【I-028】発見欄ロジックについて徹底解説
この章では外部に露出する上で必要な【発見欄露出】について解説していきます。
先に結論から言うと発見欄に露出させる上で必要な要素は以下の2ステップです!
①アカウントテーマに沿って一貫して毎日発信
②コンテンツのスコアを上げる
この二つの条件を満たせば、自分の発信テーマに興味関心のある人の発見欄に露出することができます。
▼Instagram Japan2021より
テーマに沿って一貫して毎日発信
伸びにくい人は「一貫して」という部分ができていません。
その結果、別ジャンルにも手を出してアカウントテーマがブレるという状況になっています。
例えば、30投稿してるうち20個が副業系のコンテンツだとすれば、そのアカウントの副業要素は66%です。
・データが多い→(毎日投稿)
・更新頻度が高い→(データの更新頻度が高い)
・要素が尖っている→(同じジャンルのコンテンツ)
上記のアカウントほどAIは評価しやすい傾向にあるので、テーマに沿って発信し続けることが大切になります!
肌感1000人未満までは80%、1000人超えてきてから横展開していくので50%〜といった感じで要素を分散させていくのがいいでしょう!
出すコンテンツの特徴は、具体企画(1点深掘り)の方がフォロー率が高いと思います。
全く無名の人の抽象企画(まとめ系)はそもそも興味を持たれないし、抽象企画が生きてくるのは1000人超えてきてからです。
アカウント初期フェーズのときに発見欄に載りにくいのは、データが溜まっていないからです。
初めの10〜20投稿くらいはデータを貯めるという視点で投稿するのがいいと思います!
そのため最初は伸びなくて全く問題ありません。
そう言うものなので!裏で要素が蓄積されてるので安心して投稿ください!
ただ何度も言うように、沢山のジャンルを発信すると、AIはあなたのアカウントをそのテーマとして分類できなくなるので、発見欄には載りにくくなります。
コンテンツのスコアをあげる
公式の情報によればアルゴリズムは「実益性の高いアクション」ほど高く評価しています。
《実益性のあるアクションとは…?》
★滞在時間が長い+いいね
★滞在時間が長い+保存
★滞在時間が長い+シェア
★滞在時間が長い+コメント など
そのコンテンツに対して興味があるかどうかを、滞在時間や保存してるかで計測しています。
こういう観点からも文字入れ運用はアルゴリズムを攻略する上で、優れたコンテンツなのです。
まとめると発見欄に表示させるには、「アカウントのテーマを一貫して発信する」+「コンテンツのスコアを上げる」ことが条件なのです。
公式情報について
※この内容はFacebook公式が発表してるアルゴリズムの説明欄を翻訳した内容になります。
→Facebook公式アルゴリズム説明ページはこちら
▶︎自分の発見欄に表示されるコンテンツ
Instagramは「埋め込み」という方法でコンテンツ単位ではなく、アカウント単位でアカウント同士の類似性を特定しています。
公式ではプログラム言語について言及していますが、私の解釈としては、あるユーザーが連続して同じアカウントに対して「いいね」「保存」などのアクションを起こすと、そのアカウントと関連性の高いアカウントを提案しようとする働きかけをAIはします。
これが皆さんがいつもみてる発見欄が自分の興味関心のあるコンテンツ、過去に閲覧、いいね、保存したアクションに合わせて提案してきてるロジックになります。
▶︎レコメンドを果たしている上流モデルについて
ここではインスタには数億以上アカウントがあるのに、どうやって発見欄に表示する25コンテンツの候補ユーザーを生成してるのかについてお話しします。
1.ソーシングステージ(候補アカウント生成)
①ユーザーが過去にアクション(いいねや保存)したアカウント
(公式ではこのアカウントをシードアカウントと言う)を洗い出します。
②「埋め込み」を用いてシードアカウントの類似ユーザーを探します。
③選出された類似ユーザーの投稿やアクションしたコンテンツを数千個抽出する。
④そのうち500コンテンツを次のランキングステージに渡します。
2.ランキングステージ(スコア精査)
ソーシングステージで抽出した500コンテンツの候補の中から妥当性と情報効率を高めるべく3つのフェーズを通ります。
①ファーストパス
→500候補のうち150の品質の高いコンテンツに絞る
②セカンドパス
→より関連性が高く、より品質の高い50個に絞る
③ファイナルパス
→より関連性が高く、品質が高く、過去にエンゲージした記録から、発見欄トップを選抜
※ここでいう品質が高いというのはアカウントのレベルに対していいねや保存やコメントが多いという意味。
②と③は似たように思えますが、③のファイナルパスでは特殊プログラムが内蔵されています。
ここがとても複雑でややこしいです。
簡単にいうと、投稿に対する、いいねや保存などのプラスなアクションをするか、”興味なし” みたいなマイナスなアクションをするかといった、個々のアクションを予測しています。
また別プログラム(MLP)によってユーザーの異なるアクションから共通のシグナルを見出すことができるのです。
《例》投稿20秒以上閲覧されてからいいねされているなど。
コンテンツの関係性を判断する上で、異なるシグナルを捉えるために「Value Model」と呼ばれる計算式を採用しています。
例えば、発見欄において保存はいいねよりも重要度が高いと考え、保存アクションを重要視しています。
一方で、新しい発見をする場として発見タブが機能するためには「顕在化してる興味」と「新しい発見」のバランスをとる必要があります。
その中で、Value Modelには、同じシードアカウントによる投稿にマイナスポイントを付与するルールを追加しています。
それは同じアカウントからの投稿ばかり表示され内容にするということ。
発見欄に同じユーザーのコンテンツが2個以上でないのはこういう仕組みなんです。
ユーザーが同じアカウントからの投稿を見るほど、そのアカウントに対するペナルティーが大きくなる仕組みです。
以上のようにさまざまな角度からアカウントやコンテンツを評価してるアルゴリズムを攻略するのは難しいですが、冒頭でお話しした、「テーマを一貫して発信する」「コンテンツのスコアを上げる」ことをしていけばアルゴリズムについて知らなくても伸ばすことが可能です!