Mucho se ha dicho sobre algoritmo de instagram, cómo funciona y cómo se clasifica el contenido que subimos a la plataforma, pero todavía quedan muchas preguntas por resolver. Es por eso que adam mosseriel actual jefe de Instagram, a través de un publicación ha revelado detalles específicos sobre cómo funciona realmente el algoritmo y cómo clasifica el contenido en todas las secciones de la plataforma (carretes, historias, explorar, buscar y alimentar).
La publicación destaca que «Instagram no tiene un algoritmo singular que monitoree lo que las personas ven o no ven en la aplicación. Utilizamos una variedad de algoritmos, clasificadores y procesos, cada uno con su propio propósito.». Además, afirma que “Cada parte de la aplicación (alimentación, historias, exploración, carretes, búsqueda y más) usa su propio algoritmo adaptado a cómo la gente lo usa”.
Un punto común en los algoritmos de Instagram es que se basan en “señales”. Estos son factores que indican si la publicación es relevante o no, ya sea para un usuario específico o para recomendar, y definen la probabilidad de que las personas interactúen con ella.
Cómo funciona el algoritmo de Instagram en el feed
Según la publicación, el feed es el “base de operaciones de Instagram personalizada para ayudarlo a ponerse al día con amigos, familiares e intereses”por lo que se hace una combinación entre el contenido de las cuentas que se siguen, el contenido recomendado y los anuncios, tratando siempre de mantener un equilibrio entre los tipos de publicaciones.
Las “señales” más importantes del feed para clasificar el contenido a mostrar son:
- actividad del usuario, las publicaciones que le han gustado, compartido, guardado o comentado.
- Información sobre la publicación, que tan popular es
- Información sobre la persona que publicóanalizando cuántas veces el mismo usuario ha interactuado con un creador específico.
- Su historial de interacción con alguien, es decir, qué tan interesado está el usuario en ver las publicaciones de una persona o creador específico.
Por su parte, también se hace referencia a las cinco interacciones más relevantes en el feed: la probabilidad de que un usuario dedique tiempo a una publicación, la comente, le guste, la comparta y toque la foto de perfil.
Clasificación del contenido en las historias.
Mosseri aclara que “el cuentos que un usuario ve son de personas a las que ha elegido seguir, así como anuncios”. Y al igual que en el feed, se tienen en cuenta una variedad de señales para clasificarlas, con las que se puede predecir qué historias son las más relevantes para el usuario y cuáles se muestran mejor.
- exhibición de la historia, refiriéndose a la frecuencia con la que se ven las historias de una misma cuenta.
- historial de compromiso, que analiza la frecuencia de interacción con las historias de una cuenta, enviando likes o mensajes directos.
- Cercanía, se establece la relación con el creador para determinar si son amigos o familiares.
Clasificación de contenidos en la sección “explorar”
Este espacio, creado para descubrir cosas nuevas, está compuesto por recomendaciones de fotos y videos de cuentas que no se siguen. Para encontrar estos elementos, el algoritmo analiza la actividad previa de cada usuario.
Las “señales” más importantes para recomendar un contenido son:
- Información sobre la publicación., observa qué tan popular es una publicación, teniendo en cuenta a cuántas personas les gusta y qué tan rápido les gustó, comentaron, compartieron o guardaron. Esta señal toma mucha más relevancia en la exploración que en las historias o en el feed.
- actividad en explorar, se refiere a interacciones pasadas con otras publicaciones. Si se interactúa con un tipo específico de publicación, se mostrará más contenido similar.
- Historial de interacción con el creador del contenido, es decir, si la publicación es de alguien con quien has interactuado antes, es más probable que aparezca en explorar.
- Información sobre el creador, Se analiza cuántas personas interactuaron con el mismo perfil para determinar si puede ser atractivo para más internautas.
Clasificación de contenidos en bobinas
El bobinas compartir algo con explorar: el contenido mostrado proviene de cuentas que no se siguen. Para saber su relevancia se tiene en cuenta la probabilidad de que un usuario vea un carrete completo, le guste y vaya a la página de audio.
Hay varias razones por las que se considera un carrete no apto para ser recomendado, como baja resolución, marca de agua, silenciado, con bordes o mucho texto, contenido político o publicado anteriormente.
Las “señales” que se analizan son:
- actividad del usuario, es decir, lo que te ha gustado, guardado, compartido o comentado.
- Historia de la interacción con el creador, Al igual que en explorar, si una publicación pertenece a una persona con la que has interactuado anteriormente, es más probable que aparezca.
- Información sobre el carrete, que analiza el contenido del video.
- Información sobre el creador, se estudia el número de seguidores que tiene el creador y el nivel de compromiso para determinar si a más personas les puede interesar.
Qué hace el algoritmo de Instagram con shadowbanning
Por otro lado, el ejecutivo abordó el tema del shadow banning, una práctica que limita el alcance de las publicaciones de ciertos usuarios, y asegura que si bien Instagram no participa de esta práctica, algunos contenidos pueden considerarse dañinos y estar ocultos en la aplicación. Para otorgar más transparencia a los creadores, se ha creado “Estado de la cuenta”, una característica para que cada creador pueda saber cuándo sus publicaciones se consideran “no aptas para recomendaciones” y eliminar cualquier contenido que los perjudique o apelar las decisiones de Instagram si cree que hay un error.
En este apartado, Mosseri también destaca que Instagram está trabajando en nuevas notificaciones que ayuden a los creadores a comprender “cuando el alcance de su carrete puede estar limitado debido a una marca de agua”. Esto está en relación con el esfuerzo que hace la empresa para que los creadores no reciclan Publicaciones de TikTok.
Imagen: blog de Instagram
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