انستقرام منصة التواصل الاجتماعي الرابعة مع معظم المستخدمين، العديد كان لدى منا سؤال حول خوارزمية (algorithm). “كيف تعمل خوارزميات الانستقرام؟” من خلال مقطع فيديو حقيقي نشره آدم موسيري (الرئيس التنفيذي لشركة انستقرام) في يونيو 2021، وجدنا إجابات لأسئلتنا حول منطق هذه الخوارزمية. أوضح ماسوري سبب استخدام الخوارزميات المختلفة بدلاً من الترتيب الزمني للصفحة الرئيسية أو القصص على النحو التالي؛
بالنظر إلى البيانات في عام 2016، لاحظوا أنه لا يمكن عرض 70% أو أكثر من المحتوى على انستقرام. أيضًا، تم تجاهل ما يقرب من نصف مشاركات أصدقائه المقربين بسبب تصنيفات الصفحة الرئيسية. لهذه الأسباب، بدأوا في استخدام “الترتيب”. لقد حاولوا تحديد “مستوى الاهتمام” للمحتوى الذي من المحتمل أن يروه من خلال تحويل سلوك المستخدمين في التطبيق إلى بيانات. وبهذه الطريقة، كانوا يهدفون إلى زيادة الوقت الذي يقضونه في التطبيق من خلال إظهار المنشورات التي من المرجح أن يكونوا مهتمين بها.
سبب آخر مهم لتضمين خوارزميات الانستقرام هو القضاء على شعور “إضاعة الوقت” لدى الناس. لأن المستخدمين يستخدمون وقتهم بشكل أكثر فاعلية من خلال رؤية أصدقائهم المقربين وأحبائهم والوصول إلى المحتوى الذي يهتمون به بسهولة أكبر.
اقرأ أيضاً: أفضل موقع زيادة متابعين انستقرام حقيقيين
إليك كيف تعمل خوارزميات الانستقرام:
الصفحة الرئيسية وترتيب القصص
خوارزميات الانستقرام من أجل ترتيب المشاركات، فإن الخطوة الأولى هي إلقاء نظرة على القصص التي لم ترها بعد واهتمامك بها. لفهم هذا المستوى من الاهتمام، فإن البيانات حول المستخدم، يتم النظر إلى الأشخاص الذين أرسلوا القصص والمشاركات التي أحبها المستخدم في الماضي. بمساعدة هذه البيانات، يتم الحصول على “نتيجة” توضح اهتمام المستخدم بهذه المنشورات.
عند حساب هذه النتيجة، تظهر أولاً أسئلة مثل ما إذا كان هذا المنشور عبارة عن فيديو أم صورة وما هو محتواه. ثانيًا، تتم مناقشة معلومات حول المستخدم الذي شارك هذا المحتوى. على سبيل المثال، الشخص الذي نشر المنشور هو صديقك، وكم مرة ينشره، وما إلى ذلك. ثالثًا، يتم أخذ المعلومات المتعلقة بالمستخدم، أي سلوك المستخدم أثناء استخدام التطبيق، في الاعتبار. على سبيل المثال، يتم استخدام بيانات مثل ما إذا كانت إعجاباتك هي في الغالب مقاطع فيديو أو صور. العامل الأخير المستخدم في حساب هذه النتيجة هو التفاعل بين المستخدم والشخص الذي أرسل المنشور. على سبيل المثال، هل غالبًا ما تعلق على صور صاحب المنشور، هل تعجبك المنشورات التي ينشرها؟
بالنظر إلى هذه البيانات، فإنها تضمن زيادة تجربة المستخدم في التطبيق وتسليط الضوء على الأشخاص الذين يهتمون بهم في صفحاتهم الرئيسية. نظرًا لأن علم النفس البشري معقد وغير معروف تمامًا، فغالبًا ما يتم استخدام التقارب في هذه الحسابات. باستخدام هذه البيانات، يتم إجراء محاولة للتنبؤ بحركات المستخدم.
أهم 5 معايير في عمل هذه التوقعات هي:
- الوقت الذي يقضيه في المنشور
- احتمال إعجاب المستخدم بالمنشور
- من المرجح أن يعلق
- يحتمل حفظه
- من المرجح أن انقر فوق الملف الشخصي
ترتيب Discover
خوارزميات الانستقرام “اكتشف” هو الجزء الذي يعمل بشكل مستقل عن الأشخاص الذين نتابعهم وهو أكثر ما يهمنا. مرة أخرى، للعثور على هذه الموضوعات والمنشورات ذات الأهمية، يطبق انستقرام طريقة تصفية تسمى “التصفية التعاونية”. في هذه الطريقة، يتم فحص المشاركات التي أحبها المستخدم في الماضي. بمساعدة بيانات المستخدمين الآخرين الذين أحبوا نفس المنشور، يتم تقديم محتوى مشابه قد يعجب المستخدم في قسم Discover.
4 معايير يجب مراعاتها عند اختيار منشورات للتوصية بها في قسم اكتشاف،
- بيانات حول المنشور (الإعجابات والتعليقات والموضوعات وما إلى ذلك)
- تفاعلك السابق مع الحساب الذي يمتلك المنشور
- نشاط المستخدم الخاص (عدد كبير جدًا من مقاطع فيديو الوصفات)
- معدل تكرار مالك المنشور
بناءً على هذه المعلومات، سيتم تقدير عدد الإعجابات والتسجيلات والمشاركات التي سيتم نشرها. بهذه الطريقة، يتم الحصول على فكرة عن اهتمام المستخدم بهذا المنشور ويتم تنظيم الاكتشاف وفقًا لذلك.
ترتيب Reels
كما هو الحال في قسم Discover، يتم عرض المنشورات التي تصادفك في Reels وفقًا للموضوعات التي تهمك، بدلاً من الحسابات التي تتابعها حسب خوارزميات الانستقرام.
تؤخذ الإشارة في الاعتبار لترتيب الفيديو الذي سيتم عرضه للمستخدم في Reels،
- نشاط المستخدم (ما نوع مقاطع الفيديو التي تشاهدها، هل تحبها)
- التفاعل بين المستخدم وصاحب المنشور ( سواء شاهد الفيديو من قبل، تفاعل مع منشوراته السابقة)
- تفاصيل حول الريلز (عند مشاركتها، عدد دقائق الفيديو، إلخ.)
- بيانات الشخص الذي شارك الريل
بالنظر إلى الوقت الذي يعلق فيه المستخدمون على المنشور، ويحفظونه، ويقضون وقتًا في نشره، سيصادفهم التطبيق، كما يتغير المحتوى الذي سيتم إصداره. على الرغم من أن آدم موسيري ذكر أن الخوارزميات ليست فعالة بنسبة 100 % وقد نواجه أخطاء من وقت لآخر، مع نظام التصنيف هذا، يتم تمييز المشاركات التي تجذب انتباه المستخدمين. وبهذه الطريقة، فإنه يهدف إلى أن يقضي المستخدمون وقتًا أطول في التطبيق.
بالنظر إلى البيانات، يمكننا أن نرى بسهولة أنه نتيجة لإدخال Reels ودعم Discover باستخدام خوارزمية، زاد متوسط وقت الاستخدام الذي يستهدفه Adam Mosseri. على الرغم من أن استخدام الخوارزميات يتم تنفيذه جيدًا في Reels and Discover، إلا أنه يمكن أن يتسبب في إشراف مهم لأنه لا يمكن إنشاء تصنيف الملاءمة في القصص والمنشورات تمامًا. هذا يؤدي إلى تعليقات سلبية وانتقادات من بعض المستخدمين.
