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User Engagement Graph: Wie Instagram empfohlene Beiträge für den Feed auswählt?

Empfohlene Beiträge auf Instagram sind ein Reizthema. Auf der einen Seite fühlen sich Nutzer*innen von zu vielen empfohlenen Beiträgen gestört, auf der anderen Seite entdecken Nutzer*innen über die Empfehlungen neue Inhalte und Accounts.

Aber nach welchen Kriterien werden empfohlene Beiträge auf Instagram ausgewählt? Im Entwickler-Blog von Meta wurden nun die Kriterien veröffentlicht. Grundsätzlich unterscheidet Instagram dabei zwischen zwei Ansätzen.

Empfohlene Beiträge von abonnierten Accounts

Der erste Ansatz bezieht sich auf die sogenannten Connected Accounts. Also Freunden, Creator*innen, Unternehmen und allen anderen Accounts denen man auf Instagram folgt. Im Kern sind dies weniger Content-Empfehlungen, sondern eher Inhalte, welche durch den Instagram Algorithmus an den jeweiligen Positionen im Feed ausgespielt werden.

Faktoren-Instagram-Empfohlene-Beiträge

Die abonnierten Accounts bilden dabei die Basis. Im zweiten Schritt werden die Posts anhand der eigenen Interaktionen und dem Inhalt an sich gewichtet und anschließend ausgespielt.

Instagram spricht hier von dem User Engagement Graph. Der User Engagement Graph beinhaltet Interaktionen wie Likes, Saves, oder auch geteilte Posts in Stories oder als Instagram Direktnachricht.

Instagram-User-Engagement-Graph-Empfohlene-Beiträge

Wesentlich interessanter sind empfohlene Beiträge von Accounts, denen Nutzer*innen nicht folgen. Hierüber gab es viele Diskussionen, es ist aber der Ansatz, den Instagram und auch Facebook immer intensiver verfolgen, um eine Alternative für den Für-Dich-Feed von TikTok zu entwickeln. Der Kern der Empfehlungen liegt darin, ähnliche Inhalte zu ermitteln und diese den Nutzer*innen anschließend auszuspielen.

Empfohlene Instagram Beiträge von Accounts, denen Nutzer*innen nicht folgen

Der User Engagement Graph funktioniert für Beiträge von abonnierten Accounts, aber auch für alle anderen Accounts. Schaut man sich beispielsweise ein Reel an, folgt dem Account nicht und speichert das Reel, dann ist dies ein starkes Signal für Instagram und wird zukünftige Content-Empfehlungen beeinflussen.

Je öfter und intensiver man mit Inhalten reagiert, umso “besser” werden die Empfehlungen. Die eigene Aktivität bestimmt somit auch hier die vorgeschlagenen Posts im Feed. Genauso funktioniert es auch auf TikTok und Instagram hat das Ziel, mit seinen eigenen empfohlenen Beiträgen Nutzer*innen wieder stärker an die Plattform zu binden und die Verweildauer pro Session zu erhöhen.

Empfohlene Beiträge müssen nicht nur Reels sein. So wie sich Instagram entwickelt, machen Reels aber einen Großteil der Vorschläge im Feed aus. Im Reels-Tab sind es generell empfohlene Beiträge, die ab und an durch Reels von abonnierten Accounts ergänzt werden.

Faktoren-Instagram-Empfohlene-Beiträge-auf-instagram-Reels

Zusammengefasst wählt Instagram im ersten Schritt einen Pool von potenziellen Reels basierend auf dem eigenen Verhalten aus. Wie bei Posts von abonnierten Accounts werden die Reels anschließend nach Interaktionen und Thema gewichtet. Nach dieser Gewichtung hat Instagram die empfohlenen Beiträge ermittelt und spielt diese im Feed aus.

Der Ansatz von Instagram und TikTok sind ähnlich. Die Feinheiten bei der Auswahl und die verfügbaren Inhalte sind dann für die Qualität der Empfehlungen entscheidend. Hinzu kommt, dass Instagram sich für die Content-Empfehlungen verändern muss und genau diese Veränderungen gefallen vielen Nutzer*innen nicht. Bei TikTok ist das nicht der Fall, da die Empfehlungen schon von Beginn an den Kern von TikTok ausmachen.

Empfohlene Beiträge auf Instagram sind bereits sehr prominent und dies wird sich eher verstärken. Um einen Schritt auf seine Nutzer*innen zuzugehen, könnte Instagram, analog zu TikTok, zwei Feeds einführen. Einen für Empfehlungen und einen für abonnierte Accounts. Damit wäre der Reels-Tab überflüssig und Instagram könnte seine Navigation nochmals verbessern. Ergebnis wäre dann aber ein nahezu 1zu1 TikTok-Klon.

Instagram spricht von einem “Feels Like Home”-Ansatz. Heißt empfohlene Beiträge auf Instagram sollen sich nahtlos in den Feed integrieren und Nutzer*innen auf keinen Fall stören. Genau hier wird die Priorität von Instagram liegen. Das Ziel ist, immer bessere und passendere Empfehlungen, ohne dabei Inhalte von abonnierten Accounts zu start zu reduzieren. Ob das so funktioniert?

Blogger in Charge bei Futurebiz, Speaker, Autor und Senior Digital & Social Media Berater bei der Agentur BRANDPUNKT. Jan Firsching berät Marken und Unternehmen bei der Entwicklung von digitalen und Social Media Strategien. Zu Futurebiz Consulting Blogger in charge at Futurebiz. Speaker, author and senior digital & social media consultant at the BRANDPUNKT agency. Jan Firsching advises brands and companies on the development and implementation of digital and social media strategies.

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