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! Facebook 將降低誘餌式(engagement bait)貼文的觸及率

原則上,Facebook 秉持的重點仍在於減少垃圾內容,並促進有意義且真實的內容傳播

在過去,常見各種欺騙點擊的貼文,藉由聳動的標題來誘導使用者進入他們的網站,以賺取流量,
近期,則是常見另一種行銷貼文,用獎勵來引誘你來幫他們增加曝光量

舉例來說,透過標記朋友、點讚、分享或留言的方式,來取得抽獎或相關獎勵,
確實,能夠獲得一定好處,會大大提升使用者意願,也能藉此讓行銷公司能針對這樣的方式來企劃廣告活動。

但是,對於 Facebook 而言,這樣的活動表面上可以讓廠商及第一使用者有所好處,但事實上,這樣的內容反而會對其他人造成干擾,並且於使用者而言,僅僅是為了特定獎勵,並非真心分享一份有意義的貼文
因此,對於這種僅僅為了衝高粉絲團或活動人氣的作法,將提出對應的懲罰解決方案。

FB 提了一份演算法變更的項目,預計能更有效的杜絕假訊息或賺取點擊的貼文,這次變更可能會對多數行銷公司策略造成巨大影響

這次,演算法的加入了機器學習(machine learning)模式來強化貼文分析,也就是將可以更有效的杜絕作弊類的貼文

調整的內容大致如下:

  • 欺騙點擊(clickbait)
  • 在視訊、貼文分享、標記人名
  • 假的讚

因此,對於下面幾點誘餌式(engagement bait)貼文常見的模式,將會受影響

  • 製造聳動議題,引誘使用者同意按讚
  • 標記幾名好友,就能具有抽獎資格
  • 分享貼文,就能獲得獎品
  • 鼓勵或提醒的方式,分享給三位朋友
  • 在指定的活動貼文下方,回答問題或留言

在過去,這樣的誘餌式(engagement bait)貼文行銷方式,可以成功的透過你的按讚、標記、分享,讓這則訊息能擴散到你朋友的動態牆上

但這樣的做法,在未來將會陸續受到挑戰,機器學習將會判斷這類的貼文,並且減少曝光度

但是,有些貼文則不會受到影響,例如:

  • 協尋兒童、寵物
  • 募資活動
  • 尋求工作、旅遊建議

其實,FB針對類似貼文進行調整的案例非常多
例如,在之前降低粉絲專頁的曝光量時,就造成許多粉絲經營者經營困難度大增

對於目前的演算法,影響的程度可能會超過之前,因此,對於有經營品牌或行銷的公司而言,挑戰肯定就更加困難了~


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