Fala Khalasar! Beleza?
Eu pensei muito tempo se deveria começar a produzir mais conteúdo voltado para as mídias sociais e marketing digital. Vez ou outra eu faço alguns vídeos pro Novo Nerd falando sobre isso e compartilho muito texto e imagem em minhas próprias redes sociais. Mas, devido ao curso que tenho e por sempre falar do assunto, muita gente veio me perguntar sobre o tão falado “novo algoritmo” do Facebook. Sendo assim, vou aproveitar e tentar escrever com mais frequência sobre estes assuntos, assim eu posso compartilhar o que vou aprendendo com vocês (eu estudo muito conteúdo de fora), e no processo de “ensinar” acabarei aprendendo mais também.
Pra começar, resolvi traduzir pra vocês (e colocar minhas próprias experiências) um artigo MUITO bom de Brian Peters do bufferapp.
2 coisas tem que ficar muito claras sobre o algoritmo da rede social de Zuckerberg:
- Ele está em constante evolução (por mais que você não perceba, TODO santo dia tem algo novo)
- O que, SEMPRE, importa é a experiência do usuário (e não porque ele é bonzinho, mas é porque usuário feliz significa que ele ficará mais tempo na plataforma)
Mas poucas mudanças no algoritmo despertaram tanto interesse e “conversê” quanto a recente atualização das “interações significativas”, na qual o Facebook disse que iria priorizar postagens que criam conversas significativas, especialmente família e amigos.
Marcas, editoras e gerentes de páginas ficaram curiosos e preocupados e, começaram a questionar se o alcance orgânico seria impactado provocando uma nova queda.
Então pra começar o assunto, mas irei abordar em vários posts para que fique mais fácil de ser assimilado.
Como funciona o novo algoritmo e o feed de notícias?
De forma básica: quando um usuário visita o Facebook, milhares de postagens tem potencial de ser exibidas em seu feed de notícias. O algoritmo pega essas postagens e as organiza de acordo com a probabilidade do usuário interagir com o conteúdo.
Em um seminário chamado Facebook News Feed, a equipe dividiu o algoritmo em quatro componentes muito simples:
- Inventário (conteúdo disponível) – Inventory (content available)
- Sinais (considerações sobre o conteúdo) – Signals (considerations about content)
- Previsões (considerações sobre a pessoa) – Predictions (considerations about person)
- Classificação Geral – Overall Score
Esses quatro fatores-chave servem ao único propósito de fornecer aos usuários do Facebook uma melhor experiência geral.
Os “Sinais” são o que os profissionais de marketing e marcas podem / devem focar para que o conteúdo seja visto por mais usuários no feed de notícias do Facebook. Antes, a rede social usava todos os tipos de sinais para determinar quais postagens seriam exibidas aos usuários:
Agora o algoritmo usa sinais que favorecem fortemente as interações “ativas”, como comentários e compartilhamentos:
Um dos motivos pelos quais o Facebook priorizará postagens de familiares e amigos em relação ao conteúdo público das Páginas é que eles acreditam que uma conexão de pessoa para pessoa é mais valiosa do que uma conexão de pessoa para página (e é algo que eu venho falando há anos em meus posts). É simples: o conteúdo de amigos e familiares tende a gerar um engajamento mais “ativo” dos usuários.
Alaura Weaver escreveu um artigo na Medium sobre a importância de conteúdo baseado em histórias: “em vez de focar no que torna o conteúdo popular e chamativo, precisamos nos concentrar no que torna o conteúdo pessoal e digno de conversação.”
Entender cada um dos principais sinais e fatores de classificação no algoritmo do Facebook é o primeiro passo na criação de conteúdo com bom desempenho.
No próximo post falarei sobre os principais fatores de classificação no algoritmo do Facebook. Me diz nos comentários se esse artigo te ajudou de alguma forma!
Você quer saber quais são Os 5 Fundamentos do Engajamento para Facebook? Então baixa o e-book que eu criei falando sobre isso e descubra a base do que apliquei para impulsionar as páginas do Novo Nerd e da Game Of Thrones Brazil!
Isto fica feliz em ser útil!
PS: este conteúdo é uma mescla entre tradução e análise do conteúdo original de Brian Peters do bufferapp junto com minhas experiências pessoais.
