为了更好地理解Instagram算法是如何影响Instagram内容的，需要理解machine learning（机器学习），算法依赖机器学习来展示该社交平台的内容。
机器学习是一种数据分析方法，可以自动构建分析模型。它是人工智能的一个分支，其系统可以从数据中学习、识别，并在最小的人工干预下对Instagram内容进行排名。
一、Instagram排名信号有哪些？
Instagram与Facebook类似，其重要的排名信号包括：
1.兴趣程度
蓝海亿观网了解到，考虑到用户过去曾表示感兴趣的内容，对所发布内容感兴趣的可能性。这包括内容的类型，比如视频和照片，以及一个主题的内容。
例如，如果一个用户喜欢评论展示咖啡的照片，那么其他同样展示咖啡的照片，更有可能在他们的feed中出现。Instagram的图像识别技术，帮助他们更好地理解视觉内容，比如知道一张照片里有一杯咖啡。
2.时间
即Instagram帖子创建的日期和时间，算法优先考虑最近发布的文章。
3.与发布账户的关系
用户与发布内容账户在以前的交互。这些交互包括“likes赞”、“views浏览”，以及用户是否在一篇文章中评论或标记（tagged）了一个朋友等等。
这些信号适用于Instagram广告和自然贴子。Instagram想向用户展示其感兴趣和相关的企业广告，为此，Instagram可能会使用该用户在Instagram和Facebook，以及在第三方网站和app上活动的信息。
二、额外的注意事项
兴趣、时间、与发布账户的关系，是Instagram用来决定在feed中显示哪些内容的三个主要信号，但还有三个额外的方面需要考虑，这可能会影响Instagram内容被看到的可能性。
1.用户登录Instagram的频率
因为Instagram会在用户每次登录时，重新排列他们feeds的优先级，所以用户使用该平台的频率，会影响他们将看到的内容。
2.每次Instagram会话持续多长时间
用户滚动feed的时间越长，就越有可能看到更多的帖子。
3.一个用户关注多少个账户
关注较少账户的用户，可能更有机会看到卖家的内容，因为他们的feeds中“竞争”较少。
蓝海亿观网获悉，Instagram刚推出时，feed是按时间倒序排列的。
这种简化的排序方式，让用户可以很容易地看到关注账户的最新帖子，但这种排序方式并不一定根据用户以前使用这个平台的情况，显示对他们最重要的帖子。随着2016年基于算法的Instagram feed引入，简便性被换成了相关性。
与Facebook类似，当用户在Instagram上打开或刷新feed时，Instagram希望用户“最关心的”照片和视频会出现在feed的顶部。下图是被调查用户在Instagram上追求的最大兴趣内容：
简单来说，Instagram社交算法是一个公式，或一组指令或规则，Instagram按照这些规则来完成一个过程。社交媒体算法，不仅决定了哪些特定的帖子被展示给该平台的哪个用户，还决定了某个特定渠道的帖子被展示的频率和时间。
在算法创建之前，常见的社交媒体分类机制是基于时间的，首先在用户的feed中显示最近的帖子。随着时间的推移，社交平台（包括Instagram）已经在很大程度上转向了基于相关性的feed模式，这种模式仍然会考虑最近发布的帖子，但会优先考虑个人用户最感兴趣的帖子。
企业可以利用这些来制定社交媒体策略，以满足Instagram平台本身的目标，这样他们自己的可见度和广告目标就可以间接实现。
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