Instagram expands algorithm personalization to main feed

•這項名為「你的演算法」（Your Algorithm）的新功能於2025年12月率先在美國的Reels分頁推出，並計劃逐步擴展至主動態牆及探索頁面等更多功能區。
•使用者現在可以透過輸入特定關鍵字，明確告知系統希望看到「更多」或「更少」相關內容，以微調其演算法偏好，提供比競爭對手更精細的控制權。
•此舉是Instagram提升演算法透明度的一環，允許用戶查看由AI根據其近期活動生成的興趣摘要，從而更理解內容推薦的邏輯。
•Instagram的演算法並非單一系統，而是針對動態牆（Feed）、限時動態（Stories）、Reels和探索（Explore）等不同版位，採用多套獨立的AI排名系統，各自考量不同的用戶行為和內容訊號。
•主動態牆的演算法會綜合考量數千種「訊號」，包括用戶與內容的互動（如按讚、留言、分享、儲存、停留時間）、內容本身的資訊（如主題、格式、原創性、發布時間）以及用戶與發布者之間的關係。

📊 競品分析▸ Show

Feature	Instagram (你的演算法)	TikTok (管理主題)
透明度	顯示AI對使用者近期個人興趣的摘要。使用者可以從建議主題中選擇「更多」或「更少」，或手動輸入特定興趣。	列出一般興趣主題（例如「旅遊」、「時事」）。
控制精細度	使用者可以新增特定的、自定義的主題，進行更精細的控制。	使用者針對預先定義的廣泛類別調整滑桿。
操作方式	直接選擇對特定主題「更多」或「更少」。	透過滑桿調整偏好強度。

Instagram的演算法由「多種演算法、分類器與流程」組成，針對Feed、Stories、Reels和Explore等不同應用場景進行客製化。
演算法依賴數千種「訊號」來預測用戶的興趣，主要分為三大類：用戶行為（如按讚、留言、分享、儲存、停留時間、觀看時間、點擊個人檔案）、內容訊號（如主題、格式、音訊、畫質、發布時間、原創性）和帳號訊號（如過往互動、帳號信任度）。
系統會預測用戶對特定內容採取行動（如停留、互動、點擊個人檔案）的可能性，並據此排序內容。
Instagram的AI視覺辨識技術已臻成熟，能夠主動辨識圖像內容，不再僅依靠#Hashtag標籤進行內容分類。
針對Reels，演算法特別重視完播率（Completion Rate）和平均觀看時間（Average Watch Time），以評估內容的吸引力。
Meta於2023年7月公開了其演算法研究，並發布了22張系統卡，其中解釋了Instagram探索頁面推薦內容的三步驟：收集素材、善用訊號、對內容進行排序。
平台優先推薦原創內容，並移除或降低「內容農場帳號」（搬運工）的推薦資格，以鼓勵原創創作。

創作者將更專注於生產高品質、利基型內容以匹配用戶的精細偏好。

隨著用戶對演算法的控制權增加，他們將更傾向於篩選出符合特定興趣的內容，迫使創作者提供更精準且有價值的內容。

Instagram將持續提升演算法透明度以應對監管壓力並增強用戶信任。

此次功能推出正值社群媒體因其不透明的推薦系統面臨嚴格審查之際，預計Meta將繼續朝向更開放的演算法解釋邁進。

追蹤者與創作者之間的互動品質將變得更加關鍵，以確保內容在個人化動態牆中的曝光。

儘管演算法推薦非追蹤內容，但用戶與追蹤帳號的互動頻率和深度仍是影響Feed排序的重要信號，促使創作者更積極地與現有社群互動。

2010-10

Instagram應用程式正式上線。

2012-04

Facebook（現Meta Platforms）以10億美元收購Instagram。

2016

Instagram從時間軸排序轉向基於興趣的演算法，優先顯示用戶可能最感興趣的內容。

2023-07

Meta公開Facebook與Instagram的演算法研究，發布系統卡解釋其推薦機制。

2024-04

Instagram調整演算法，優先推薦原創內容及小型創作者，並對轉發內容增添標籤。

2025-12

Instagram在Reels上推出「你的演算法」功能，允許用戶查看並直接影響推薦內容，並計劃擴展至主動態牆。

Instagram 將演算法個人化功能擴展至主動態牆