¿Busca obtener una mejor idea de cómo funcionan los algoritmos de alimentación de Instagram y cómo puede optimizar su enfoque de contenido en consecuencia?
Estás de suerte: hoy, Instagram ha publicado una nueva descripción general de cómo clasifica el contenido para sus ‘Publicaciones sugeridas’, o las publicaciones que ves en tu feed de inicio de cuentas que no sigues en la aplicación.
Este elemento se convirtió en un enfoque clave recientemente, después de que Instagram comenzó a insertar muchas más recomendaciones de contenido basado en IA en las fuentes de los usuarios, lo que provocó una reacción violenta generalizada de los usuarios, y desde entonces ha visto a IG reducirlo, mientras trabaja para refinar sus algoritmos. Pero incluso con ese cambio, Instagram ve las recomendaciones de IA como un elemento clave de su futuro y para maximizar la participación del usuario.
En otras palabras, incluso si no ve tantas recomendaciones en su feed de inicio en este momento, volverán a aparecer pronto.
Entonces, ¿cómo selecciona Instagram qué contenido adicional mostrarle en su feed de Inicio? Aquí hay algunas ideas:
En primer lugar, el equipo de ingeniería de Instagram describe el enfoque de su sistema de recomendación y subraya los objetivos clave de su enfoque:
- Los usuarios dedican mucho tiempo a crear el feed doméstico perfecto para ellos. ¿Cómo podemos hacer algo de ese trabajo por ellos y hacer que se sientan como si ellos mismos elaboraran estas recomendaciones?
- Como anécdota, los usuarios que se mantienen comprometidos siguen encontrando nuevas fuentes de interés a las que seguir. ¿Podemos ayudar un poco en este acto de personalización progresiva?
Si las personas realmente quieren que un sistema automatizado haga este trabajo por ellos es otra cuestión completamente diferente, pero el objetivo previsto es replicar el descubrimiento humano con funciones de IA para mejorar la participación del usuario.
Luego, las recomendaciones de publicaciones de Instagram se dividen en dos categorías: ‘Conectado’ y ‘Desconectado’, siendo este último las publicaciones que los sistemas de Instagram encuentran y resaltan, según sus intereses.
El proceso, como era de esperar, se basa en gran medida en señales implícitas, es decir, acciones que ha realizado directamente en la aplicación, como seguir y dar me gusta a las publicaciones. Pero también puede extenderse a las personas a las que sigues y lo que les gusta, como un proxy para la participación directa, mientras que algunas publicaciones populares también se destacan en función de la participación general.
Pero estos elementos están más relacionados con su superficie Explorar: en el feed Inicio, el objetivo es replicar la sensación de las publicaciones y perfiles que ha elegido seguir, para que sea cada vez más familiar.
“Desplazarse por las recomendaciones de fin de feed debería ser como desplazarse hacia abajo en una extensión de Instagram Home Feed.”
Es importante tener en cuenta que las recomendaciones que Instagram quiere que veas en tu feed principal deben replicar de cerca las cuentas que sigues, hasta los tipos de publicaciones que comparten. Al mismo tiempo, Instagram también está tratando de insertar más y más videos, específicamente Reels, en los feeds de los usuarios, lo cual es otro factor en sus experimentos más recientes.
Pero el objetivo, como se señaló, es construir más directamente sobre sus intereses declarados, en lugar de simplemente agregar el contenido de tendencias más reciente.
Entonces, ¿cómo hace eso Instagram?
«YOPara asegurarnos de que nuestras recomendaciones se sientan similares a las publicaciones en Home Feed, priorizamos las cuentas que son similares a las cuentas que un usuario encuentra en Home.
- En el paso de selección de candidatos, mientras capacitamos y evaluamos nuestros modelos de clasificación, nos aseguramos de que la distribución general no se desvíe de las fuentes basadas en el hogar.
- Seguimos las mismas heurísticas de actualización y sensibilidad temporal que las de Home Feed para garantizar que las publicaciones sugeridas brinden una sensación de frescura similar a la del resto de Home Feed.
- También nos aseguramos de que la combinación de tipos de medios (como fotos, videos, álbumes, etc.) sea relativamente similar en Inicio y publicaciones sugeridas.
- Para los usuarios cuyo gráfico de compromiso inmediato es relativamente escaso, generamos candidatos evaluando sus conexiones de un solo salto y de dos saltos. Ejemplo: Si al usuario A no le han gustado muchas otras cuentas, probablemente podamos evaluar las cuentas seguidas de las cuentas que le han gustado a A y considerar usarlas como semillas. A ? Cuenta que le gusta a A ? Cuentas seguidas de las cuentas que le gustan a A (Cuentas iniciales). El siguiente diagrama visualiza esta línea de pensamiento.
Puntos clave para los vendedores:
- Instagram trata de recomendar contenido que es similar a las cuentas que las personas han elegido seguir, por lo que puede valer la pena realizar más investigaciones sobre lo que publican otras marcas en su industria, en particular aquellas a las que les está yendo bien en IG, para mejorar alinear con los elementos específicos que luego podrían ver su contenido destacado para sus consumidores objetivo
- La ‘frescura’ es importante, lo que significa que debe publicar regularmente para asegurarse de que está maximizando sus oportunidades a este respecto.
- También vale la pena señalar que Reels se está convirtiendo en un enfoque más importante con el tiempo, por lo que, si bien no se indica explícitamente aquí, a medida que más usuarios interactúen con Reels, se recomendarán más Reels, a su vez, en los feeds de Inicio.
No hay un montón de pepitas a las que aferrarse aquí, pero el punto clave es que Instagram quiere que las recomendaciones de su fuente de Inicio sean familiares para cada usuario, por lo que se trata menos de resaltar los últimos éxitos virales de toda la aplicación y más de alinearse con cada uno. intereses explícitos de los usuarios.
Eso, en sí mismo, podría ser una perspectiva muy valiosa para su enfoque de IG.
Puedes leer la publicación completa de la investigación aquí.
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