Читай наш Telegram →
Проект разработан маркетинговым агентством КУБ
14 июля 2021 г. 14:57 294 8

​Instagram и работа его алгоритмов

Отвечаем на самые важные вопросы: как работают алгоритмы Instagram, по каким критериям выбирается контент для пользователей и как Вам это использовать.
​Instagram и работа его алгоритмов

Instagram выложил пост, в котором ответил на самые популярные вопросы: «По какому критерию он определяет, какие публикации показывать в первую очередь?», «Почему одни посты получают больший охват, чем другие?», «Как формируются рекомендации?»

Содержание:

Алгоритмы – что это?

Наиболее распространенное заблуждение среди пользователей – это существование единого «Алгоритма», следящего за всеми процессами в социальной сети, однако единого алгоритма, как такового, нет. Instagram использует не один, а множество алгоритмов, преследующих свои определенные цели.

Вернемся назад и вспомним, как выглядел Instagram в самом начале: собранный воедино поток публикаций, отображающийся в хронологическом порядке. С увеличением популярности соц. сети и быстрым ростом количества пользователей, большинство из них стали смотреть контент выборочно, пропуская менее интересующие посты в ленте. К 2016 году объем игнорируемого контента составил 70% от общего числа, туда же вошла половина постов близких родственников и друзей. На основании собранной статистики Instagram запустил новую ленту, в которой посты ранжируются в зависимости от интересов конкретного пользователя.

При этом для каждой составляющей (лента, рекомендации, reels, stories) Instagram использует отдельные алгоритмы, основанные на пользовательском опыте, так как с постами, рекомендациями и stories взаимодействуют по-разному.

Алгоритм в постах и Stories

Основная лента и Stories – это места, в которых пользователи хотят видеть контент от самых близких: семьи и друзей. Работу алгоритма ранжирования в этих разделах можно поделить на два этапа:

1 этап – контент, отображаемый в первую очередь, т.е. все недавние публикации людей, на которых вы подписаны.

2 этап – обработка сигналов. Сигналы – вся информация о контенте и его авторе, тематика публикации, интересы и предпочтения пользователя и т.п.

Наиболее важные сигналы в рамках постов и stories:

  • Информация о публикации – насколько популярен контент, дата публикации, формат, геолокация, продолжительность времени и т.п.
  • Информация об авторе – определяется вероятность заинтересованности пользователя этим автором (учитывается частота взаимодействия с контентом автора за последние несколько недель)
  • Активность пользователя – каким постам ставятся лайки и на какие истории оставляются реакции.
  • История общения – насколько заинтересован пользователь в общении с другим пользователем, например, комментируют ли они сообщения друг друга.

На основе собранных данных делается набор прогнозов, т.е. предположение о том, насколько пользователь будет вовлечен в контент. При просмотре ленты существует пять типов взаимодействия, которые учитываются в первую очередь:

  1. Задержка внимания на публикации
  2. Поставить лайк
  3. Прокомментировать
  4. Добавить в сохраненное
  5. Перейти в профиль автора

Чем выше вероятность, что пользователь совершит одно или несколько действий, тем раньше и выше он увидит этот пост.

Ключевыми факторами для фильтрации ленты могут быть и другие сигналы. Например, алгоритм старается не показывать очень много постов одного человека подряд, другой пример – репосты постов в Stories, которым еще недавно занижали охват в пользу уникальных публикаций.

Само собой разумеется, контент будет удален, если он нарушает Правила сообщества Instagram. Также при содержании дезинформации материал помечается специальным ярлыком, охват уменьшается, а при повторном нарушении, поиск этого контента будет затруднен самой соц. сетью.

Алгоритм в подборках рекомендаций

Раздел рекомендаций (иконка «лупа») – это место, где собраны наиболее актуальные и интересующие пользователя публикации, на основе анализа его профиля, а также для поиска интересующего контента. Работу алгоритма также можно поделить на этапы:

1 этап – определение набора постов для ранжирования. Для нахождения контента, который с высокой долей вероятности будут интересны пользователю, алгоритм проводит анализ вашего профиля и действий: какие посты он прокомментировал, сохранил или лайкнул ранее. Например, если вы лайкнули пост про Евро-2020, то алгоритм будет предлагать и другие публикации, связанные с этой темой.

2 этап – определив набор постов, алгоритм распределяет их в зависимости от того, насколько пользователь будет заинтересован в них и с какой вероятностью лайкнет, сохранит, сделает репост и т.п.

Наиболее важные сигналы ранжирования для рекомендаций:

  • Информация о посте – оценивание алгоритмом популярности поста: сколько и с какой скоростью ставятся лайки, комментарии, репосты, сохраняют публикацию. Для рекомендаций эти сигналы намного важнее, чем в постах и сторис.
  • История взаимодействия с автором – в основном, в рекомендациях содержатся публикации незнакомых людей, но если Вы, например, уже взаимодействовали с этим автором, значит возможно заинтересованы в его контенте.
  • Активность пользователя – сигнал о том, какие виды публикаций интересны пользователю (лайки/ комментарии/ сохранение/ репосты) и как он взаимодействовал с прошлыми подборками рекомендаций.
  • Информация об авторе – сигналы, характеризующие количество взаимодействий с автором контента за последние несколько недель.

Алгоритм ранжирования в Reels

Подробнее о том, что такое Reels и как это работает читайте здесь.

Так как Reels создавался в развлекательных целях, большая часть его контента, как и в рекомендациях, идет от авторов, на которых вы не подписаны.

Лента Reels формируется аналогично рекомендациям: первым этапом определяется набор роликов, который может понравится, затем прогнозируются действия пользователя в зависимости от степени интереса.

Кроме того, Reels создан для развлечения, поэтому Instagram опрашивает пользователей, интересен ли им тот или иной ролик, чтобы лучше понимать какие ролики имеют больший отклик. В данном случае приоритет отдается авторам, у которых меньше подписчиков.

В Reels алгоритм прогнозирует ожидаемое поведение пользователя: вероятность полного просмотра ролика, понравится и поставит ли он лайк, комментарий или перейдет на страницу звука/мелодии из видео.

Сигналы для Reels:

  • Активность пользователя – анализ просмотренных роликов, какие из них понравились и были прокомментированы.
  • История взаимодействия с автором – аналогично рекомендациям.
  • Информация о ролике – сигналы о содержании ролика, используемой музыке, качестве изображения и популярности ролика.
  • Информация об авторе – аналогично рекомендациям.

При сравнении алгоритмов для рекомендаций и Reels, можно сказать, что принципы ранжирования практически не отличаются.

Как настроить Instagram под свои предпочтения

Ваши действия в Instagram напрямую влияют на материал, который подбирается алгоритмами, но он не всегда соответствует ожиданиям. Есть несколько способов настроить контент под свои предпочтения:

  • Пометьте аккаунты близких людей. Функционалом предусмотрена возможность добавить пользователей в список Близкие друзья. Этот список нужен для того, чтобы Вы могли делиться Stories только с определенными лицами. Включение в список также дает приоритет этим пользователям в ленте Stories.
  • Скройте не интересующий контент – для этого не нужно отписываться от человека, достаточно в настройках к посту/ stories выбрать поле «Скрыть».
  • В разделе рекомендации ставьте лайки тому, что нравится и помечайте как «не интересует» посты, которые не хотите видеть, в дальнейшем алгоритм всё это учтет.

кнопка не инстересует

публикация скрыта

Подведем итог:

  1. В Instagram нет единого алгоритма ранжирования. В зависимости от типа контента включается тот или иной алгоритм, определяющий величину охвата.
  2. Понимание аудитории и ее запросов: публикуем только то, что получает отклик.
  3. Стартовать нужно с набора активной аудитории, которая улучшит показатели по наиболее важным сигналам. Они, в свою очередь, станут большим подспорьем при более широкой аудитории.


Была ли эта статья полезной?

Нет

Пользователи, считающие этот материал полезным: 0 из 0

Понравился пост?
Расскажи об этом посте своим друзьям!

Комментарии (0)


Авторизуйтесь

Для синхронизации избранного и возможности добавлять комментарии

Войти

Яндекс.Метрика