Vous voulez en savoir plus sur le fonctionnement des algorithmes de flux d’Instagram et comment vous pouvez optimiser votre approche de contenu en conséquence ?
Instagram a de la chance aujourd’hui a publié une nouvelle vue comment il catégorise le contenu de ses « messages suggérés » ou les messages que vous voyez dans votre flux d’accueil à partir de comptes que vous ne suivez pas dans l’application.
Cet élément est devenu un objectif clé récemment après qu’Instagram a commencé à intégrer de nombreuses autres recommandations de contenu basées sur l’IA dans les flux des utilisateurs, provoquant une réaction généralisée des utilisateurs, et a depuis vu l’évolution de l’IG alors qu’elle travaille à affiner ses algorithmes. Mais même avec ce changement, Instagram considère les recommandations d’IA comme un élément clé de son avenir et de la maximisation de l’engagement des utilisateurs.
En d’autres termes, même si vous ne voyez pas autant de recommandations dans votre flux d’accueil en ce moment, elles seront bientôt de retour.
Alors, comment Instagram choisit-il le contenu supplémentaire à vous montrer dans votre flux d’accueil ? Voici quelques instructions :
Tout d’abord, l’équipe d’ingénieurs d’Instagram décrit l’orientation de son système de recommandation, en soulignant les principaux objectifs de son approche :
- Les utilisateurs passent beaucoup de temps à créer le flux d’accueil parfait. Comment pouvons-nous faire une partie de ce travail pour eux et avoir l’impression qu’ils ont eux-mêmes élaboré ces recommandations ?
- Pour l’anecdote, les utilisateurs qui restent engagés continuent de trouver de nouvelles sources d’intérêt à suivre. Pouvons-nous aider un peu dans cet acte de personnalisation progressive ?
Que les gens veuillent réellement un système automatisé pour faire ce travail est une autre question, mais l’objectif est de reproduire la découverte humaine avec des fonctionnalités d’IA pour améliorer l’engagement des utilisateurs.
Les recommandations de publication d’Instagram se divisent alors en deux catégories : « Connecté » et « Hors ligne », ces dernières étant des publications que les systèmes d’Instagram trouvent et mettent en évidence en fonction de vos intérêts.
Le processus est, comme vous vous en doutez, largement basé sur des signaux implicites, qui sont des actions que vous avez prises directement dans l’application, telles que suivre et aimer des publications. Mais il peut également être étendu aux personnes que vous suivez et aimez en tant que proxy pour un engagement direct, et certains messages populaires sont même mis en évidence en fonction de l’engagement global.
Mais ces éléments sont plus liés à la surface Explore : dans le flux initial, il s’agit de répéter le ressenti des publications et des profils que vous souhaitez suivre, afin qu’il devienne de plus en plus familier.
« Faire défiler les recommandations de fin de flux devrait donner l’impression de faire défiler une extension Instagram Home Feed.«
Il est important de noter : les recommandations qu’Instagram souhaite que vous voyiez dans votre flux principal doivent reproduire fidèlement les comptes que vous suivez, jusqu’aux types de publications qu’ils partagent. Dans le même temps, Instagram essaie également d’intégrer de plus en plus de vidéos – en particulier Reels – dans les flux des utilisateurs, ce qui est un autre facteur dans ses dernières expérimentations.
Mais l’objectif, comme je l’ai dit, est de s’appuyer plus directement sur les intérêts exprimés, plutôt que de simplement ajouter le dernier contenu tendance.
Alors, comment Instagram fait-il cela ?
« JEPour nous assurer que nos recommandations sont similaires aux publications du fil d’accueil, nous accordons la priorité aux comptes similaires à ce que l’utilisateur trouve sur la page d’accueil.
- Lors de l’étape de sélection des candidats, lors de la formation et de l’évaluation de nos modèles de classification, nous nous assurons que la distribution globale ne s’écarte pas des sources de la Maison.
- Nous suivons les mêmes heuristiques de fraîcheur et de sensibilité au temps que le flux d’accueil pour nous assurer que les publications suggérées sont aussi récentes que le reste du flux d’accueil.
- Nous veillons également à ce que le mélange de types de médias (photos/vidéos/albums, etc.) soit assez similaire dans la page d’accueil et les messages suggérés.
- Pour les utilisateurs avec un engagement graphique immédiat relativement faible, nous créons des candidats pour eux en évaluant les connexions à un saut et à deux sauts. Exemple: Si l’utilisateur A n’a pas aimé beaucoup d’autres comptes, nous pouvons probablement évaluer les comptes qui suivent les comptes que A a aimés et envisager de les utiliser comme graines. A → Compte que A aime → Comptes puis Comptes que A aime (comptes de démarrage). Le schéma ci-dessous illustre cette ligne de pensée.
Points clés pour les marketeurs :
- Instagram essaie de recommander un contenu similaire aux comptes que les gens ont choisi de suivre, il vaut donc la peine de faire plus de recherches pour savoir ce que d’autres marques de votre secteur, en particulier celles qui fonctionnent bien sur IG, publient pour faire mieux. alignez votre contenu avec des éléments spécifiques pouvant être mis en avant auprès de vos consommateurs cibles
- La « fraîcheur » est importante, ce qui signifie que vous devez publier régulièrement pour vous assurer de maximiser vos chances à cet égard.
- Il convient également de noter que Reels attire de plus en plus l’attention au fil du temps, donc bien que cela ne soit pas explicitement indiqué ici, à mesure que de plus en plus d’utilisateurs interagissent avec Reels, davantage de Reels seront recommandés dans leurs flux initiaux.
Il n’y a pas une tonne de pépites à respecter ici, mais la clé est qu’Instagram veut que ses recommandations de flux d’accueil soient familières à chaque utilisateur, il s’agit donc moins de mettre en évidence les derniers succès viraux dans l’application et plus de s’aligner sur chacun d’eux. . intérêts explicites des utilisateurs.
Cela en soi peut être très précieux pour votre approche IG.
Vous pouvez lire la publication de recherche complète ici.