Mucho se ha hablado del algoritmo de Instagram, cómo funciona y cómo se clasifican los contenidos que subimos en la plataforma, pero aún quedan muchas dudas por resolver. Es por esto, que Adam Mosseri, la cabeza actual de Instagram, mediante una publicación ha revelado detalles específicos sobre cómo funciona realmente el algoritmo y cómo clasifica el contenido en todas las secciones de la plataforma (reels, stories, explorar, búsquedas y feed).
La publicación destaca que «Instagram no tiene un algoritmo singular que supervise 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 (feed, stories, explorar, reels, búsquedas y más) usa su propio algoritmo adaptado a cómo la gente lo usa».
Un punto en común en los algoritmos de Instagram, es que se basan en «señales». Estos son factores que indican si la publicación es relevante o no, bien 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 la «base de operaciones personalizada de Instagram para ayudarlo a ponerse al día con amigos, familiares e intereses», por lo que se hace una combinación entre el contenido proveniente de cuentas que se siguen, contenido recomendado y anuncios, siempre tratando de mantener un equilibrio entre los tipos de publicaciones.
Las «señales» más importantes del feed para clasificar los contenidos a mostrar son:
- La actividad del usuario, las publicaciones que le gustan, que ha compartido, guardado o comentado.
- Información sobre la publicación, cómo de popular es.
- Información sobre la persona que publicó, analizando cuántas veces el mismo usuario ha interactuado con un creador específico.
- Tu historial de interacción con alguien, es decir, cuánto le interesa al usuario ver las publicaciones de una persona o creador específico.
Por su parte, también se hace referencia a las cinco interacciones más relevantes en 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 stories
Mosseri aclara que «las historias que ve un usuario son de personas que ha elegido seguir, así como anuncios» y al igual que pasa en feed, se toman en cuenta una variedad de señales para clasificarlas, con lo cual se puede predecir qué historias que resultan más relevantes para el usuario y cuáles se muestran más arriba.
- Visualización del historial, refiriéndose a la frecuencia con que se ven las historias de una misma cuenta.
- Historial de engagement, que analiza la frecuencia de interacción con las historias de una cuenta, enviando me gusta o mensajes directos.
- Cercanía, se establece la relación con el creador para determinar si se trata de amigos o familiares.
Clasificación del contenido en la sección «explorar»
Este espacio creado para descubrir cosas nuevas, se compone de recomendaciones de fotos y vídeos de cuentas que no se siguen. Para encontrar estos elementos, el algoritmo analiza la actividad anterior de cada usuario.
Las «señales» más importantes para que un contenido se recomiende son:
- Información sobre la publicación, se observa que tan popular es una publicación, tomando en cuenta a cuántas personas les gusta y qué tan rápido les ha gustado, han comentado, compartido o guardado. Esta señal toma mucha más relevancia en explorar que en historias o en el feed.
- Actividad en explorar, se refiere a las interacciones pasadas con otras publicaciones. Si se interactúa con un tipo específico de publicación, más contenido similar se mostrará.
- Historial de interacción con el creador de contenido, es decir, si la publicación es de una persona con la que se ha interactuado antes, es más probable que aparezca en explorar.
- Información sobre el creador, se analizan cuantas personas interactuaron con el mismo perfil para determinar si puede resultar atractivo para más internautas.
Clasificación del contenido en reels
Los reels comparten algo con explore: el contenido mostrado proviene de cuentas que no se siguen. Para conocer su relevancia, se toma en cuenta la probabilidad de que un usuario vea un reel completo, le guste y vaya a la página de audio.
Hay varias razones por la que un reel es considerado no apto para recomendarse, como baja resolución, marca de agua, que hayan sido silenciados, que tengan bordes o mucho texto, con contenido político o que ya haya sido publicado antes.
Las «señales» que se analizan son:
- La actividad del usuario, es decir, lo que le han gustado, guardado, compartido o comentado.
- Historial de interacción con el creador, que al igual que en explorar, si una publicación pertenece a una persona con la que se ha interactuado anteriormente, es más probable que aparezca.
- Información sobre el reel, que analiza el contenido del vídeo.
- Información sobre el creador, se estudia la cantidad de seguidores que tiene el creador y el nivel de compromiso para determinar si puede interesarle a más personas.
Qué hace el algoritmo de Instagram con el shadowbanning
Por otra parte, el ejecutivo abordó el tema del shadowbanning o bloqueo en la sombra, una práctica con la que se limita el alcance que tienen las publicaciones de ciertos usuarios, y asegura que si bien Instagram no participa en esta práctica, algunos contenidos sí pueden llegar a considerarse dañinos y ocultarse en la aplicación. Para otorgar más transparencia a los creadores se ha creado «Estado de la cuenta», una función para que cada creador pueda saber cuándo sus publicaciones se consideran «no apta para recomendaciones» y eliminar cualquier contenido que lo perjudique o apelar las decisiones de Instagram si cree que hay un error.
En este apartado, Mosseri también destaca que desde Instagram están trabajando en nuevas notificaciones que ayudan a los creadores a comprender «cuando el alcance de su reel puede verse limitado debido a una marca de agua». Esto con relación al esfuerzo que hace la compañía para que los creadores no reciclen publicaciones provenientes de TikTok.
