Instagram non usa un unico algoritmo e non decide cosa mostrare guardando soltanto quanti like o commenti raccoglie un contenuto. Adam Mosseri ha dedicato una serie di tre video al ranking, partendo dalle ragioni per cui esiste e arrivando ai criteri che Instagram prova a valorizzare oltre alle interazioni.
Feed, Stories, Reels ed Explore vengono ordinati in modo diverso; l’attività passata dell’utente serve a prevedere cosa potrebbe interessargli; la recency continua ad avere un peso importante. Instagram dichiara però di intervenire sul sistema anche per favorire contenuti originali, più recenti e capaci di ottenere risultati migliori del previsto, anche quando arrivano da creator piccoli.
Perché Instagram non vuole un feed semplicemente cronologico
Mosseri parte da una domanda precedente a qualsiasi discussione: perché ordinare i contenuti? Secondo il responsabile di Instagram, lasciare il feed senza ranking finirebbe per favorire soprattutto gli account che pubblicano più spesso. Brand, aziende e publisher potrebbero occupare una porzione maggiore dello spazio disponibile rispetto ad amici e creator semplicemente grazie alla quantità di contenuti prodotti. Mosseri sostiene inoltre che, senza ranking, le persone vedrebbero meno contenuti complessivamente. Per la piattaforma questo significherebbe meno utilizzo e, secondo la sua ricostruzione, anche una diminuzione della reach media disponibile per i creator. È la giustificazione di Instagram per il ranking. Chiarisce però l’obiettivo dichiarato: scegliere, tra molti contenuti disponibili, quelli con maggiori probabilità di interessare a una determinata persona.
Non esiste “l’algoritmo di Instagram”
Parlare di un unico algoritmo è una semplificazione. Instagram utilizza sistemi differenti per Feed, Stories, Reels ed Explore. A questa divisione se ne aggiunge un'altra: da una parte bisogna ordinare i contenuti pubblicati dagli account che una persona segue, dall'altra scegliere quelli provenienti da account che non segue. È qui che entrano in gioco le raccomandazioni. Instagram osserva ciò che una persona ha fatto in passato e prova a prevedere la probabilità che compia determinate azioni davanti a un nuovo contenuto: mettere like, commentare, inviarlo a qualcuno, guardare un video oppure arrivare fino alla fine. Queste previsioni contribuiscono a stabilire quali post risultano più rilevanti per quella persona e in quale ordine mostrarli.
Il ranking non guarda soltanto all’engagement
Le interazioni rimangono centrali perché aiutano Instagram a stimare l’interesse di una persona, ma il sistema non viene lasciato soltanto alla previsione dell’engagement.
Mosseri individua quattro principi che Instagram cerca di valorizzare: originalità, recency, capacità di un contenuto di emergere oltre le aspettative e dimensione dei modelli AI utilizzati per il ranking. L’originalità riguarda la volontà di favorire maggiormente chi realizza un contenuto rispetto agli account che si limitano a ripubblicarlo. Per riuscirci, Instagram cerca di riconoscere la provenienza effettiva del post utilizzando diversi segnali, tra cui lo storico dell’account. Da tempo Meta sta modificando il sistema delle raccomandazioni per ridurre il vantaggio dei repost e dare maggiore spazio ai contenuti riconducibili al loro autore originale. La recency riguarda invece la velocità con cui Instagram riesce a reagire a ciò che viene pubblicato. In passato un contenuto poteva emergere diversi giorni dopo l’evento a cui faceva riferimento. La piattaforma ha quindi lavorato per accorciare i tempi con cui un post viene analizzato e può entrare nel circuito delle raccomandazioni, soprattutto presso persone che non seguono ancora quell’account.
Come un piccolo creator può finire davanti ai non follower
Il terzo principio viene definito da Mosseri “breaking content”, ma non ha a che fare con le breaking news. L’obiettivo è evitare che la distribuzione dipenda soltanto dalle dimensioni già raggiunte da un account. Un contenuto di un profilo pubblico può essere proposto anche a persone che non seguono il creator, così da verificarne la risposta al di fuori della community già acquisita. Se il contenuto ottiene risultati superiori a quelli inizialmente attesi dal sistema, Instagram può estenderne progressivamente la distribuzione. La stessa logica può ripetersi, portando il post davanti a pubblici sempre più ampi.
È un meccanismo che Meta aveva già illustrato parlando delle modifiche introdotte per migliorare la visibilità dei creator più piccoli: la distribuzione può partire da un pubblico ristretto e allargarsi quando il contenuto dimostra di funzionare. Secondo Mosseri, attraverso questo processo anche un creator piccolo può arrivare a raggiungere centinaia di migliaia o milioni di persone. Questo non significa che Instagram garantisca una fase iniziale uguale per tutti o che esista una soglia precisa oltre la quale un contenuto viene automaticamente ampliato. Non vengono indicati né il numero di persone coinvolte nel primo test né i valori necessari per passare allo stadio successivo. La dimensione iniziale dell’account, quindi, non impedisce al sistema di provare un contenuto fuori dalla sua base di follower.
Modelli AI più grandi, ma senza dettagli sui pesi
L’ultimo principio citato riguarda la dimensione dei modelli.
Instagram ha aumentato progressivamente la capacità dei sistemi AI impiegati nel ranking, con l’obiettivo di renderli più efficaci nel capire quali contenuti mostrare e a chi.
Mosseri non descrive l’architettura dei modelli, non spiega quali segnali abbiano acquisito più peso e non collega l’aumento della loro dimensione a comportamenti specifici che un creator dovrebbe adottare. È quindi un’informazione utile per capire l’evoluzione tecnica del sistema, ma non una base per costruire nuove “regole dell’algoritmo”.
Instagram permette anche agli utenti di correggere il ranking
Se il ranking prova a indovinare gli interessi di una persona partendo dal suo comportamento, quelle previsioni possono essere sbagliate. Mosseri indica tre strumenti per intervenire. Con Preferiti, un utente può dare maggiore priorità nel Feed agli account che vuole seguire più da vicino. Con Non mi interessa, può invece segnalare che un determinato contenuto non corrisponde ai suoi interessi, influenzando le raccomandazioni successive.
Il terzo strumento è Your Algorithm, che rende visibili alcuni degli argomenti associati all’utente e permette di modificarli, indicando cosa si vorrebbe vedere di più o di meno. La funzione, però, non è ancora disponibile in Italia.
Cosa cambia davvero per chi crea contenuti
Instagram prova a prevedere cosa interesserà a una persona osservando il suo comportamento, ma tiene conto anche di altri criteri: originalità, recency e possibilità di far emergere contenuti che ottengono risultati migliori del previsto. Per un creator significa che l’engagement continua a contare, ma non spiega da solo il funzionamento del ranking. Un contenuto può essere testato presso nuovi pubblici e l’originalità può incidere sulla sua presenza nelle raccomandazioni. Restano sconosciuti i pesi, le soglie e gran parte dei passaggi tecnici che trasformano questi principi in reach effettiva.
Instagram sta quindi spiegando meglio quali risultati vuole ottenere con il ranking. Non sta pubblicando la formula con cui decide chi vedrà ogni singolo post.
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