Загадка: что сделал герой этого скриншота, чтобы повысить охваты сторис в 3 раза?

Ответ: чтобы поднять охваты в 3 раза (до 4 тысяч на одну сторис), герой скриншота придумал несколько механик для переписок с подписчиками.

Вот тут я рассказывал, как формируется лента Stories:

Самый большой вес в социальном графе получает исторический уровень взаимодействия между автором контента и его зрителем.

Вообще, герой со скриншота делает почти все, что я ему говорил делать и вот наслаждается теперь х3 охватами. А я, конечно, радуюсь этому.

Соответственно, правильный ответ: нужно возвращать подписчиков в переписку с вами.

Предвосхищая будущий вопрос: если создать авто-ответ на комментарий от бота в директ, то это НЕ БУДЕТ влиять на охваты, потому что сообщения через API не считаются алгоритмами как взаимодействия. Только живые реакции и сообщения.

my biggest flex is иначе

Делать иначе — это когда мы перестаем верить в случайности и создаем закономерности.

Когда мы не скрестив пальчики ожидаем как поведут себя алгоритмы в этот раз, а изучаем их работу и точно знаем, какие есть факторы и на что они влияют.

Иначе — когда мы наконец понимаем, что алгоритмы всего лишь обучены на поведении потребителей контента, и мы изучаем поведение, психологию и даже работу мозга.

Когда мы не предполагаем, понравится наш контент или нет, а точечно проектируем его, зная где потребитель испытает любопытство, и после каких дофаминовых ловушек человек станет нашим фанатом.

Иначе — когда мы не ждем вдохновения, а моделируем его используя понятные фреймворки.

Когда мы создаем собственные смыслы, а не ретранслируем чужие.

Когда мы видим, что так никто не делает и понимаем, что перед нами открываются огромные конкурентные преимущества.

Одна там фруктовая компания имела похожий вайб, называла его think different.

Считайте это манифестом подхода иначе и дайте знать, если вам откликается это 🔥

Сколько времени нужно, чтобы научиться создавать контент, который будут набирать больше, чем 300 просмотров?

Вроде бы риторический вопрос,

но герой со скриншота показал супер-результат: что нужен один вечер на чтение моего канала (чтобы узнать теорию) и 90 минут на звонок со мной (чтобы понять, как применить на практике)

Нравится наблюдать такое 🥹

Расскажите, во сколько выросли ваши охваты?

cooking something

Сегодня классную фразу услышал: когда научился серфить, то можешь освоить любую волну.

Представьте,

— если соединить в одном месте алгоритмическую, сценарную, нейробиологическую, дофаминовую теории;
— выделить из всего этого playbook и точечные рецепты проектирования контента под разные задачи и разные форматы;
— добавить сюда сильный контекст работы над смыслами и контентом (не когда-нибудь потом, а в режиме полного погружения);
— погрузить в этот контекст классных, крутых, сильных экспертов которые так или иначе уже научились проектировать виральность и тех, кто ещё не научился — но им прям очень надо;
— а еще дать в руки эксклюзивный инструмент, который в связке с теоретической базой колоссально облегчит работу и даст нечестное, неконкурентное преимущество перед остальными;
— и, простите, ебать органический трафик вместе, иначе

that is what I’m cooking ✨

В США начали публичный тест нового механизма, который позволит пользователям указывать – какой контент они хотят видеть в Instagram, об этом сегодня рассказал Адам Моссери, CEO Instagram.

Вот здесь я рассказывал, как работает ранжирование в ленте и как видео попадает в ленту к пользователю.

Напомню, что у контента извлекаются сотни признаков:
Визуальные: лица, объекты, сцены, цветовая палитра, эмоции, темп.
Аудио: музыка, речь, настроение (веселое/грустное), громкость, трендовость.
Текст: субтитры, надписи в кадре, совпадение текста и картинки.
Метаданные: длительность, формат, язык, устройство загрузки.

Таким образом алгоритм понимает, о чем это видео и понимает, кому его показать, определяя максимальную схожесть векторов контента с векторами интересов зрителя.

Но вот незадача: по мнению машинного обучение, ролик про психологию может не быть роликом про психологию, и тогда алгоритм покажет этот контент совершенно другой аудитории, которая никак не отреагирует.

Я хочу решить одну большую проблему для всех: точное попадание контента в нужную аудиторию, максимизация показов и проектирование этого контента таким образом, чтобы он выжимал из охватов максимум – благодаря пониманию того как работают алгоритмы и пониманию того, как работает мозг зрителя.

Для этого я буквально воспроизвел работу алгоритмов Instagram.

Глубокое понимание устройства алгоритмов + знание (а не ощущение или случайность, и не «выкладывайте 100 раз») + технологии, созданные специально для решения этих задач и с учетом особенностей конкретных площадок позволят авторам получать предсказуемый результат контента и управлять им.

Про экосистему иначе, и как получить к ней доступ я расскажу завтра.

Знаете человека, который первым на самом деле разобрал алгоритмы Instagram, получает респекты от блогеров-миллионников, немножко встряхнул рынок контента и инфобиза и все это за месяц?

А я знаю. Это я 😄

Короче,

Только для подписчиков моего канала я открываю закрытое сообщество «ИНАЧЕ» и возможность стать тем, о ком начнут говорить.

Внутри вас ждет:

– глубокое практическое применение алгоритмов всех платформ,
– проектирование контента, освоение виральности и доступ к IT-платформе, основанной на алгоритмах Instagram – с этим набором у вас больше никогда не будет проблем с контентом, его дистирбуцией и органическим графиком.

Жду вас в клубе и послезавтра будет первый эфир по тому, как адаптировать Reels под алгоритмы и как в этом поможет it-платформа иначе апп.

Стоимость 4.990₽, через 24 часа – 9.990₽.

Погнали 👇🏼

ВСТУПИТЬ В ИНАЧЕ.

Сегодня провели первый большой эфир в Иначе!

– поговорили про алгоритмы и их правильное применение, каким образом софт в клубе поможет адаптировать контент для попадания в аудиторию, разобрали несколько кейсов.

В клубе уже 67 человек, которые уже хорошо разбираются в своих направлениях, я супер рад такой экспертной аудитории.

(ребята, кто на этапе входа потерялся – если вы читаете это, проверьте внимательно почту, пожалуйста – но я еще с каждым из вас свяжусь)

Очень приятно получать первую обратную связь, послушайте (и приходите в клуб):

Я гарантирую вам, что вы до сих пор не понимаете – как работает пробный режим в Instagram

В ленте инсты существует две ветки, по которым ходит контент: это Connected Reach и Unconnected Reach. В первой обитает контент, который видят (или уже не видят, если социальный граф мертв) подписчики. А вторая ветка отвечает за открытие вашего контента новой аудитории.

Весной этого года Instagram запустили мощный инструмент для тестирования контента в новые аудитории по ветке Unconnected, но пользователи восприняли это как штуку для бесконечного перезалива рилсов.

Но пробный режим работает ИНАЧЕ.

Смотрите: когда вы загружаете ролик в пробный режим, инстаграм определяет по интересам, какие будут тестовые группы. Их количество напрямую зависит от количества интересов и тем, которые алгоритм определил в видео.

Например, алгоритм определил 3 тестовых группы:

– Группа 1, 150К человек
– Группа 2, 1.5М человек
– Группа 3, 350К человек

Начинаются тестовые показы, потенциальные зрители заходят в ленту рилс, воронка Retrieval определяет их как относящихся к 1 группе и начинает показывать им где-то в ленте ваш рилс. Аудитория начинает реагировать, алгоритм понимает – этой аудитории интересно – и поднимает ролик в ленте этой группы выше.

А вот в 3 группе этого не происходит, алгоритм сперва понижает рилс в ленте там а затем просто отключает этот сегмент.

И вот когда твой рилс выжигает всю аудиторию первой группы — наступает пауза, рост охватов остановился.

На ротацию и ожидание отклика в тестовых группах алгоритм отводит 72 часа, после этого срока чуда уже не случится.

Аудитория в группе динамическая, и если сегодня ее емкость была 150К, то завтра может быть уже 250К – и тогда алгоритмы продолжают показывать контент. Так, например, спустя время старый рилс вновь может начать набирать просмотры.

Вот ТАК работает Trial Mode, а вовсе не для перезалива роликов по 100 раз.

Предсказать расширение аудитории нельзя, но можно предсказать попадание в начальные, тестовые группы зрителей – чтобы контент точно попал в аудиторию, которой он будет интересен.

Софт в моем закрытом клубе дает возможность посмотреть на аудитории, в которые Instagram начнет показывать ролики в пробном режиме.

В моем закрытом клубе происходит нечто невероятное.

Участники получили доступ к софту клуба, иначе апп, всего два дня назад – и вот первые отзывы.

Основа клуба – обучающая платформа, объединенная с инструментами анализа видео:
– смотрит на ролик и оценивает его так, как Instagram и дает конкретные рекомендации по исправлению (например, если визуальные признаки не соответствуют тому, о чем идет речь в видео),
– инструменты проектирования сторителлинга – под нужный формат и нужные цели подбирается подходящий фреймворк сторителлинга и в результате автор получает максимально подробную инструкцию, как делать и почему это будет работать
– предсказания успеха (рилс, а не вашего) – прагматичная оценка попадания в интересы и как это повлияет на удержание

Классный кейс произошел вчера, одна участница начала использовать иначе апп чтобы создавать ветки в Threads – и ее ветки начали набирать десятки тысяч просмотров и за ночь количество подписчиков удвоилось. Unbelievable!

ВСТУПИТЬ В ИНАЧЕ.

Участники моего закрытого клуба уже повышают охваты своего контента и получают новых подписчиков. Но как?

Прошла неделя с запуска «иначе» и внутри можно наблюдать первые результаты и успехи участников клуба, чему я каждый раз радуюсь.

Внутри клуба участники используют два мощных инструмента, которые доступны только участникам (и их вообще нет ни в каком виде за пределами клуба):

1. Анализ видео – он разбирает ролик по десяткам разных признаков, дает оценку, предсказывает потенциал охватов и удержания, определяет в какие аудитории попадет рилс в пробном режиме, дает рекомендации по улучшениям разных аспектов видео
– остается их применить, и рилс (уже точно можно сказать, что это правда работает) покажет результаты лучше

2. Конструктор – инструмент, который адаптирует контент под нужный формат (рилс, тредс, разная длина, разные цели контента), и дает возможность адаптировать нарратив под разные техники сторителлинга, которые ведут к тому самому удержанию, любопытству и желанию подписаться. Помимо этого, давая ряд рекомендаций по съемке каждого фрейма, деталей и нюансов, подсвечивая риски, которые могут повлиять на удержание.

Плюс встроенный ассистент, который literally ответит на вопрос «как долго держать рилс в пробном и почему», и все остальные знания.

Честно, когда читаешь в чате клуба сообщения типа «я применила эти рекомендации, и за первый час в пробном набрала 10 тысяч просмотров» – это безумно радует, ведь этот инструмент возвращает жизнь блогам и мотивацию авторам.

А кейсы, которыми делятся одни участники с другими, мотивирует идти и использовать инструменты, получая повторяемый, предсказуемый и успешный результат.

Короче, в иначе очень круто. Мы действительно делаем иначе, и это работает.

В клубе уже 74 человека, и на отметке в 100 участников я подниму стоимость подписки.

Вступить.

Почему крутой экспертный рилс набирает 300 просмотров в пробном режиме?

Пример на картинке: рилс с идеальным удержанием, хорошим соотношением действий к просмотрам, но просмотров там нет. Щя расскажу почему.

Представь, ты снял крутое видео на какую-то экспертную тему, 4 часа в капкате монтировал эффекты, даже скачал модный шрифт Soyuz Grotesk.

Прям все идеально: офигенный хук, визуал, динамика, звук, эмоции, сюжет будто сам Кристофер Нолан написал. Идешь в пробный режим, и алгоритм такой: хмм, я думаю, это будет интересно 350 людям. Покажу им.

– Trial Mode работает по принципу тестовых когорт.
Он сначала показывает твой рилс маленькой выборке людей с конкретными интересами.
Если у тебя экспертный контент — система может определить аудиторию как «маркетологи SaaS-продуктов в Южной Америке», «фанаты актера Майкла Империоли» или «психологи-экзорцисты, которые работают с православными девушками, страдающими РПП».

А размер этих аудиторий может быть невероятно маленьким, потому что интересы аудитории строятся из вектора интересов пользователей, а для этого надо чтобы УЖЕ были люди, которые вот именно такой контент в рилсах и потребляют.

То есть буквально, нужно чтобы были люди которые уже смотрят контент для «психологов-экзорцистов, которые работают с православными девушками, страдающими РПП». И надо задать себе рациональный вопрос: а кто-нибудь осознанно именно такой контент потребляет?

И еще, если в этот момент таких людей в активной сессии всего 100 по всему твоему региону, твой рилс просто не имеет шанса масштабироваться.

Рекомендательной системе в Instagram важно не только кому показать, но и когда эти люди вообще откроют Reels. Если никто из этой узкой группы не зашёл в течение 72 часов — считай, рилс умер. Именно поэтому ты можешь создать идеальный рилс, с идеальным удержанием, с репостами, сохранениями, но он покажется настолько маленькому сегменту, что там просто некуда расти просмотрам.

Решение простое:
– ты должен научиться задевать смежные сегменты
– если ты говоришь про маркетинг, попробуй добавить контекст для предпринимателей, продюсеров, контент-мейкеров.
– если про ИИ, добавь мостик к психологии, эффективности, трендам. Суть ты понял — надо сделать так, чтобы алгоритм зацепил смежные сегменты

— Размер сегмента это как емкость рынка. Ты можешь сделать гениальный продукт, но если покупателей три человека, ты хоть обосрись, но больше трех раз не продашь и пока не расширишь рынок, то не будет роста. Алгоритм ранжирования работает так же.

В моем клубе ИНАЧЕ мы используем приложение, которое разбирает твой рилс и показывает:
— какие аудитории алгоритм реально увидел;
— какие смежные сегменты можно подключить;
— и что добавить в видео, чтобы охват вырос.

Если ты хочешь, чтобы твой контент начал набирать больше, чем 300 просмотров, тебе к нам 🫶🏻

Вы тоже часто сталкиваетесь с проблемой отсутствия идей? Что снимать, о чем писать?

Просто база: садишься делать контент и понимаешь, что уже все, что можно рассказал.
И потом говоришь «я в творческом отпуске» 😄 а у тебя вообще-то системная работа над личным брендом идет, и так нельзя.

Короче, есть простая и понятная методология , как из любой выбранной темы вытаскивать идеи, которой пользуюсь я.

Каждая единица контента, которую я создаю (в том числе для этого канала) под собой содержит несколько слоев:

1. Кто я? — мой опыт, история, мои знания.
2. Почему я? — моя позиция, точка зрения, через которую я смотрю на мир.
3. Для кого контент? – кому будет полезна эта единица контента, которую я создам.
4. Чего они хотят? – какие на самом деле задачи стоят перед этой аудиторией.
5. Чего они не хотят? – каких проблем у них точно нет или что для них на самом деле не актуально.

Когда отвечаешь на все эти вопросы, реально открывается бесконечный доступ к идеям.
Потому что создавать контент, это на самом деле просто разговор с миром и аудиторией из своей точки.

А теперь самое крутое.
Я в клубе ИНАЧЕ добавил в наше приложение новую штуку — распаковку.

Ты просто описываешь себя в свободной форме: кто ты, чем занимаешься, что умеешь.
А распаковка делает магию:
— показывает твое позиционирование,
— формирует точку зрения,
— определяет целевую аудиторию,
— вытаскивает ключевую экспертизу
— и даже подбирает tone of voice — то, как тебе говорить, чтобы было естественно.

А потом сразу создает целую пачку идей для контента: тему + key message. Готовые идеи для контента!
И можно в один клик перейти в конструктор (это еще одна штука в нашем приложении), чтобы превратить черновик в готовый нарратив для Reels или любого другого поста (сформировав сторителлинг, подобрав аудиторию и другие вещи).

ИНАЧЕ плавно превращается в полноценную экосистему для создания контента — от «я не знаю, о чем снимать» до «я не могу остановиться» (реальный отзыв из чата клуба). Никогда ещё создавать контент не было так весело

Короче, приходи в клуб 👈🏻, посмотри как это работает. Спасибо потом скажешь.

99% контент-креаторов снимают рилсы, абсолютно полагаясь на удачу. Вдруг залетит )
Два месяца назад я рассказывал, как на самом деле работают алгоритмы Instagram – это 1000+ моделей машинного обучения, которые предсказывают успех ролика еще до попадания в ленту.

Когда вы загружаете видео, контент переводится в векторное представление. Ролик раскладывается на сотни признаков: длительность, динамика, цвет, объекты, лица, музыка, отдельные звуки, текст, даже шрифт текста – все это сравнивается с референсными значениями и по итогу алгоритм получает вполне конкретное предсказание удержания и других показателей для ролика.

Я воспроизвел этот процесс и улучшаю его каждый день: десяток ML-моделей (компьютерное зрение, OCR, распознавание аудио, тэггеры и эмбеддинги) позволяют посмотреть на видео так, как на него смотрит Instagram:
– понять, соответствует ли норме техническая сторона ролика,
– какие в ней могут быть проблемы,
– в какую аудиторию это попадает и как попасть в другие,
– даже подскажет, закончилась интрига и зритель уйдет.

А потом я пошел дальше и подумал, а можно ли сделать так, чтобы я не читал метрики и пояснения, а просто задал вопрос «че тут не так и как исправить». Вот знаете, эта влажная фантазия, чтобы ты видео загрузил и спросил «как сделать лучше», а ai тебе реально сказал, как сделать лучше.

Режим называется агент иначе, это карманный продюсер, который реально знает технические параметры видео, смысловые, сюжетные.

– Знает, что в видео проблемы со звуком.
– Знает, что у тебя faceless-ролик (без лица).
– Знает, что в видео машины, но говоришь ты про пиво.
– Знает, что ты говоришь слишком быстро и на x2 дискомфортно слушать будет.
– Знает, что на 9 секунде аудитория может отвалиться из-за мата.

Пару таких примеров показал в видео, которое выше.

Такой вот балдеж, который доступен только участникам моего клуба.
Которые за сегодня проанализировали 44 ролика, создали 28 сценариев и сгенерировали 117 идей.

Вступить

От наскальных рисунков до Reels: как эволюционировало управление вниманием

Алгоритмы Instagram эксплуатируют те же механизмы, что и наскальные рисунки в пещере Ласко. Звучит странно, но давайте запустим машину времени и отправимся в прошлое!

Борьба за внимание это не какая-то особенность эпохи смартфонов.
Это древняя технология, которая эволюционировала вместе с человеком, но по сути работает все так же, как и тогда, когда первые люди оставляли истории на стенах пещер.

Наша нейробиология почти не изменилась.
Изменились лишь носители: камень > глина > пергамент > печать > кино > интернет > короткие видео.

1. 40K-17K лет назад: первые визуальные механики внимания

Молодой охотник рисует мамонта на стене пещеры. Он фиксирует момент действия: копье в воздухе, зверь еще держится на ногах, охотники двигаются к нему полукругом.
Никто еще не знает, чем закончится эта сцена.

Что использовали древние художники:
– незавершенность сцены
– динамические композиции
– выделение центрального объекта
– контраст света и тени
– повторяющиеся образы и символы

Это были не просто рисунки, это была система передачи информации, основанная на удержании внимания группы. Передача информации тогда напрямую обеспечивала выживаемость группы.

Работал механизм «А что дальше?», мозг фиксировал незавершенное действие и вынуждал продолжать наблюдение.

Сегодня это превратилось в технику открытой петли в Reels, которые вынуждают вас подписаться на автора, чтобы узнать продолжение.

2. Устные мифы и племенные истории (20К-5К лет назад): рождение нарратива

С развитием речи управление вниманием стало сложнее и точнее.

Представьте старейшину, который вечером у огня рассказывает историю о том, как племя спаслось от хищника. Он начинает не с фактов, а с интриги:
«Когда солнце уже скрылось и тени стали длиннее, мы услышали звук, которого не должно быть в этих местах…»

Появились: интрига, конфликт, кульминация, повторяемые мотивы, разделение на свой/чужой. Истории выполняли функцию формирования сообщества. Они определяли правила, задавали нормы, удерживали племя в единстве.

Это первый аналог контент-сегментации и таргетинга: истории отбирались и рассказывались так, чтобы укреплять конкретную группу.

3. Эпосы и религиозные тексты (5К лет назад и до Средневековья): масштабирование внимания

Когда появились письменность и крупные общества, началась новая ступень.

Писец в шумерском храме фиксирует очередную часть эпоса. Перед ним глиняная табличка, рядом образцы прошлых текстов. Он знает, что история должна быть пережита теми, кто будет ее читать или слушать.

Поэтому он выводит персонажей, которые понятны каждому: сильный герой, мудрый наставник, неизбежное испытание.

Принципы, которые использовались:
– структурирование длинных нарративов
– персонажи-архетипы
– моральные контуры
– ритуальное повторение (повышение запоминаемости)
– драматические конфликты
– обещание смысла (награда)

Это механизм удержания внимания на больших временных промежутках. Тогда эти механизмы позволяли формировать влияние на новые, большие сегменты аудитории. Сегодня так работают сериалы.

4. Печатная революция (XV век): первые «массовые охваты»

Появление печати это как появление интернета в XV веке.
Впервые истории могли распространяться масштабно и быстро.

Печатник в мастерской набирает страницы новой брошюры: он должен привлечь внимание человека на улице быстрее, чем любой рассказчик на площади.

Появились:
– заголовки как способ моментального захвата внимания
– стандартизированные структуры текста
– массовое копирование меметических идей (единиц контента, которые способны быстро передаваться от человека к человеку)
– первая конкуренция за внимание

Менялись технологии и форматы, но структуры, удерживающие человеческое внимание, не меняются десятками тысяч лет.

Почему это важно? — если понимать эти базовые механизмы, перестаешь искать модные звуки, «рабочие хуки», «правильные» форматы и просто возвращаешься к истокам – как на самом деле устроено внимание человека.

В следующий раз расскажу, как в эпоху радио сюда добавилось управление эмоциями и что было дальше.

Если бы я мог решить любой ваш запрос, который касается reels / threads / охватов / подписчиков / контента, то какой бы запрос это был?

Выберу самый интересный вопрос и запишу подкаст, пишите в комментарии ✍🏻

Прогрев аккаунта – это правда или миф? Давайте разбираться с точки зрения алгоритмов Instagram.

Термин «прогрев аккаунта» используют, когда практикуют множественную дистрибуцию контента через множество новых аккаунтов: якобы, новый аккаунт нужно подготовить, прежде чем начать публиковать в нем ролики.

Это предположение взялось из практики — но как все это работает с точки зрения технической архитектуры Instagram?

Давайте вспомним, что такое «алгоритмы Instagram»:
– нет никакого единого алгоритма, это оркестр из 1000+ моделей машинного обучения
– каждая модель отвечает за свой аспект: от анализа эмоций в ролике до двухбашенной сортировки в ранжировании публикаций в ленте

Для ранжирования в ленте используется 4 слоя сигналов: цифровое представление публикации, активность зрителя, история взаимодействий зрителя и автора и поведенческая активность с профилем автора – насколько с его контентом вообще взаимодействуют.

То есть, в модель ранжирования входят не только features самого ролика, но и параметры аккаунта автора и даже история ЕГО взаимодействий с контентом.

В технической статье Engineering at Meta: How Instagram Suggests New Content описывается проблема так называемого Cold start:
– Алгоритмы строят эмбеддинги аккаунта на основе данных о взаимодействии пользователей с аккаунтами и используют алгоритм kNN (k-Nearest Neighbors), чтобы находить похожие аккаунты и публикации
– ЕСЛИ у аккаунта нет истории и взаимодействий, что его эмбеддинг почти пустой и система толком не понимает: кто ты? Для кого твой контент? Каких действий от тебя ожидать?

У нас на руках есть список features, которые идут в модель ранжирования:
– Engagement features: лайки, комментарии, сохранения, репосты, их частота и стабильность, и как они меняются с течением времени. Пустой аккаунт не дает модели никакой истории по этим фичам на уровне автора
– Author-Viewer Interaction: это матрица автор-зритель: кто кого лайкал, на кого подписан, кому комментировал и тд. Адам Моссери отдельно подчеркивает, «information about the Personality who posted: how meny times people have interacted with that person in the past few weeks». Если с твоим аккаунтом никто не взаимодействовал, блок автор-зритель просто пустой. Модель не может составить прогноз «люди обычно хорошо реагируют на контент этого автора, поэтому давай покажем новым зрителям его еще раз»
– Author Trend Features: это счетчики показателей на уровне аккаунта и его публикаций. Как часто публикует, как растут или падают его метрики, как много людей вовлекается в его контент. У нового, пустого аккаунта эти features опять же пустые. А алгоритмам ранжирования нужен сформированный ПАТТЕРН.
– Author/User Embeddings: Instagram строит вектора аккаунтов и пользователей из ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ взаимодействий, по сути как word2vec, только не по словам, а по лайкам/просмотрам/etc. Чтобы эмбеддинг стал информативным, нужно чтобы ты на кого-то реагировал, кто-то реагировал на тебя и чтобы в этой сетке появилась структура. В нулевом аккаунте эмбеддинг будет вида «шум + дефолтные паттерны». В аккаунт с историей же будет сформированный отпечаток в векторном пространстве.
– Content Quality Features: инженеры Меты достаточно прямо пишут про отдельные features, отвечающие за качество контента и понимание изображений/видео, плюс таксономию контента (темы, типы, категории). Кстати, это одна из ключевых функций приложения в моем клубе Иначе. Все это перемножается с фичами из предыдущих блоков: если аккаунт голый, то модель не может уверенно прогнозировать ценность этого видео именно как «контент автора Х».

Что все это значит? Части моделей критично нужна история аккаунта, чтобы выдавать внятные прогнозы – без них отдельные слои ранжирования просто не способны выпустить контент в ленту.

Если убрать всякую эзотерику и оставить только ML-логику Меты, получается очень конкретный чек-лист прогрева аккаунта – их уже перечислил в подкасте.