Instagram zeigt nicht einfach alle verfügbaren Beiträge in zeitlicher Reihenfolge. Verschiedene Empfehlungssysteme wählen aus, welche Inhalte für einen Nutzer vermutlich besonders interessant sind. Dafür analysiert die Plattform unter anderem bisherige Interaktionen und versucht vorherzusagen, auf welche Beiträge jemand wahrscheinlich reagieren wird.

Eine Rolle spielt beispielsweise, welchen Konten man folgt, welche Beiträge man länger betrachtet, liked oder kommentiert und mit welchen Themen man sich häufiger beschäftigt. Bei Empfehlungen können daraus ähnliche Konten und Inhalte abgeleitet werden. Für den Explore-Bereich beschreibt Meta ein mehrstufiges Verfahren: Zunächst werden aus einer sehr großen Menge mögliche Beiträge ausgewählt. Anschließend bewerten maschinelle Lernmodelle diese Kandidaten und sortieren sie nach erwarteter Relevanz.

Deshalb können sich bestimmte Themen im eigenen Instagram-Angebot auffällig häufen. Wer beispielsweise immer wieder Kochvideos ansieht, signalisiert dem System damit Interesse an vergleichbaren Inhalten. Das bedeutet allerdings nicht, dass eine einzelne Aktion den Feed dauerhaft bestimmt.

Die genaue Auswahl unterscheidet sich zudem zwischen Feed, Explore und Reels. Meta veröffentlicht zwar Informationen über die grundsätzliche Funktionsweise, legt jedoch nicht sämtliche Gewichtungen und technischen Details offen. Der eigene Feed ist deshalb personalisiert, aber für Nutzer nur begrenzt nachvollziehbar.

Quellen:
▪︎ Meta Engineering: How Instagram suggests new content,
▪︎ Meta Engineering: Scaling the Instagram Explore recommendations system
▪︎ The Guardian: Aussagen von Instagram-Chef Adam Mosseri zu algorithmischen Feeds