Многие уверены, что понимают «алгоритмы Instagram», но на практике почти все фантазируют. Чтобы действительно разбираться в системе, нужно мыслить как инженер, читать научные статьи Meta, изучать патенты, реальные ML-модули и архитектуру ранжирования.
Ниже — структурированный разбор, который построен на реальной технической логике Instagram.
Часть 1. Что происходит с видео после загрузки
Instagram — это не «один алгоритм». Внутри платформы работает более 1000 ML-моделей, каждая из которых анализирует свой аспект видео.
Когда вы загружаете ролик, происходит несколько крупных процессов.
Видео переводится в векторное представление
Каждый ролик преобразуется в многомерный вектор.
Система извлекает сотни параметров:
Визуальные признаки (CV-модели)
- количество людей в кадре
- объекты, предметы, сцены
- эмоции
- цветовая палитра
- динамика монтажа
Аудио-признаки
- музыка и трендовость звука
- речь и её интонации
- настроение аудио
OCR-модель Rosetta
- читает текст в кадре
- связывает текст и контекст
- оценивает его релевантность визуальному ряду
Каждое видео превращается в цифровое описание: сотни чисел, которые представляют его как точку в многомерном пространстве.
Рейтинг автора
Алгоритмы учитывают не только качество видео, но и историю поведения автора:
- стабильность успешных публикаций
- частота контента
- удержание аудитории
- нарушения правил
Если автор регулярно делает сильные ролики, ему дают буст.
Если контент долгое время слабый, охваты режутся балльной системой.
Предсказание успеха ролика
Сотни ML-моделей анализируют видеоролик и прогнозируют:
- вероятность досмотра
- вероятность пересмотра
- вероятность лайка
- вероятность репоста
- вероятность подписки
Они не «угадывают» — их обучали на миллиардах единиц контента и поведении пользователей.
Instagram знает, в каком моменте зритель захочет поставить лайк, где возникнет скука, и где будет переключение.
Часть 2. Как Instagram решает, какое видео показать именно тебе
Когда пользователь открывает Reels, Instagram не кидает в него случайные ролики.
Он строит персональную выдачу на основе сложной ML-архитектуры.
Retrieval: отбор кандидатов
У каждого пользователя есть вектор интересов — динамическая модель поведения:
- что досматривает
- что пропускает на 1–2 секунде
- какие темы пересматривает
- что лайкает
- на что подписывается
- в каких темах задерживается без действий
Пример (упрощенный):
Пользователь:
[0.72 спорт, 0.03 танцы, 0.65 технологии, 0.12 коты, 0.88 юмор …]
Видео:
[0.70 спорт, 0.02 танцы, 0.69 технологии, 0.10 коты, 0.85 юмор …]
Если векторы похожи (высокая косинусная близость), видео попадает в список кандидатов.
Retrieval выбирает тысячи роликов из миллионов — быстрый грубый этап отбора.
Ranking: первое ранжирование
Теперь в игру вступают сотни ML-моделей, которые прогнозируют:
- вероятность досмотра до конца
- вероятность пересмотра
- вероятность лайка
- вероятность комментария
- вероятность репоста
- вероятность подписки
Каждое действие имеет свой вес.
Самые сильные сигналы:
- пересмотр
- подписка
Лайк — самый слабый.
Instagram собирает общий скор:
Score = w₁ P_watchthrough + w₂ P_rewatch + w₃ P_follow + w₄ P_share + w₅ P_comment + w₆ P_like
Этот скор определяет, насколько ценно показать этот ролик пользователю.
Re-ranking: второй слой логики
Даже если два ролика имеют одинаковый скор, система применяет дополнительные правила:
1. Диверсификация
Чтобы не показывать подряд 10 одинаковых видео.
2. Свежесть контента
Новым роликам дают шанс заработать первые сигналы.
3. Рейтинг автора
Стабильные создатели получают дополнительный буст.
4. Политика безопасности
Ролики с логотипом TikTok, жестоким контентом, нарушениями — понижаются.
Маленькая тестовая аудитория решает всё
Прогнозы моделей — не истина.
Поэтому Instagram всегда запускает микро-тесты:
Пример успешного теста:
- 100 показов
- 70 досмотров
- 15 пересмотров
- 5 подписок
Результат: масштабирование.
Пример неуспешного:
- 100 показов
- 30 скипов на 2 секунде
Результат: ролик умирает.
Поэтому контент может умереть буквально после первых сотни показов.
Почему алгоритм «знает», что ролик выстрелит
Потому что Instagram обучен на невероятных датасетах:
- миллиарды роликов
- миллиарды реакций
- миллиарды поведенческих паттернов
Если два ролика похожи по вектору, а один из них стабильно приносил 40% подписок в тестовой группе, алгоритм уже понимает вероятный результат второго.
Что важно понять создателю контента
- Алгоритм не магия. Это огромная ML-экосистема.
- Видео оценивается по сотням сигналов сразу после загрузки.
- Контент тестируется на маленькой аудитории, и там решается судьба ролика.
- Рейтинг автора — реально существует и влияет на показ.
- Instagram почти всегда заранее знает, взлетит ли ролик.
Алгоритм не угадывает — он прогнозирует.
Итог
Алгоритмы Instagram — это сложная система:
- векторного поиска
- ML-предсказаний
- ранжирования по вероятности сильных действий
- фильтрации по политике и качеству
- динамического обновления интересов пользователя
Именно эта комбинация определяет, какие ролики взлетают, а какие умирают в первые 2 секунды.
Эта серия материалов дает структурированное понимание того, что реально происходит внутри алгоритма — так, как это видят инженеры и ML-архитекторы.
Больше материалов про алгоритмы Instagram доступно тут.