Kurz gesagt
- EdgeRank war der Name für den News-Feed-Algorithmus von Facebook.
- Er bewertete Affinität, Gewicht und Zeitverfall.
- Eine vereinfachte Fassung wurde 2010 öffentlich vorgestellt.
- Seit 2011 nutzt Facebook EdgeRank nicht mehr.
- Heute sagen bei Meta mehrere Modelle mit tausenden Signalen voraus, was Menschen interessiert.
Was EdgeRank war
Als Facebook den News Feed einführte, musste entschieden werden, welche Beiträge oben stehen. Dafür gab es einen Algorithmus, der unter dem Namen EdgeRank bekannt wurde. Entwickelt hat ihn Serkan Piantino. Der Name kommt von „Edge“, auf Deutsch Kante. Gemeint ist jede Verbindung zwischen einem Nutzer und einem Inhalt, also ein Beitrag, ein Like, ein Kommentar oder ein geteiltes Foto.
2010 wurde eine vereinfachte Fassung öffentlich vorgestellt. Danach haben viele Ratgeber versucht, Beiträge gezielt auf diese drei Faktoren auszurichten.
Die drei Faktoren
| Faktor | Bedeutung |
|---|---|
| Affinität | Wie nah sich Nutzer und Absender stehen, gemessen an früheren Interaktionen |
| Gewicht | Welche Art von Interaktion stattgefunden hat, etwa ein Kommentar oder ein Like |
| Zeitverfall | Wie alt die Interaktion ist, neuere Beiträge stehen weiter oben |
Jeder Faktor hatte eine einfache Idee. Wer oft mit einer Person interagiert, sieht ihre Beiträge eher. Eine aufwendigere Reaktion zählt mehr als eine einfache. Und neue Inhalte haben Vorrang vor alten.
Die Formel
In der vereinfachten Fassung wurden die drei Faktoren für jede Kante multipliziert und für alle Kanten eines Beitrags addiert.
Formel
EdgeRankSumme aller Kanten (Affinität × Gewicht × Zeitverfall)
Ein Beitrag mit vielen Kommentaren von engen Kontakten, die gerade erst geschrieben wurden, bekam so einen hohen Wert. Ein alter Beitrag mit wenigen Likes von Fremden einen niedrigen. Die genauen Gewichte hat Facebook nie veröffentlicht.
Was danach kam
Laut Berichten hat Facebook EdgeRank seit 2011 nicht mehr genutzt. Der Nachfolger war ein System mit maschinellem Lernen, das 2013 bereits mehr als 100.000 Faktoren berücksichtigte. Seitdem ist die Rangfolge im Feed nicht mehr mit einer einfachen Formel zu erklären.
Heute beschreibt Meta seine Empfehlungen in sogenannten Systemkarten. 2023 waren es 22 Karten, 14 für Facebook und 8 für Instagram. Laut Meta gibt es nicht ein einzelnes System. Mehrere Modelle sagen voraus, wie wahrscheinlich es ist, dass jemand einen Beitrag interessant findet oder darauf reagiert. Dabei fließen tausende Signale ein. Nutzer können das Ergebnis mit Funktionen wie „Weniger anzeigen“ oder „Nicht interessiert“ beeinflussen.
Wenn ein Ratgeber Ihnen heute EdgeRank als Erklärung für Ihre Reichweite anbietet, ist er veraltet. Die Grundideen helfen beim Verständnis, eine Anleitung zum Optimieren sind sie nicht mehr.
Was von EdgeRank heute noch gilt
Die Formel ist Geschichte, die Grundgedanken sind es nicht ganz. Nähe zwischen Menschen, echte Reaktionen und Aktualität spielen in modernen Feeds weiter eine Rolle. Instagram nennt etwa den Interaktionsverlauf zwischen zwei Personen als Signal und bewertet, wie schnell ein Beitrag Reaktionen bekommt. Facebook hat 2025 in den USA und Kanada einen Freunde-Tab eingeführt, der nur Inhalte von Freunden zeigt.
Neu ist, dass moderne Feeds viel stärker Inhalte von Konten zeigen, denen man nicht folgt. Die Plattformen sagen dafür aus dem Verhalten vieler Menschen voraus, was jemandem gefallen könnte. Mehr dazu im Beitrag Facebook-Algorithmus und im Überblick Social-Media-Algorithmus.
Quellen
Häufige Fragen
Was ist EdgeRank?
EdgeRank ist der verbreitete Name für den früheren News-Feed-Algorithmus von Facebook. Er bewertete Affinität, Gewicht und Zeitverfall jeder Interaktion.
Nutzt Facebook EdgeRank noch?
Nein. Facebook hat EdgeRank seit 2011 nicht mehr genutzt und durch ein System mit maschinellem Lernen ersetzt, das 2013 mehr als 100.000 Faktoren berücksichtigte.
Was bedeuten Affinität, Gewicht und Zeitverfall?
Affinität ist die Nähe zwischen Nutzer und Absender, Gewicht die Art der Interaktion und Zeitverfall das Alter des Beitrags. Zusammen ergaben sie die Rangfolge im News Feed.
Verwandte Begriffe
Fachlich geprüft von Stergios Athanassakis.
Leitet bei ContactXpert das Marketing, also Kampagnen, Landingpages und die Auswertung dahinter. Er schreibt über Google Ads, Social Media Ads, Webdesign, SEO und darüber, wie aus Klicks Anfragen werden.
