Instagram が表示したコンテンツを推奨する方法は次のとおりです

Instagram ユーザーは、プラットフォーム上のコンテンツをランク付けするために「アルゴリズム」がどのように機能するのか、また、一部のユーザーの投稿が他のユーザーよりも目立たないように見える理由について、長年理論化してきました。 現在、Instagram はその機能を最大限に活用しています。 推薦制度 特定の投稿が表示される理由を少なくとも部分的に説明するため。

同社はブログ投稿の中で、ユーザーがコンテンツに遭遇する場所（メインフィード、ストーリー、探索ページ、リール）ごとにランキングシステムを分類しています。 Instagram のような企業が、ユーザーが何を見て交流したいかを予測するために使用する情報は無数にありますが、レコメンデーションを推進する単一の全知のアルゴリズムは存在しません。 当然のことながら、コンテンツのランキングに使用されるデータのかなりの部分はユーザー自身から得られたものだという。

たとえば、ストーリーは、ユーザーがアカウントの更新を閲覧する頻度や、DM の送信やストーリーへの「いいね！」を通じて他のユーザーと交流しているかどうかによって部分的にランク付けされます。 Instagram はまた、誰かが家族か友達かなど、アカウントとユーザーの関係を評価しようとします。

Reels のレコメンデーションは同様のユーザー データを取得します。Instagram によれば、ユーザーが「いいね！」したもの、保存したもの、共有したもの、またはインタラクションしたものによって、次に何が表示されるかが決まります。 Instagram は、これがどのように解決されるかについてもう少し明確にしています。同社は、ユーザーがビデオを再共有する、最後まで見る、いいねする、または音声ページをクリックする可能性を予測として具体的に指摘しています。 ビデオで使用されているビジュアルとオーディオ、およびフォロワーやエンゲージメント レベルなどのビデオを共有した人に関する情報も、リールのランキングに影響します。

ただし、これらのツールが実際に機能するかどうかは疑問です。いくつかの研究では、レコメンデーション システムを微調整するためのユーザー設定はほとんど機能しないことが示唆されています。