가치 하락: 게시물이 오래될수록 표시될 가능성이 줄어듭니다…
대상 고객의 뉴스 피드에서 브랜드 가시성을 확보하는 것은 소셜 마케터의 궁극적인 성과입니다. 이것은 브랜드의 소셜 전략에서 가장 중요하고 종종 포착하기 어려운 목표 중 하나입니다. 청중에게 가장 관련성 높은 콘텐츠를 제공하도록 설계된 정교하고 지속적으로 진화하는 알고리즘이 있는 플랫폼인 Facebook에서는 특히 어려울 수 있습니다.…
소프트웨어 회사와 SaaS(Software as a Service) 회사는 자신이 기술을 판매하고 있다고 생각합니다. 판매 기술은 쉽습니다. 크기가 있고, 공간을 차지하고, 정의할 수 있는 기능, 한계, 기능 및 비용이 있습니다. 문제는 대부분의 사람들이 기술을 구매하지 않는다는 것입니다. 훌륭한 영업 조직에 충분한 시간을 주면 그들은 모든 제안 요청을 성공적이고 수익성 있는 전략으로 조작할 수 있습니다…
많은 사람들이 일반적인 사이트 구성을 보고 클릭 유도 문안을 가리키는 웹 사이트를 본 다음 Analytics를 통해 해당 클릭 유도 문안을 측정하여 전환이라고 합니다. 그것을 끌어내면 다음과 같습니다. 물론 문제는 웹 분석이 수많은 숨겨진 정보를 수용하고 있다는 것입니다.