Instagram Algoritması Nasıl Çalışıyor?

Yazı İçeriği

Şu an en çok kullanıcıya sahip 4. sosyal medya platformu olan Instagram’ın algoritması/algoritmaları hakkında birçoğumuzun aklında cevabını merak ettiği bir soru vardı. “Instagram Algoritması Nasıl Çalışıyor?” 2021 Haziran ayında Adam Mosseri’nin (CEO of Instagram) yayınladığı bir reel videosu ile bu algoritmanın mantığı ile alakalı sorularımıza da cevap bulmuş olduk. Ana sayfanın veya story’lerin sıralarının kronolojik olması yerine farklı algoritmalar kullanılmasının sebebini Massori şu şekilde açıkladı;

2016 yılında datalara bakıldığında Instagram’daki içeriğin %70 veya daha fazlasının görüntülenemediğini fark ettiler. Ayrıca yakın arkadaşlarının postlarının da neredeyse yarısı ana sayfa sıralamasından dolayı gözden kaçırılıyordu. Bu sebeplerden ötürü “ranking” yani sıralama kullanmaya başladılar. Kullanıcıların uygulama içerisindeki davranışlarını veri haline getirerek, görme ihtimalleri olan içeriklere olan “ilgi düzeylerini” belirlemeye çalıştılar. Böylelikle kullanıcılara ilgilenme ihtimalleri daha yüksek olan gönderileri göstererek uygulamada geçirdikleri zamanın da artmasını hedeflediler. Bu algoritmaları dahil etmelerinin bir önemli sebebi de insanlarda oluşan “zaman kaybı” hissinin giderilebilmesi. Çünkü kullanıcılar yakın arkadaşlarını, sevdikleri insanları daha çok görerek ve ilgi duydukları içeriklere daha kolay erişerek zamanlarını daha “efektif” kullanmış oluyorlar.

Ana Sayfa ve Hikayelerin Sıralanması

Gönderilerin sıralamasını yapabilmek için ilk adımda henüz görmediğiniz storylere ve onlara olan ilginize bakılıyor.. Bu ilgi düzeyini anlayabilmek için ise kullanıcıyla, storylerin gönderen kişilerle ve kullanıcının geçmişte beğendiği postlarla alakalı verilere bakılıyor. Bu veriler yardımıyla kullanıcının bu gönderilere olan ilgisini gösteren bir “skor” elde edilmiş oluyor.

Bu skoru hesaplarken ilk olarak bu gönderinin video veya fotoğraf olup olmadığı, içeriğinin ne olduğu gibi sorular ortaya çıkıyor. İkinci olarak ise bu içeriği paylaşan kullanıcı hakkındaki bilgiler ele alınıyor. Örneğin, postu gönderen kişi arkadaşınız mı, ne sıklıkta gönderi paylaşıyor vb. Üçüncü olarak da kullanıcı hakkındaki bilgiler yani kullanıcının uygulamayı kullanırken sergilediği davranışlar dikkate alınıyor. Örneğin, beğenileriniz ağırlıklı olarak videolara mı yoksa fotoğraflara mı gibi veriler kullanılıyor. Bu skor hesaplanırken kullanılan son etmen ise kullanıcı ve postu gönderen kişi arasında gerçekleşmiş olan etkileşim. Örneğin, gönderi sahibinin fotoğraflarına sıklıkla yorum yapıyor musunuz, attığı gönderileri beğeniyor musunuz? 

Bu veriler göz önünde bulundurularak kullanıcının uygulamadaki deneyimini artırmayı ve kullanıcıların önemsedikleri insanları ana sayfalarında öne çıkarmayı sağlamış oluyorlar. İnsan psikolojisi karmaşık ve tam olarak bilinmediği için de genelde bu hesaplamalarda yakınsamalar kullanılıyor. Bu verileri kullanarak kullanıcının hareketlerini tahmin etmeye çalışılıyor.

Bu tahminleri yapmaktaki en önemli 5 kriter:

  1. Gönderi içerisinde harcanan zaman
  2. Kullanıcının gönderiyi beğenme ihtimali
  3. Yorum yapma ihtimali
  4. Kaydetme ihtimali
  5. Profile tıklama ihtimali

Keşfet’in Sıralanması

Instagram “keşfet”, takip ettiğimiz kişilerden bağımsız çalışan ve daha çok ilgilendiğimiz şeylerle alakalı bir kısım.  Yine bu ilgilenilen konuları ve gönderileri bulabilmek için Instagram “collaborative filtering” denilen bir filtreleme yöntemi uyguluyor. Bu yöntemde kullanıcının geçmişte beğenmiş olduğu gönderiler inceleniyor. Aynı gönderiyi beğenmiş diğer kullanıcıların datalarını yardımıyla kullanıcıya beğenebileceği benzer içerikler keşfet kısmında sunuluyor.

Keşfet kısmındaki önerilecek gönderileri seçerken dikkat edilen 4 kriter,

  1. Gönderi hakkındaki veriler (beğeni, yorum, konu, vb)
  2. Gönderinin sahibi olan hesapla geçmişte bulunduğunuz etkileşim
  3. Kullanıcının kendi aktivitesi (çok fazla yemek tarifi videosu izlemek vb)
  4. Gönderi sahibinin gönderi sıklığı 

Bu bilgilerden yola çıkarak gönderinin sahip olacağı beğeni, kaydedilme sayısı ve paylaşım sayısı tahmin ediliyor. Böylelikle kullanıcının o gönderiye olabilecek ilgisine dair bir fikir elde edilmiş oluyor ve keşfet buna göre düzenleniyor.

Reels’in Sıralanması

Yine keşfet kısmında olduğu gibi Reels’te de karşınıza çıkan gönderiler, takip ettiğiniz hesaplardan ziyade sizin ilginiz olan konularak göre karşınıza çıkarılıyor.

Reels’te kullanıcının karşısına çıkarılacak videonun sıralanması için dikkate alınan sinyal,

  1. Kullanıcı aktivitesi (ne tarz videolar izliyorsunuz, beğeniyorsunuz)
  2. Kullanıcı ve gönderi sahibi arasındaki etkileşim (daha önce videosunu izleyip izlemediği, önceki gönderileri ile etkileşimi)
  3. Reels ile alakalı detaylar (ne zaman paylaşıldı, kaç dakikalık bir video, vb)
  4. Reel’i paylaşan kişiye ait veriler

Kullanıcıların yorum yapma, gönderiyi kaydetmeye, beğenme ve gönderide vakit geçirme süreleri göz önünde bulundurularak uygulamada karşısına çıkacak olan içerikler de değişiyor. Adam Mosseri algoritmaların %100 efektif olmadığını ve ara sıra hatalarla karşılaşabileceğimizi belirtmiş olsa da, bu ranking sistemi ile kullanıcıların ilgilerini çeken gönderiler öne çıkarılmış oluyor. Ve bu sayede de kullanıcıların uygulamada daha çok vakit geçirmesi hedeflenmiş oluyor. Verilere bakıldığında , Reels’in getirilmesi ve Keşfet’in algoritma ile desteklenmesi sonucunda Adam Mosseri’nin de hedeflediği ortalama kullanım süresinin artmış olduğunu rahatlıkla görebiliyoruz. Algoritmaların kullanılması Reels ve Keşfet’te çok iyi uygulanıyor olsa da hikaye ve gönderilerdeki ilgi düzeyi sıralaması tam oluşturulamadığından önemli gözümüzden kaçmasına sebebiyet verebiliyor. Bu da bazı kullanıcıların negatif yorumlarına ve eleştirilerine yol açıyor.

 

 

Email Bültenimize Abone Olun!

En Yeni Güncellemeleri ve Sektörden Haberleri İlk Sİz Öğrenin!

Daha Fazla Yazı

Dijital Pazarlama Terimleri

Conversion (Dönüşüm) Nedir?

Web sitesi ya da mobil uygulama gibi sahip olunan dijital mecrada hedeflenen aksiyona Conversion (Dönüşüm) denir. Farklı iş modeline sahip dijital mecraların farklı dönüşüm hedefleri

Devamını Oku »