피드를 열었을 때 화면에 스며드는 다양한 콘텐츠를 보며 드는 작은 의문이 있다. 이 콘텐츠들이 왜 지금 눈에 띄고, 왜 다음에 또 비슷한 포스팅이 추천될까 하는 궁금함은 결국 알고리즘의 작동 원리와 연결된다. 이 글은 공개적으로 알려진 내용과 업계의 분석을 바탕으로, 인스타그램의 추천 시스템이 어떤 신호를 토대로 작동하는지 일목요연하게 정리하고, 사용자가 더 의미 있는 콘텐츠를 만날 수 있는 방향을 제시하고자 한다.
관심도
사용자가 특정 콘텐츠 유형이나 주제에 얼마나 관심을 보였는지에 따라 추천의 무게가 달라진다. 콘텐츠 유형으로는 사진, 동영상, 릴스, 스토리 등이 있으며, 어떤 형식의 콘텐츠를 더 오래 보거나 상호작용하는지가 반영된다. 또한 해시태그나 주제에 대한 좋아요, 댓글, 저장, 공유 등의 반응과 함께 게시물의 내용이나 위치 태그, 음악 등 추가 정보도 고려된다. 과거의 유사한 콘텐츠에 대한 반응 역시 누적 학습의 대상이 된다. 예를 들어 최근에 고양이 관련 게시물에 더 자주 반응한다면, 고양이와 관련된 콘텐츠가 앞으로 더 많이 보여질 가능성이 높아진다.
관계
게시물을 올린 사람과 사용자의 관계의 깊이가 피드의 가시성에 영향을 준다. 직접적인 상호작용이 많을수록 해당 계정의 새 게시물이 피드 상단이나 탐색 화면에서 먼저 노출될 가능성이 커진다. 댓글 교환이나 다이렉트 메시지, 서로의 프로필 방문 빈도, 태그나 언급 여부 등도 관계의 강도 판단에 반영된다. 관계가 오래되었는지, 최근에 시작된 관계인지는 가중치에 차이를 만들 수 있다. 예를 들어 친구의 게시물을 자주 확인하고 스토리를 보는 습관이 있다면, 친구의 새로운 게시물이 피드에서 더 먼저 나타날 가능성이 크다.
최신성
새로운 콘텐츠일수록 추천 받을 확률이 높다. 게시물이 올라온 시간은 피드나 탐색 탭에 노출될 기회를 좌우하므로, 최신성이 강한 콘텐츠가 상대적으로 우선시된다. 다만 이는 사용자의 활동 패턴에 따라 달라질 수 있다. 방금 올라온 콘텐츠가 같은 주제의 오래된 게시물보다 먼저 보일 수 있는 이유는 새로움에 대한 선호를 반영하기 위해서다.
빈도
인스타그램을 얼마나 자주 여는지가 추천에 영향을 준다. 자주 접속하는 사용자는 현재 관심사와 가장 관련성이 높은 게시물을 우선 보게 된다. 반대로 가끔 접속하는 사용자는 놓쳤을 가능성이 있는 인기 있거나 중요한 게시물을 중심으로 보여주려는 경향이 있다. 예를 들어 매일 확인하는 사용자는 새로운 콘텐츠를 더 많이 보지만, 일정 기간 동안은 최근에 많이 화제가 되었던 게시물도 더 많이 노출될 수 있다.
팔로잉
사용자가 팔로우하는 계정의 수 역시 고려된다. 팔로우 계정 수가 많을수록 각 계정의 게시물이 피드에 자주 노출되기 어렵게 설정되며, 다양한 콘텐츠를 균형 있게 보여주기 위한 조정이 필요하다. 팔로잉 계정이 많은 사용자의 경우, 선호도에 맞춘 핵심 콘텐츠를 선별해 제시하는 방식이 더 활발해진다. 예를 들어 팔로우하는 계정이 많으면 특정 계정의 게시물이 피드에서 차지하는 비중이 줄어들 수 있다.
사용 시간
콘텐츠를 소비하는 데 들이는 시간도 중요한 신호다. 특정 포스트나 형식에 오랜 시간 머물거나 반복해서 시청하는 경우, 그 콘텐츠에 대해 높은 흥미를 가진 것으로 해석된다. 긴 영상이나 연속 시청 동작은 해당 유형의 콘텐츠를 선호한다는 명확한 신호로 작용한다. 이 신호들은 피드의 다양한 영역에 걸쳐 콘텐츠를 추천하는 데 영향을 준다.
작동 방식(간략 요약)
인스타그램의 추천은 세 단계로 흘러간다고 이해할 수 있다. 먼저 후보 생성 단계에서 사용자의 팔로우와 비슷한 관심사를 가진 사람들의 활동이나 과거에 흥미를 보였던 콘텐츠를 바탕으로 잠재적 후보를 모은다. 그다음 순위 지정 단계에서 앞서 설명한 여섯 가지 주요 신호를 포함한 수백 가지 신호를 활용해 각 후보의 우선순위를 매긴다. 마지막으로 피드, 탐색 탭, 릴스 탭 등 다양한 영역에 순위가 매겨진 콘텐츠를 제시한다. 이 과정은 사용자의 행동과 게시물의 특징, 다른 이용자들의 상호작용 등 다층적인 정보를 바탕으로 지속적으로 업데이트된다.
추가적으로 고려되는 요소들
콘텐츠의 정보도 신호로 작용한다. 해시태그, 캡션, 위치 정보, 함께 사용된 음악 등이 분석 대상에 포함된다. 기기의 설정이나 언어, 지역 정보도 간접적으로 영향을 줄 수 있다. 새로 시작한 계정이나 특정 주제에 대한 탐색이 늘어난 사용자에게는 다양한 콘텐츠를 노출해 관심사를 파악하려는 경향이 있다. 이러한 요소들은 알고리즘의 적응성을 높이는 역할을 한다.
이해하는 이유
콘텐츠 제작자에게는 어떤 유형의 콘텐츠가 더 많은 사람에게 도달하는지 파악해 전략을 세우는 데 도움이 된다. 사용자는 플랫폼을 더 효과적으로 활용하고 자신과 맞는 흥미로운 콘텐츠를 더 쉽게 찾을 수 있다. 마케터 측면에서도 타깃 고객에게 도달하기 위한 전략을 보다 구체적으로 세울 수 있다. 결국 알고리즘의 작동 원리를 이해하는 것은 더 풍부하고 의미 있는 인스타그램 경험으로 이어진다.
중요한 점
인스타그램 알고리즘은 지속적으로 변화한다. 플랫폼은 사용자 경험을 개선하기 위해 알고리즘을 업데이트하고 조정한다. 또한 많은 부분이 비공개로 남아 있어 모든 세부 사항을 완벽히 예측하는 것은 어렵다. 피드, 탐색 탭, 릴스 탭 등 각 영역은 목적에 따라 가중치가 다를 수 있으며, 같은 신호라도 영역에 따라 다르게 작용하는 경우가 있다. 이러한 특성은 사용자와 크리에이터가 함께 더 나은 콘텐츠를 찾아가는 과정으로 이어진다.