So funktioniert der Instagram Newsfeed Algorithmus

So funktioniert der Instagram Newsfeed Algorithmus


Im Sommer letzten Jahres war die Empörung bei den Instagram Nutzern groß: Instagram hatte angekündigt, statt der chronologischen Sortierung den Feed in Zukunft nach Relevanz zu sortieren. „The Worst Thing that Happened to Me“ titelte Techcrunch noch im Juli, und fühlte sich mit dieser Meinung bei weitem nicht alleine.

Inzwischen haben alle Nutzer den Instagram Feed Algorithmus und die Stimmung hat sich wieder deutlich entspannt. Nicht zuletzt, weil das Netzwerk mit dem neuen System die Nutzer glücklich machen konnte.

Wie das genau funktioniert hat, erklärte Thomas Dimson vor zwei Wochen bei der „Mashine Learning @ Scale“ Konferenz in New York und gab dabei auch einen tieferen Einblick in die Mechaniken hinter dem Instagram Feed. Das 35 Minuten-Video seiner Präsentation haben wir euch hier eingebunden:

Falls ihr keine 35 Minuten für das komplette Video Zeit habt, keine Sorge. Wir haben die wichtigsten Punkte für euch zusammengefasst:

Das Problem

Vor dem Instagram Feed Algorithmus war es so, dass ein durchschnittlicher IG Nutzer bis zu 70% der Updates seiner Freunde nicht zu Gesicht bekommen hat, einfach weil die Zahl der Posts zu groß war. Wer vielen Accounts folgte, hatte zum Beispiel morgens (nach 8-10 Stunden Schlaf) kaum die Möglichkeit alles zu konsumieren, was die „Freunde“ rund um den Globus an Inhalten produziert hatten.

Instagram sah an der Stelle zwei Lösungen:

  1. Die Nutzer dazu zwingen, weniger Inhalte zu produzieren, oder weniger anderen Accounts zu folgen
  2. Dem Nutzer die relevantesten Inhalte zuerst anzuzeigen

Natürlich hat man sich für Weg Nummer 2 entschieden.

Die Lösung

Nun ist es für ein Netzwerk wie Instagram natürlich nicht ganz einfach herauszufinden, wie sich Relevanz für den einzelnen Nutzer definiert. Auch wenn es bei Facebook schon lange so einen Algorithmus gibt, bei Instagram gab es zu möglichen Relevanzfaktoren zu Beginn einige Annahmen:

  • Menschen deren Inhalte ich like
  • Menschen denen ich eine Direct Message sende
  • Menschen nach denen ich suche
  • Menschen die ich auch im „Real Life“ kenne

Anstatt nun aber einen Algorithmus „von Hand“ zu programmieren, und aus Sicht eines voreingenommenen Programmierers Gewichtungen festzulegen hat man dies einem selbstlernenden System überlassen. Für dieses System war die Prämisse: Je mehr Interaktionen die neue Sortierung hervorruft, desto glücklicher ist der Nutzer.

Der Vorteil bei einem solchen selbstlernenden System ist, dass sehr viele Variationen des Algorithmus in sehr kurzer Zeit durchgespielt werden können und das System selbst in der Lage ist sich auf ein Idealergebnis zu optimieren. So steht am Ende des Prozesses eine Gewichtung der definierten Inhalte, die zu einer größtmögliche Anzahl an Interaktionen führen.

Welche Faktoren nun genau im aktuellen Algorithmus berücksichtigt werden kann nicht gesagt werden. Es ist aber davon auszugehen, dass es deutlich mehr als die oben genannten vier Stück sind. Dimson deutet in seinem Vortrag auch an, dass Echtzeitdaten in den Algorithmus einfließen. Wenn also ein Bild in relativ kurzer Zeit sehr viele Interaktionen erhält, dürfte der Algorithmus dies erkennen und auch berücksichtigen. Zudem ist Instagram in der Lage mit diesem selbstlernenden System in relativ kurzer Zeit neue Faktoren mit aufzunehmen und diese entsprechend möglichst hoher Interaktionsrate erneut zu gewichten.

Was an dieser Stelle auch noch erwähnt werden muss: Der Algorithmus dient ausschließlich einer neuen Sortierung der Beiträge. Es wird also im Moment – anders als beim Facebook Newsfeed Algorithmus – kein Inhalt komplett vom Feed ausgeschlossen.

Glücklicher Betrachter = Glücklicher Ersteller

Ein interessanter Aspekt des IG Algorithmus ist zudem, dass er darauf bedacht ist, sowohl den Betrachter des Feeds als auch den Ersteller der Inhalte glücklich zu machen. Beides steht in einer direkten Wechselwirkung, denn wenn Nutzer mehr „relevante“ Inhalte sehen, gibt es mehr Interaktionen in Form von Kommentaren und Likes. Diese Interaktionen wiederum machen den Ersteller glücklicher, welcher dadurch motivierter ist weitere Inhalte zu produzieren.

Ergebnisse

Die Ergebnisse dieses Mashine Learning Ansatzes waren für Instagram phänomenal. In allen gemessenen Bereichen konnte das Netzwerk mit der Einführung des Algorithmus massive Steigerungen realisieren:

Dabei ist auch für Instagram eines klar: Mehr Interaktionen auf der Plattform sind schön und gut, was aber wirklich für das Unternehmen zählt, ist die Zahl der monatlich aktiven Nutzer. Und auch hier konnte der neue Ansatz Erfolge feiern. Das Netzwerk konnte seine Nutzerzahlen in 2016 von 400 auf 600 Millionen steigern.

Handlungsempfehlung

Da Instagram derzeit die Interaktionen mit einem Beitrag als Stellvertreter für die Happiness des Nutzers sieht, gilt es Inhalte zu produzieren, mit denen Nutzer gerne interagieren. Ihr solltet euch mit euren IG Beiträgen also einiges an Mühe geben, um im Feed eurer Follower weiter oben zu erscheinen. Das sollte allerdings nicht wirklich etwas neues für euch sein, oder?

Wie bereits erwähnt, gibt Instagram keine Infos über die aktuellen Rankingfaktoren, nicht einmal über deren Anzahl. Es ist aber davon auszugehen, das hier einige duzend Faktoren eine Rolle spielen.

Was ihr nicht probieren braucht, ist das System auszutricksen. Ein „Like dieses Bild um ein iPhone zu gewinnen“ wird der Algorithmus sicher erkennen und entsprechend mit negativem Rating „abstrafen“. Hier sind sehr viele parallelen zum Facebook Newsfeed Algorithmus zu erkennen und zu erwarten. 

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Veröffentlichung 16. Februar 2017

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