Facebook Graph Search: Wird Facebook die größte Suchmaschine und was müssen Unternehmen beachten?

Facebook
GRAPH SEARCH
Susi ist doof
Wer ist Susi?
Dienstag, 30. April 13

ALLFACEBOOK CONFERENCE | AKOM360 | www.akom360.de Future of Social Search | April in München | 2
CURT SIMON HARLINGHAUSEN
> Geboren 1974, Salzburg / Österreich
Verheiratet, glücklich, 2 Kinder (9 & 12)
> Teilhaber der AKOM360 GmbH in
München, Düsseldorf und Hamburg
> 1994 – Erste E-Mailadresse
1996 – Erstes großes Onlineprojekt
> Seit 2001 Dozent und Referent (DDA)
für verschiedene Universitäten, Akademien,
Verbände und Wirtschaftseinrichtungen
für Online Marketing und Trendentwicklung
> Seit 2004 aktives Mitglied im BVDW
und Fachgruppenvorsitzender
der Fachgruppe Social Media.
> Aktiv auf Facebook seit 2006

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AKOM360 Multi Channel Marketing
3

4
AKOM360 Portofolio

> http://facebook.com/harlinghausen

> Follow me twitter.com/harlinghausen

Facebook Statement
RELEVANZ ist
das Wichtigste
Sergey Brin
Photo: REUTERS

Facebook Statement
RELEVANZ ist
das Wichtigste
MARK ZUCKERBERG
Photo: http://newspaper.li/static/f596b12ae248eb5cff0882420fcce594.jpg

Facebook Statement
„This object can
not be liked“
Prof. Dr. Mirjam Meckel
Photo: Foto: re:publica 2011 / ﬂickr.com, Lizenz: CC-BY

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„This Object
can not be liked“,
re:publica
Prof. Dr. M. Meckel

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„This Object
re:publica
Prof. Dr. M. Meckel

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„This Object
re:publica
Prof. Dr. M. Meckel

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„This Object
re:publica
Prof. Dr. M. Meckel

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„This Object
re:publica
Prof. Dr. M. Meckel

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„This Object
re:publica
Prof. Dr. M. Meckel

Social Web
Offline
CRM
Crawl
Tracking
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AKTUELL

Offline Web
Mobile
CRM
Crawl
Tracking
Social
Media
IN ZUKUNFT

Web1.0
INFORMATION
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Web2.0
MITMACHWEB
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Web3.0
MENSCH MASCHINE
22

ATOMISIERUNG DER ZIELGRUPPEN
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Photos: Brian Solis

Web4.0
DAS ENDE DER
ATOMISIERUNG
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Web4.0
ICH WEB
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EVOLUTION DER SUCHE
JEDER
SUCHT.

EVOLUTION DER SUCHE
JEDER
SUCHT.
ÜBERALL.

Eine der größten
Herausforderungen
wird aber das Finden
von relevanten
Informationen werden
EVOLUTION DER SUCHE

EVOLUTION DER SUCHE

oder

FACEBOOK SEARCH KURZ VORGESTELLT
https://www.facebook.com/about/graphsearch

Google sucht semantisch.
FACEBOOK GRAPH SEARCH

Google sucht semantisch.
Facebook sucht auch
semantisch.

Aber Google
sucht semantisch
mit Hilfe von Links.

Und Facebook mit Hilfe
von Menschen und Ihren
Handlungen.

FACEBOOK SEARCH KURZ VORGESTELLT

Ein paar Fakten zum aktuellen Status

Zur aktuellen Version:
Man kann Suchen nach:
> Öffentlichen Posts (dies fehlt in der neuen Graph Search)
- Bsp: Suche nach “Bundesliga”
> Personen (Name)
> Seiten (Name)
> Veranstaltungen (Name)
> Anwendungen (Name)
> Gruppen (Name)
> Orte (Name, Lat/Lng)
> Checkins (nur eigene und von Freunden)
> Objekte mit Location Info (nur eigene und von Freunden)
- Suche nach lat/lng
- Bilder, Checkins, Posts, etc.
Die Suchen können NICHT miteinander kombiniert werden.

Wie funktioniert die Graph Search? (technische Ansicht)
Da es wenig zur neuen Graph Search API zu sagen gibt,
als Ersatz ein technischer Einblick
Elementar: Die neue Graph Search ist ein “invertierter Suchindex”.
http://en.wikipedia.org/wiki/Inverted_index
D.h. Facebook erstellt ein Index
nach folgendem Schema:
“Eigenschaft: X - Liste von Personen,
die diese Eigenschaft besitzen”
Am Beispiel:
“Vorname: Simon” – [userid1, userid2, …]
“Wohnort: Muenchen” – [userid2, userid3, …]
Selbiges gilt für andere Objekte, wie Orte.

AKOM360 © 2013
47
BACKGROUND

BACKGROUND
“But we’re building this because we think it’ll be something that people want to use. There’s a lot of things
we haven’t built yet. But I think even in the beginning, the experience is going to be, ‘Wow, this is amazing.’”

HISTORIE

HINTERGRUND

QUELLEN ANGABE

AKOM360 © 2013
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OPEN GRAPH API

> Das Frontend ist funktionaler als die offene Schnittstelle.
Ob es je eine vollzugängliche API geben wird ist zur Zeit fraglich,
zumal es bei FB nicht einmal gescoped ist.
> Einzige positive Zeichen bisher:
Bei Tests sind wir zumindest auf Fälle gestoßen, die Updates andeuten.
Beispiele:
Professional Services places liked by my friends:
https://www.facebook.com/search/176831012360626/places/me/friends/places-liked/intersect
Die ID 176831012360626 gibt im graph explorer immerhin eine "schöne" Feldermeldung:
https://developers.facebook.com/tools/explorer/162065369655/?method=GET&path=176831012360626
"App must be on whitelist" > Es könnte sein, dass es sich bei dieser ID
um eine Graphsearch Node/Edge handelt.
API

Andere Tests:
/search?city=sdf
(#100) Param city must be a valid city id
> das findet sich nicht in der Doku, d.h. irgendwas in Arbeit
/search?city=112089218817486
"error": { "message": "No node specified",
Der Begriff "Node" wird auch in Facebook Entwickler Publikationen
zum Thema Graph Search verwendet:
https://www.facebook.com/notes/facebook-engineering/under-the-hood-building-out-
the-infrastructure-for-graph-search/10151347573598920
API

Eine solche “Macht” an Drittanbieter zu übergeben,
wäre ziemlich „großzügig“.
Daher wird es eine komplett offene Schnittstelle nie geben –
oder nur gegen „Bezahlung“
(wobei sich hierdurch neue rechtliche Fragen ergeben würden).
API

API
Kurz:
Typ findet Mädel mit 30 gemeinsamen Freunden.
Die App arbeitet lokal. Wie finde ich heraus,
um wen es sich wirklich handelt?
Facebook Graph Search:
“Friends of mine named Lauren
who are also friends with Jenna
and live in Boston.”
Daher:
Die große Gefahr für “Stalking” sowie das Anlegen von Personenprofilen
ist ein weiterer Grund warum es eine freie API Version schwer haben wird.
Ein anderer Anwendungsfall ist das Abgleichen von Personen
über verschiedenen Netzwerke.
Es wäre sicherlich kein Problem ein Matching
zwischen LinkedIn und Facebook zu erstellen.

API
Die aktuelle Suche ist „zu nerdy“, wie Stephan Alber, so schön schreibt:
Zum Beispiel:
“Photos of my friends who live in New York and who like Starbucks”
> Klingt sprachlich nicht gerade elegant.
> Wer sucht nach einer solchen Kombination?
(Dennoch über 1000 Suchergebnisse für den Autor)
Daher ist die Notwendigkeit für Applikationen,
die das Potential der technischen Möglichkeiten besser ausschöpfen,
mehr als offensichtlich.

API
Open Graph Object based
Facebook wird es mit hoher Wahrscheinlichkeit erlauben,
Suchen auf eigene Open Graph Objekte auszuführen.
Beispiele:
“Music my friends listen to”
“Charities my friends voted for”, etc.
Die “Common” Actions (momentan: Music, Fitness, Movies and Television, Books)
könnten hierbei eine besondere Rolle einnehmen, d.h. es besteht die Möglichkeit,
dass generell Suchen über gewisse Action-Typen zugelassen werden.
Quelle: http://allfacebook.de/connect/in-der-entwicklung-new-graph-search-api

API
Application Whitelisting
Ein aus der Vergangenheit bekanntes Konzept ist das “Whitelisting” von Anwendungen.
Hierbei werden gewisse Funktionen für Anwendungen von verifizierten Partnern
explizit freigeschalten. Ein fiktives Beispiel hierfür:
Die Lieblingsfarbe eines Nutzers. Neben den für jeden Entwickler vorhandenen
Nutzerdaten können einzelne Apps auf besondere Nutzerdaten zugreifen.
Ein anderes (nicht-fiktives) Beispiel hierfür ist die “Ads API” .
Diese “restricted platform” ist nur für ausgewählte Partner zugänglich.

API
Query Approval
Wie bereits von den “custom” Open Graph Actions bekannt,
wird es ggf. die Möglichkeit geben, Suchanfragen zu definieren
Beispiel:
Suche nach Wohnort in Kombination mit Hobbies
und diese von Facebook genehmigen zu lassen. In diesem Fall wird Facebook
die Nutzung der Suche in der Anwendung händisch untersuchen,
sodass ein Missbrauch ausgeschlossen werden kann.

"Marketing" Zwecke - Suchbeispiele:
- Chinese restaurants my friends have been to
- Chinese restaurants my friends like
= Korrekte „Category“ Zuordnung und viele Likes und
Checkins = besser bei den Suchergebnissen.
Man optimiert ohnehin für Fans und Checkins,
daher wird es da nicht viel Neues geben
FAKTEN ZUM STATUS

Mengenvergleiche
Beispiel Suche:
“People who live in San Francisco (California) and like Coca-Cola”
Bei den meisten Suchen wird es mehr als 100 oder 1000 Ergebnisse geben,
auch bei “unüblichen” Suchen (mit wenig Ergebnissen) erhält man keine
Ergebnisanzahl. D.h. Mengen müssen manuell gezählt oder abgeschätzt werden.
FAKTEN ZUM STATUS

Qualitative Analyse
Da genaue Mengen schwer zu definieren sind,
ist die Suche eher zu Stichproben oder qualitativen Analyse geeignet.
D.h. man möchte beispielsweise wissen, was für „Typen“ BMW mögen,
unterscheiden sich die „Styles“ je nach Stadt? (Stichproben: Alter, Berufe, etc.)
> People who like BMW and live in Munich, Germany
> People who like BMW and live in Berlin, Germany
Hierbei ist wichtig zu beachten:
Die Suchergebnisse werden vom verwendeten Account beeinflusst.
Besonders durch gemeinsame Freunde. Daher sollte – wenn möglich -
ein möglichst neutraler Account mit wenig Freunden verwendet werden.
Des weiteren sollte man die selben Suchabfragen mit verschiedenen Accounts
(verschiedene Wohnorte etc) durchführen, um sicherzustellen,
dass man ein halbwegs repräsentatives Ergebnis erhält.
FAKTEN ZUM STATUS

In dieser Hinsicht ist die Firma Wisdom
(http://www.wisdom.com/professional/) doppelt interessant:
Wisdom sammelt über eine App mit 30.000 – 40.000 Nutzern
relativ kleine Datensätze. Über den „My Friends’ data“ Permission Trick
erhöht sich die Zahl auf 20 Mio. Datensätze (200 Freunde im Schnitt).
Obwohl die Zahl bei lediglich 2% der Gesamtnutzermasse liegt,
sind die Hochrechnungen erschreckend genau.
Wir haben Tests durchgeführt, die Wisdom Zahlen waren
zu 90-95% korrekt (im Vgl. zu Facebook Insights Daten).
FAKTEN ZUM STATUS

Schlussfolgerung:
Selbst mit kleineren, manuellen Recherchen sollte man Daten
mit Aussage erhalten. Wichtig ist durch das erheben von Daten
über unterschiedliche Accounts, zu unterschiedlichen Zeitpunkten etc.
verschiedene Messungen vorzunehmen, um ein neutrales Bild
zu erhalten.
Empirische Daten über solche Methoden
gibt es bisher jedoch noch nicht.
FAKTEN ZUM STATUS

Füllen Sie Ihr Profil so komplett wie möglich aus.
Alle Felder, alle Links, alle Bilddaten.
Verwenden Sie suchmaschinenrelevante Terms und Phrase.
Achten Sie darauf, dass der Titel der Fanpage –
aus Nutzersicht gesehen – logisch und auffindbar ist.
Geben Sie jedem Bild eine URL mit in der Beschreibung.
TIPPS
1.

Achten Sie darauf, dass Ihre Ortangaben stimmen.
Von der Hauptunternehmung, aber insbesondere
von allen Places und Töchtern.
Alle Geschäftsrelevanten Felder wie Öffnungszeiten,
Adresse etc. sollten korrekt ausgefüllt und vollständig sein.
TIPPS
2.

Nur in Facebook selbst eingebettete Fotos, Videos und Mediadaten
werden in der Graph Search angezeigt. Daher prüfen sie die rechtlichen
Möglichkeiten und nutzen sie gezielt Informationen um gefunden
zu werden.
Beachten sie auch Dateinamen, META- und EXIF-Daten
TIPPS
3.

Suchergebnisse werden nach Anzahl der Likes und Shares
aufgelistet. Um so mehr um so besser. Achten Sie darauf
viralen Content zu produzieren.
D.h. PTA ist ein KPI, aber wirklich relevant ist die virale
Reichweite. Dadurch zeigt sich die Relevanz und Qualität
in Bezug auf die Zielgruppe
TIPPS
4.

Gewinnspiele funktionieren immer noch.
Wichtig ist es aber daraus einen Mehrwert
für die Fanpage zu generieren.
Links, Shares, Kommentare, Diskussionen,
Freundesaktivitäten, wiederkehrende Fans, etc.
TIPPS
5.

Achten sie auf die Mitarbeiter-Einträge auf FB.
Schreibweisen, Verlinkungen und Aktivitäten,
soweit es Ihre Privatsphäre nicht verletzt.
Auch Headhunter können diese Suche nutzen,
um gezielt Mitarbeiter ab zu werben.
TIPPS
6.

Es bleibt weiter spannend und
Facebook verändert sich mit jedem Tag.
Verfolgen Sie die wichtigsten Portale
und bleiben Sie am Ball:
> Allfacebook.de/com
> Mashable
> Techcrunch
> Facebook Developer Blog
> Smashing Magazine
TIPPS
7.

VERGLEICH

FAZIT
Das Potential ist riesig. Über eine Milliarde „Informationsquellen“.
Zum Teil sehr detailiert und in Echtzeit.
Es fehlt noch an Technik, Personal und
vor allem an der Priorisierung.
Der Ansatz Menschen als Bewertungskriterium für Informationen,
Quellen und Verbindungen zu „benutzen“ ist nicht neu und auch
ein Ansatz von Google, aber Facebook hat diesbzgl. mehr Potential.
In 3-5 Jahren wird Facebook,
vielleicht auch mit Hilfe
von BING, ein relevanter
Player im Search Markt.

GEDULD
82

VIELEN DANK 2.0

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