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인스타그램의 알고리즘은 어떻게 작동하는가

테크크런치에 인스타그램의 알고리즘 기사가 올라와서 중요 내용만 번역&정리. 인스타그램을 거의 하지 않는 나로선 무슨 의미인가 싶기도 하지만, 알고리즘은 개인화와 추천에서 중요한 역할을 하므로 내용을 알아두면 좋겠다.

2016년 7월, 역순으로 나타나던 피드 방식을 버리기 전까지 인스타그램의 사용자 게시물의 70%와 친구들의 게시물 50%가 누락되었다. 피드 순서 변경에 대한 반발에도 불구하고, 인스타그램은 관련성 정렬(relevancy sorting)을 통해 8억 명의 사용자가 친구 게시물의 90%를 볼 수 있고 더 많은 시간을 앱에서 보내도록 만들었다.

최근 인스타그램은 샌프란시스코의 사무실에서 피드 랭킹 알고리즘을 공개하기 위한 자리를 마련했다.

Instagram product lead Julian Gutman explains the algorithm

 

인스타그램의 피드 랭킹 기준 

인스타그램은 사용자의 과거 행동을 기반으로 머신러닝을 통해 모든 사람에게 고유한 피드를 생성한다. 다른 사용자와  특정 계정을 팔로우해도 해당 계정과 상호작용하는 방식에 따라 맞춤형 피드가 제공된다.

 

인스타그램 피드에서 볼 수 있는 세 가지 주요 요소

관심사(Interest): 비슷한 콘텐츠에 대한 과거 행동과 게시물의 실제 내용을 분석할 수 있는 머신 비전을 통해 사용자가 중요한 순위가 높은 게시물에 얼마나 관심을 보이는지 예측.

새로움(Recency): 최근 포스팅이 얼마나 공유되었는지, 지난 과거 포스팅보다 우선순위를 갖고 포스팅되었는지.

관계(Relationship): 포스팅을 공유한 사람과 얼마나 가깝게 지내고 있는지, 과거에 많은 의견을 나눈 사람들과 관계가 어느 정도인지 (예:포스팅에 댓글을 달거나 사진에 함께 태그를 추가한 사람들)

이러한 주요 요소 외에도 랭킹에 영향을 미치는 세 가지 추가 요소는 다음과 같다.

빈도(Frequency): 인스타그램을 얼마나 자주 열어보는지에 따라 가장 좋은 포스팅을 보여주려고 함.

팔로잉(Following): 많은 사람을 팔로우한다면, 인스타그램은 특정 사용자가 아닌 더 많은 사용자를 보게 만듬.

사용량(Usage): 사용자가 인스타그램에서 머문 시간에 따라 짧은 세션 동안 가장 좋은 포스팅을 보게 될지, 아니면 전체 검색 시간이 길다면 세부적으로 더 깊게 파고 들어갈지를 결정함.

 

인스타그램 호기심 해결

인스타그램 팀은 피드가 작동하는 방식에 대한 일반적인 질문과 음모론에 대해 답했다.

-인스타그램은 복잡해질까 봐 예전의 역순 피드 방식을 고려하고 있지 않다. 사용자의 의견을 계속해서 듣고 있음.

-인스타그램은 피드의 게시물을 숨기지 않으며, 계속 스크롤링을 하면 팔로잉하는 모든 사람의 모든 게시물을 볼 수 있음.

-피드 랭킹은 보편적으로 사진과 동영상 형식을 선호하지 않지만, 사용자의 피드는 사용자가 이용하는 콘텐츠의 종류에 따라 조정되기에 계속 동영상을 시청하면 보이는 동영상의 수가 줄어들 수 있음. 인스타그램의 피드는 스토리(Stories), 라이브(Live), 다른 특별 기능을 사용하는 사용자를 선호하지 않음.

-인스타그램 너무 자주 포스팅을 하거나 특별한 행동을 한다고 해서 사용자에 대해 다운랭크(downrank)를 하지 않지만, 별도의 포스팅을 신속하게 올리면 다른 사용자의 콘텐츠와 교환될 수 있음.

-인스타그램은 개인 계정이나 비즈니스 계정에 추가 피드를 제공하지 않으므로, 계정 전환은 도달 측면에서 도움이 되지 않음.

-새도우배닝(Shadowbanning: 일종의 포스팅 가리기)은 사실이 아니며, 많은 해시태그를 달거나 다른 특정 행동을 취한다고 해서 사용자의 콘텐츠를 가리거나 하지 않음.

더 많은 사용자와 기업이 인스타그램에 가입해 더 많은 포스팅을 올려도 사용자당 피드 검색 시간이 안정적으로 유지되면 평균 게시물 조회 수는 줄어들게 된다. 사용자는 인스타그램이 광고를 구매하도록 강요한다고 불평하게 되겠지만, 이는 대중적인 알고리즘의 자연스럽고 필연적인 결과라고 할 수 있다. 인스타그램은 과도한 콘텐츠 제작을 스토리로 옮겨가도록 유도하고 피드 작동 방식에 대한 교육을 통해 사용자가 불만을 덜 느낄 수 있도록 해야 한다.

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