Instagram modifica l’algoritmo: quali saranno i post privilegiati sul feed

Instagram sta testando una nuova modifica al feed dell’applicazione: l’algoritmo privilegerà un nuovo tipo di post

(Instagram)

L’algoritmo di Instagram non si ferma mai: se molti lamentano ancora il passaggio dai post in ordine cronologico ad uno apparentemente casuale (recentemente svelato dal CEO Adam Mosseri) e l’inserimento dei post suggeriti anche di utenti e brand sconosciuti, la compagnia ha deciso di spingersi ancora oltre implementando una nuova modalità di selezione dei post che appariranno per primi sul feed dell’applicazione.

La priorità andrà ai post scelti dall’algoritmo: prima ancora di quelli dei propri amici, gli utenti di Instagram vedranno i post suggeriti sulla base dei dati sugli interessi rilevati. I contenuti saranno alternati in modo da consentire la visualizzazione di entrambi i tipi di post, ma sarà più probabile trovare i post di utenti che non si seguono in cima al proprio feed. Gli utenti avranno la possibilità di silenziare i post suggeriti per trenta giorni e limitare la bacheca ai contenuti condivisi solo dagli utenti seguiti.

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Priorità all’algoritmo: il feed di Instagram per la scoperta di contenuti

Il test sarà limitato, per il momento, ad un numero ristretto di utenti per la verifica del feedback iniziale. Nel caso in cui la modifica sia accolta positivamente, potrebbe essere implementata sull’intera piattaforma e trasformare Instagram per puntare alla scoperta di nuovi contenuti. I content creator su Instagram contano soprattutto su hashtag e Reels per raggiungere un pubblico sempre più ampio e farsi conoscere dall’userbase, ed il nuovo ordine dei post contribuirebbe con una spinta significativa alle visualizzazioni.

La reazione dell’userbase è tutta da vedere. Gli utenti che fanno uso di Instagram solo per mantenersi in contatto con amici ed utenti selezionati e brand per cui hanno già interesse potrebbero trovare ancora più fastidiosi i post suggeriti, e silenziare permanentemente le categorie di contenuti che, per quanto personalizzati, non corrispondono al loro uso della piattaforma.

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